Data-Science-For-Beginners/translations/ja/README.md

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# 初心者のためのデータサイエンス - カリキュラム

Azure Cloud Advocatesは、Microsoftで10週間、20レッスンのデータサイエンスに関するカリキュラムを提供しています。各レッスンには、事前・事後のクイズ、レッスンを完了するための指示、解答例、課題が含まれています。プロジェクトベースの学習方法を採用しており、実際に作りながら学ぶことで新しいスキルを定着させることができます。

**著者の皆様に感謝:** [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).

**🙏 特別な感謝 🙏 [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) の著者、レビューアー、コンテンツ提供者の皆様へ:** 特に 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), [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/)

|![@sketchthedocs によるスケッチノート https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Title.8af36cd35da1ac555b678627fbdc6e320c75f0100876ea41d30ea205d3b08d22.ja.png)|
|:---:|
| 初心者のためのデータサイエンス - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) によるスケッチノート_ |

### 🌐 多言語対応

#### GitHub Actionによるサポート (自動更新 & 常に最新)

[フランス語](../fr/README.md) | [スペイン語](../es/README.md) | [ドイツ語](../de/README.md) | [ロシア語](../ru/README.md) | [アラビア語](../ar/README.md) | [ペルシャ語 (ファルシ)](../fa/README.md) | [ウルドゥー語](../ur/README.md) | [中国語 (簡体字)](../zh/README.md) | [中国語 (繁体字, マカオ)](../mo/README.md) | [中国語 (繁体字, 香港)](../hk/README.md) | [中国語 (繁体字, 台湾)](../tw/README.md) | [日本語](./README.md) | [韓国語](../ko/README.md) | [ヒンディー語](../hi/README.md) | [ベンガル語](../bn/README.md) | [マラーティー語](../mr/README.md) | [ネパール語](../ne/README.md) | [パンジャブ語 (グルムキー)](../pa/README.md) | [ポルトガル語 (ポルトガル)](../pt/README.md) | [ポルトガル語 (ブラジル)](../br/README.md) | [イタリア語](../it/README.md) | [ポーランド語](../pl/README.md) | [トルコ語](../tr/README.md) | [ギリシャ語](../el/README.md) | [タイ語](../th/README.md) | [スウェーデン語](../sv/README.md) | [デンマーク語](../da/README.md) | [ノルウェー語](../no/README.md) | [フィンランド語](../fi/README.md) | [オランダ語](../nl/README.md) | [ヘブライ語](../he/README.md) | [ベトナム語](../vi/README.md) | [インドネシア語](../id/README.md) | [マレー語](../ms/README.md) | [タガログ語 (フィリピン)](../tl/README.md) | [スワヒリ語](../sw/README.md) | [ハンガリー語](../hu/README.md) | [チェコ語](../cs/README.md) | [スロバキア語](../sk/README.md) | [ルーマニア語](../ro/README.md) | [ブルガリア語](../bg/README.md) | [セルビア語 (キリル文字)](../sr/README.md) | [クロアチア語](../hr/README.md) | [スロベニア語](../sl/README.md) | [ウクライナ語](../uk/README.md) | [ビルマ語 (ミャンマー)](../my/README.md)

**追加の翻訳を希望する場合は、[こちら](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)に記載されている言語をご確認ください。**

#### コミュニティに参加しよう
[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://discord.gg/kzRShWzttr)

# 学生の皆さんへ

以下のリソースから始めましょう:

- [Student Hubページ](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) このページでは、初心者向けリソース、学生向けパック、さらには無料の認定証バウチャーを取得する方法が見つかります。このページはブックマークして、定期的にチェックすることをお勧めします。コンテンツは少なくとも月に一度更新されます。
- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) グローバルな学生アンバサダーコミュニティに参加しましょう。これがMicrosoftへの道になるかもしれません。

# 始め方

> **教師の皆様へ**: このカリキュラムの使用方法について[いくつかの提案](for-teachers.md)を含めています。フィードバックは[ディスカッションフォーラム](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)でお待ちしています！

> **[学生の皆さん](https://aka.ms/student-page)**: このカリキュラムを個人で使用するには、リポジトリ全体をフォークし、事前講義クイズから始めて自分で演習を完了してください。その後、講義を読み、残りの活動を完了します。レッスンを理解しながらプロジェクトを作成することを目指してください。ただし、解答コードは各プロジェクト指向レッスンの/solutionsフォルダにあります。別のアイデアとしては、友達と勉強グループを作り、一緒にコンテンツを進めることもできます。さらに学習を進めるには、[Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)をお勧めします。

## チーム紹介

[![プロモーション動画](../../ds-for-beginners.gif)](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "プロモーション動画")

