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# 初學者資料科學課程綱要
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[](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198)
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[](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE)
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[](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/)
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[](http://makeapullrequest.com)
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[](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/)
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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[](https://aka.ms/foundry/forum)
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微軟 Azure 雲端倡導者很榮幸提供一個為期 10 週、共 20 堂課的完整資料科學課程綱要。每堂課包含課前和課後測驗、完成課程的書面說明、解答以及作業。我們採用專案導向教學法，讓你邊學邊做，這是讓新技能「深植」的有效方式。
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**誠摯感謝我們的作者：** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer)。
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**🙏 特別感謝 🙏 我們的 [Microsoft 學生大使](https://studentambassadors.microsoft.com/) 作者、審稿人與內容貢獻者，** 尤其是 Aaryan Arora, [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), ChhailBihari Dubey, [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Max Blum](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), Samridhi Sharma, [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200),
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[Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [Tauqeer Ahmad](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), Yogendrasingh Pawar , [Vidushi Gupta](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [Jasleen Sondhi](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)
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| 初學者資料科學 - _手繪筆記由 [@nitya](https://twitter.com/nitya) 製作_ |
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### 🌐 多語言支援
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#### 透過 GitHub Action 支援（自動且持續更新）
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
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[阿拉伯文](../ar/README.md) | [孟加拉文](../bn/README.md) | [保加利亞文](../bg/README.md) | [緬甸文](../my/README.md) | [中文（簡體）](../zh-CN/README.md) | [中文（繁體，香港）](../zh-HK/README.md) | [中文（繁體，澳門）](../zh-MO/README.md) | [中文（繁體，台灣）](./README.md) | [克羅埃西亞文](../hr/README.md) | [捷克文](../cs/README.md) | [丹麥文](../da/README.md) | [荷蘭文](../nl/README.md) | [愛沙尼亞文](../et/README.md) | [芬蘭文](../fi/README.md) | [法文](../fr/README.md) | [德文](../de/README.md) | [希臘文](../el/README.md) | [希伯來文](../he/README.md) | [印地文](../hi/README.md) | [匈牙利文](../hu/README.md) | [印尼文](../id/README.md) | [義大利文](../it/README.md) | [日文](../ja/README.md) | [坎那達文](../kn/README.md) | [韓文](../ko/README.md) | [立陶宛文](../lt/README.md) | [馬來文](../ms/README.md) | [馬拉雅拉姆文](../ml/README.md) | [馬拉地文](../mr/README.md) | [尼泊爾文](../ne/README.md) | [奈及利亞派金語](../pcm/README.md) | [挪威文](../no/README.md) | [波斯文（法爾西）](../fa/README.md) | [波蘭文](../pl/README.md) | [葡萄牙文（巴西）](../pt-BR/README.md) | [葡萄牙文（葡萄牙）](../pt-PT/README.md) | [旁遮普文（古爾穆奇）](../pa/README.md) | [羅馬尼亞文](../ro/README.md) | [俄文](../ru/README.md) | [塞爾維亞文（西里爾）](../sr/README.md) | [斯洛伐克文](../sk/README.md) | [斯洛文尼亞文](../sl/README.md) | [西班牙文](../es/README.md) | [斯瓦希里文](../sw/README.md) | [瑞典文](../sv/README.md) | [他加祿文（菲律賓語）](../tl/README.md) | [泰米爾文](../ta/README.md) | [泰盧固文](../te/README.md) | [泰文](../th/README.md) | [土耳其文](../tr/README.md) | [烏克蘭文](../uk/README.md) | [烏爾都文](../ur/README.md) | [越南文](../vi/README.md)
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> **偏好在本機端克隆？**
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>
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> 本專案包含 50 多種語言的翻譯，這會大幅增加下載大小。若要不含翻譯檔案克隆，請使用稀疏檢出：
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>
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> **Bash / macOS / Linux:**
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> ```bash
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> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
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> cd Data-Science-For-Beginners
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> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
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> ```
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>
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> **CMD (Windows):**
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> ```cmd
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> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
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> cd Data-Science-For-Beginners
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> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
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> ```
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>
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> 這樣將為你提供完成課程所需的所有內容，而且下載速度更快。
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
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**如果你希望支援其他翻譯語言，請參考 [此處](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
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#### 加入我們的社群
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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我們有一個持續進行中的 Discord 「與 AI 一起學習」系列講座，詳情與加入請訪問 [與 AI 一起學習系列](https://aka.ms/learnwithai/discord)，時間為 2025 年 9 月 18 日至 30 日。你將獲得使用 GitHub Copilot 進行資料科學的技巧與秘訣。
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# 你是學生嗎？
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開始使用以下資源：
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- [學生中心頁面](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 在此頁面中，你會找到初學者資源、學生包甚至免費證書優惠券。這是一個你應該加入書籤並定期查看的頁面，因為我們每月至少會更新內容一次。
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- [Microsoft Learn 學生大使](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 加入學生大使全球社群，這可能是你進入微軟的管道。
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# 入門指南
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## 📚 文檔