**Gif作成者:** [Mohit Jaisal](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)

> 🎥 上の画像をクリックすると、このプロジェクトと作成者についての動画が見られます！

## 教育方法

このカリキュラムを構築する際に、プロジェクトベースであることと頻繁なクイズを含むことの2つの教育的原則を選びました。このシリーズの終わりまでに、学生はデータサイエンスの基本原則、倫理的概念、データ準備、データのさまざまな操作方法、データの可視化、データ分析、データサイエンスの実世界での活用例などを学びます。

さらに、授業前の低リスクなクイズは、学生がトピックを学ぶ意欲を高め、授業後のクイズはさらに記憶を定着させます。このカリキュラムは柔軟で楽しいものになるよう設計されており、全体を通して学ぶことも、一部だけ学ぶことも可能です。プロジェクトは小さなものから始まり、10週間のサイクルの終わりには徐々に複雑になります。
> 私たちの[行動規範](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢献ガイドライン](CONTRIBUTING.md)、[翻訳ガイドライン](TRANSLATIONS.md)をご覧ください。建設的なフィードバックをお待ちしています！
## 各レッスンに含まれる内容:

- スケッチノート（任意）
- 補足動画（任意）
- レッスン前のウォームアップクイズ
- 書き起こしレッスン
- プロジェクトベースのレッスンでは、プロジェクトを構築するためのステップバイステップガイド
- 知識チェック
- チャレンジ
- 補足読書
- 課題
- [レッスン後のクイズ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)

> **クイズについての注意**: すべてのクイズはQuiz-Appフォルダーに含まれており、合計40個のクイズがあり、それぞれ3つの質問があります。これらはレッスン内からリンクされていますが、クイズアプリはローカルで実行することもAzureにデプロイすることもできます。`quiz-app`フォルダー内の指示に従ってください。現在、段階的にローカライズが進められています。

## レッスン

|![@sketchthedocsによるスケッチノート https://sketchthedocs.dev](../../translated_images/00-Roadmap.4905d6567dff47532b9bfb8e0b8980fc6b0b1292eebb24181c1a9753b33bc0f5.ja.png)|
|:---:|
| 初心者向けデータサイエンス: ロードマップ - _[@nitya](https://twitter.com/nitya)によるスケッチノート_ |

| レッスン番号 | トピック | レッスングループ | 学習目標 | リンクされたレッスン | 著者 |
| :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: |
| 01 | データサイエンスの定義 | [イントロダクション](1-Introduction/README.md) | データサイエンスの基本概念と、それが人工知能、機械学習、大量データとどのように関連しているかを学ぶ。 | [レッスン](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [動画](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 02 | データサイエンス倫理 | [イントロダクション](1-Introduction/README.md) | データ倫理の概念、課題、フレームワーク。 | [レッスン](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |
| 03 | データの定義 | [イントロダクション](1-Introduction/README.md) | データの分類方法とその一般的なソース。 | [レッスン](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 04 | 統計と確率のイントロダクション | [イントロダクション](1-Introduction/README.md) | データを理解するための確率と統計の数学的手法。 | [レッスン](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [動画](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 05 | リレーショナルデータの操作 | [データ操作](2-Working-With-Data/README.md) | リレーショナルデータの紹介と、SQL（「シークエル」と発音）として知られる構造化クエリ言語を使用したリレーショナルデータの探索と分析の基本。 | [レッスン](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
| 06 | NoSQLデータの操作 | [データ操作](2-Working-With-Data/README.md) | 非リレーショナルデータの紹介、そのさまざまな種類、およびドキュメントデータベースの探索と分析の基本。 | [レッスン](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)|
| 07 | Pythonの操作 | [データ操作](2-Working-With-Data/README.md) | Pandasなどのライブラリを使用したデータ探索のためのPythonの基本。Pythonプログラミングの基礎的な理解が推奨されます。 | [レッスン](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [動画](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) |
| 08 | データ準備 | [データ操作](2-Working-With-Data/README.md) | 欠損、不正確、不完全なデータの課題に対処するためのデータクリーニングと変換技術に関するトピック。 | [レッスン](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) |
| 09 | 数量の可視化 | [データ可視化](3-Data-Visualization/README.md) | Matplotlibを使用して鳥のデータを可視化する方法を学ぶ 🦆 | [レッスン](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 10 | データ分布の可視化 | [データ可視化](3-Data-Visualization/README.md) | 区間内の観察と傾向を可視化する。 | [レッスン](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 11 | 比率の可視化 | [データ可視化](3-Data-Visualization/README.md) | 離散的およびグループ化された割合を可視化する。 | [レッスン](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 12 | 関係性の可視化 | [データ可視化](3-Data-Visualization/README.md) | データセットとその変数間の接続と相関を可視化する。 | [レッスン](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 13 | 意味のある可視化 | [データ可視化](3-Data-Visualization/README.md) | 問題解決と洞察を効果的にするための価値ある可視化を作成するための技術とガイダンス。 | [レッスン](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) |
| 14 | データサイエンスライフサイクルのイントロダクション | [ライフサイクル](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | データサイエンスライフサイクルの紹介と、データの取得と抽出の最初のステップ。 | [レッスン](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) |
| 15 | 分析 | [ライフサイクル](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | データサイエンスライフサイクルのこのフェーズでは、データを分析するための技術に焦点を当てる。 | [レッスン](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | |
| 16 | コミュニケーション | [ライフサイクル](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | データサイエンスライフサイクルのこのフェーズでは、意思決定者が理解しやすい形でデータから得られた洞察を提示することに焦点を当てる。 | [レッスン](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
| 17 | クラウドでのデータサイエンス | [クラウドデータ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | クラウドでのデータサイエンスとその利点を紹介する一連のレッスン。 | [レッスン](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 18 | クラウドでのデータサイエンス | [クラウドデータ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | ローコードツールを使用したモデルのトレーニング。 |[レッスン](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 19 | クラウドでのデータサイエンス | [クラウドデータ](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure Machine Learning Studioを使用したモデルのデプロイ。 | [レッスン](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) |
| 20 | 実世界でのデータサイエンス | [実世界](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | 実世界でのデータサイエンス駆動型プロジェクト。 | [レッスン](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) |

## GitHub Codespaces

Codespaceでこのサンプルを開く手順:
1. Codeドロップダウンメニューをクリックし、「Open with Codespaces」オプションを選択。
2. ペインの下部で「+ New codespace」を選択。
詳細については、[GitHubのドキュメント](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace)を参照してください。

## VSCode Remote - Containers
VSCodeのRemote - Containers拡張機能を使用して、ローカルマシンでこのリポジトリをコンテナ内で開く手順:

1. 初めて開発コンテナを使用する場合は、[開始ドキュメント](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started)でシステムが必要条件を満たしていることを確認してください（例: Dockerがインストールされていること）。

このリポジトリを使用するには、以下のいずれかの方法を選択してください:

**注意**: 内部的には、Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** コマンドを使用して、ソースコードをローカルファイルシステムではなくDockerボリュームにクローンします。[ボリューム](https://docs.docker.com/storage/volumes/)はコンテナデータを永続化するための推奨メカニズムです。

または、ローカルにクローンまたはダウンロードしたリポジトリを開く:

- このリポジトリをローカルファイルシステムにクローン。
- F1キーを押して、**Remote-Containers: Open Folder in Container...** コマンドを選択。
- クローンしたフォルダーを選択し、コンテナが起動するのを待って試してみてください。

## オフラインアクセス

[Docsify](https://docsify.js.org/#/)を使用して、このドキュメントをオフラインで実行できます。このリポジトリをフォークし、[Docsifyをインストール](https://docsify.js.org/#/quickstart)してローカルマシンにセットアップしてください。その後、このリポジトリのルートフォルダーで`docsify serve`と入力します。ウェブサイトはローカルホストのポート3000で提供されます: `localhost:3000`。

> 注意: ノートブックはDocsifyではレンダリングされないため、ノートブックを実行する必要がある場合は、Pythonカーネルを使用してVS Codeで別途実行してください。

## その他のカリキュラム

私たちのチームは他にもカリキュラムを制作しています！以下をチェックしてください:

- [初心者向け生成AI](https://aka.ms/genai-beginners)
- [初心者向け生成AI .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet)
- [JavaScriptでの生成AI](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript)
- [Javaでの生成AI](https://aka.ms/genaijava)
- [初心者向けAI](https://aka.ms/ai-beginners)
- [初心者向けデータサイエンス](https://aka.ms/datascience-beginners)
- [初心者向けBash](https://github.com/microsoft/bash-for-beginners)
- [初心者向け機械学習](https://aka.ms/ml-beginners)
- [初心者向けサイバーセキュリティ](https://github.com/microsoft/Security-101) 
- [初心者向けWeb開発](https://aka.ms/webdev-beginners)
- [初心者向けIoT](https://aka.ms/iot-beginners)
- [初心者向け機械学習](https://aka.ms/ml-beginners)
- [初心者向けXR開発](https://aka.ms/xr-dev-for-beginners)
- [AIペアプログラミングのためのGitHub Copilotマスター](https://aka.ms/GitHubCopilotAI)
- [初心者向けXR開発](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners)
- [C#/.NET開発者向けGitHub Copilotマスター](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers)
- [GitHub Copilotの冒険を選ぼう](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures)

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**免責事項**:  
この文書は、AI翻訳サービス [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) を使用して翻訳されています。正確性を追求しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があることをご承知ください。元の言語で記載された文書が正式な情報源とみなされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。この翻訳の使用に起因する誤解や誤解釈について、当方は一切の責任を負いません。