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- **[安裝指南](INSTALLATION.md)** - 初學者逐步設定教學
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- **[使用指南](USAGE.md)** - 範例與常見工作流程
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- **[故障排除](TROUBLESHOOTING.md)** - 常見問題解決方案
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- **[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)** - 如何為本專案貢獻
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- **[教師專用](for-teachers.md)** - 教學指導與課堂資源
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## 👨🎓 學生專區
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> **完全初學者**：資料科學新手？請先從我們的[初學者友善範例](examples/README.md)開始！這些簡單且有詳細註解的範例將幫助你理解基本概念，再進入完整課程。
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> **[學生](https://aka.ms/student-page)**：自行使用本課程綱要，請 Fork 整個倉庫並獨立完成練習，從課前測驗開始。然後閱讀課程內容並完成其餘活動。盡量透過理解課程自行建立專案，而非直接複製解答程式碼；不過，每個專案導向課程中 /solutions 資料夾提供了完整程式碼解答。另一個方法是和朋友組成讀書會，一起學習內容。深入研究建議透過 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)。
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**快速開始：**
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1. 查看 [安裝指南](INSTALLATION.md) 以設定環境
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2. 閱讀 [使用指南](USAGE.md) 了解課程使用方式
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3. 從第 1 課開始，按順序完成
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4. 加入我們的 [Discord 社群](https://aka.ms/ds4beginners/discord) 尋求支援
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## 👩🏫 教師專區
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> **教師們**：我們已經[包含了一些建議](for-teachers.md)來說明如何使用這份課程內容。我們非常期待您在[討論論壇](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)中的回饋！
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## 認識團隊
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[](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "宣傳影片")
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**動圖作者** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
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> 🎥 點擊上方圖片觀看關於此專案及其創作者的影片！
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## 教學理念
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我們在建立這個課程時選擇了兩個教學原則：確保它以專案為基礎，且包含頻繁的小測驗。在本系列課程結束時，學生將學會數據科學的基本原則，包括倫理概念、數據準備、處理數據的不同方式、數據視覺化、數據分析、數據科學的真實案例等。
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此外，課前的小測能使學生設定學習主題的目標，而課後的第二次小測則確保進一步記憶。這個課程設計靈活且有趣，您可以全部學習或部分選擇學習。專案從簡單開始，到第10週結束時會逐漸複雜。
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> 請參考我們的[行為守則](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢獻指南](CONTRIBUTING.md)、[翻譯指南](TRANSLATIONS.md)。歡迎您的建設性回饋！
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## 每堂課包含：
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- 選擇性手繪筆記
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- 選擇性補充影片
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- 課前熱身小測
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- 書面課程內容
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- 專案課程附上逐步專案建置指南
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- 知識檢測
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- 挑戰題
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- 補充閱讀
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- 作業
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- [課後小測](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
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> **關於小測的說明**：所有小測均位於 Quiz-App 資料夾中，共40個小測，每個含三題。課程中有連結，且小測應用可以本機執行或部署至 Azure；請參照 `quiz-app` 資料夾中的說明。小測正在逐步本地化。
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## 🎓 適合初學者的範例
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**剛接觸數據科學嗎？** 我們特別建立了一個[範例目錄](examples/README.md)，提供簡單且註解良好的程式碼，幫助您入門：
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- 🌟 **Hello World** - 您的第一個數據科學程式
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- 📂 **讀取資料** - 學習閱讀與探索資料集
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- 📊 **簡單分析** - 計算統計資料與尋找模式
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- 📈 **基礎視覺化** - 建立圖表與繪圖
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- 🔬 **實務專案** - 從開始到完成的完整工作流程
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每個範例都包含詳細註解，說明每一步驟，是絕對初學者的理想教材！
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👉 **[從範例開始](examples/README.md)** 👈
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## 課程列表
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| 數據科學初學者路線圖 - _手繪筆記作者 [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
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| 課程編號 | 主題 | 所屬單元 | 學習目標 | 連結課程 | 作者 |
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| 01 | 定義數據科學 | [簡介](1-Introduction/README.md) | 學習數據科學背後的基本概念，以及它與人工智慧、機器學習和大數據的關係。 | [課程](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [影片](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
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| 02 | 數據科學倫理 | [簡介](1-Introduction/README.md) | 數據倫理的概念、挑戰與框架。 | [課程](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
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| 03 | 定義數據 | [簡介](1-Introduction/README.md) | 數據如何分類及其常見來源。 | [課程](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
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| 04 | 統計學與機率入門 | [簡介](1-Introduction/README.md) | 使用機率與統計的數學技術來理解數據。 | [課程](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [影片](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
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| 05 | 使用關聯式資料庫 | [處理資料](2-Working-With-Data/README.md) | 關於關聯式資料庫的介紹，以及使用結構化查詢語言（SQL，讀作“see-quell”）探究與分析關聯資料的基礎。 | [課程](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
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| 06 | 使用非關聯式資料庫 | [處理資料](2-Working-With-Data/README.md) | 非關聯式資料的介紹、不同類型及探究與分析文件型資料庫的基礎。 | [課程](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
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| 07 | 使用 Python | [處理資料](2-Working-With-Data/README.md) | 使用 Python 進行資料探索的基礎，包含 Pandas 等函式庫。建議具備 Python 程式設計的基礎認識。 | [課程](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [影片](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
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| 08 | 資料準備 | [處理資料](2-Working-With-Data/README.md) | 探討清洗與轉換資料的技術，以應對缺失、不準確或不完整資料的挑戰。 | [課程](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
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| 09 | 數量視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 學習使用 Matplotlib 來視覺化鳥類資料 🦆 | [課程](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
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| 10 | 資料分布視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化區間內的觀察與趨勢。 | [課程](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
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| 11 | 比例視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化離散及分組百分比。 | [課程](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
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| 12 | 關係視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 視覺化數據集及其變數間的關聯與相關性。 | [課程](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
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| 13 | 有意義的視覺化 | [資料視覺化](3-Data-Visualization/README.md) | 製作有效且有助於問題解決與洞察的視覺化技巧與指導。 | [課程](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
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| 14 | 數據科學生命週期入門 | [生命週期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 介紹數據科學生命週期及其第一步：獲取與擷取資料。 | [課程](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
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| 15 | 分析階段 | [生命週期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 數據科學生命週期中專注於資料分析的方法。 | [課程](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
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| 16 | 溝通階段 | [生命週期](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | 專注於將數據洞察以便決策者理解的方式呈現。 | [課程](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
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| 17 | 雲端數據科學 | [雲端資料](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 本系列課程介紹雲端數據科學及其優勢。 | [課程](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 與 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
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| 18 | 雲端數據科學 | [雲端資料](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 使用低代碼工具訓練模型。 |[課程](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 與 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
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| 19 | 雲端數據科學 | [雲端資料](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | 使用 Azure Machine Learning Studio 部署模型。 | [課程](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) 與 [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
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| 20 | 野外的數據科學 | [實戰](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 真實世界中由數據科學推動的專案。 | [課程](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
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## GitHub Codespaces
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按照以下步驟在 Codespace 中開啟此範例：
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1. 點選 Code 下拉選單，並選擇 Open with Codespaces。
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2. 在視窗下方選擇 + New codespace。
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更多資訊，請參考[GitHub 文件](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace)。
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## VSCode Remote - Containers
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遵循以下步驟，使用您的本機電腦與 VSCode 中的 VS Code Remote - Containers 延伸功能，在容器中開啟此倉庫：
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1. 若您是首次使用開發容器，請確認您的系統符合前置需求（如已安裝 Docker），詳見[快速入門文件](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)。
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使用此倉庫，您可選擇在獨立 Docker 卷中打開：
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**注意**：此操作底層會使用 Remote-Containers 的 **Clone Repository in Container Volume...** 指令，將原始碼克隆至 Docker 卷，而非本地檔案系統。[卷](https://docs.docker.com/storage/volumes/) 是持久化容器資料的建議方式。
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或打開本地已克隆或下載的倉庫副本：
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- 將此倉庫克隆至本地檔案系統。
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- 按 F1，選擇 **Remote-Containers: Open Folder in Container...** 指令。
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- 選擇此資料夾的克隆副本，等待容器啟動，然後開始使用。
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## 離線使用
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您可以使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 離線瀏覽本文件。請 fork 此倉庫，並在您的本機安裝 [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，接著在此倉庫根目錄中輸入 `docsify serve`。網站將以本機端口3000提供服務：`localhost:3000`。
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> 注意，筆記本文件無法用 Docsify 呈現，若需運行筆記本，請在 VS Code 中使用 Python 核心另行執行。
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## 其他課程
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我們團隊還有其他課程！請參考：
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<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
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### LangChain
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[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
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[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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### Azure / Edge / MCP / Agents
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[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### 生成式 AI 系列
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[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### 核心學習
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[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
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[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Copilot 系列
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[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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## 尋求協助
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**遇到問題嗎？** 請查看我們的[故障排除指南](TROUBLESHOOTING.md)，尋找常見問題的解決方案。
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**免責聲明**：
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