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2 weeks ago | |
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| 1-Introduction | 2 weeks ago | |
| 2-Working-With-Data | 2 weeks ago | |
| 3-Data-Visualization | 2 weeks ago | |
| 4-Data-Science-Lifecycle | 2 weeks ago | |
| 5-Data-Science-In-Cloud | 2 weeks ago | |
| 6-Data-Science-In-Wild | 2 weeks ago | |
| docs | 4 weeks ago | |
| quiz-app | 4 weeks ago | |
| sketchnotes | 4 weeks ago | |
| CODE_OF_CONDUCT.md | 4 weeks ago | |
| CONTRIBUTING.md | 4 weeks ago | |
| README.md | 2 weeks ago | |
| SECURITY.md | 4 weeks ago | |
| SUPPORT.md | 4 weeks ago | |
| for-teachers.md | 2 weeks ago | |
README.md
初學者的數據科學課程
Azure Cloud Advocates 團隊很高興提供一個為期 10 週、共 20 節課的課程，內容涵蓋數據科學的基礎知識。每節課包括課前和課後測驗、詳細的課程指導、解決方案以及作業。我們採用基於項目的教學方法，讓您在實際操作中學習，這是一種能讓新技能更牢固掌握的有效方式。
衷心感謝我們的作者： Jasmine Greenaway、Dmitry Soshnikov、Nitya Narasimhan、Jalen McGee、Jen Looper、Maud Levy、Tiffany Souterre、Christopher Harrison。
🙏 特別感謝 🙏 我們的 Microsoft 學生大使 作者、審稿人和內容貢獻者， 特別是 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。
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| 初學者的數據科學 - 由 @nitya 繪製的速寫筆記 |
🌐 多語言支持
通過 GitHub Action 支持（自動化且始終保持最新）
法語 | 西班牙語 | 德語 | 俄語 | 阿拉伯語 | 波斯語 (法爾西) | 烏爾都語 | 中文 (簡體) | 中文 (繁體，澳門) | 中文 (繁體，香港) | 中文 (繁體，台灣) | 日語 | 韓語 | 印地語 | 孟加拉語 | 馬拉地語 | 尼泊爾語 | 旁遮普語 (古木基文) | 葡萄牙語 (葡萄牙) | 葡萄牙語 (巴西) | 意大利語 | 波蘭語 | 土耳其語 | 希臘語 | 泰語 | 瑞典語 | 丹麥語 | 挪威語 | 芬蘭語 | 荷蘭語 | 希伯來語 | 越南語 | 印尼語 | 馬來語 | 塔加洛語 (菲律賓語) | 斯瓦希里語 | 匈牙利語 | 捷克語 | 斯洛伐克語 | 羅馬尼亞語 | 保加利亞語 | 塞爾維亞語 (西里爾文) | 克羅地亞語 | 斯洛文尼亞語 | 烏克蘭語 | 緬甸語 (緬甸)
如果您希望支持其他翻譯語言，請參考 此處
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以下是一些資源，幫助您開始：
- 學生中心頁面 在此頁面，您可以找到初學者資源、學生套件，甚至獲得免費認證憑證的方式。這是一個值得收藏並定期查看的頁面，因為我們至少每月更新一次內容。
- Microsoft 學生大使 加入全球學生大使社群，這可能是您進入 Microsoft 的途徑。
開始使用
學生們：如果您想自行使用此課程，請 fork 整個 repo 並自行完成練習，從課前測驗開始。然後閱讀課程並完成其餘活動。嘗試通過理解課程內容來創建項目，而不是直接複製解決方案代碼；不過，解決方案代碼可在每個基於項目的課程的 /solutions 文件夾中找到。另一個建議是與朋友組成學習小組，共同學習內容。若需進一步學習，我們推薦 Microsoft Learn。
認識團隊
Gif 作者 Mohit Jaisal
🎥 點擊上方圖片觀看關於此項目及創建者的影片！
教學方法
我們在設計此課程時選擇了兩個教學原則：確保課程是基於項目的，並且包含頻繁的測驗。在本系列結束時，學生將學習到數據科學的基本原則，包括倫理概念、數據準備、不同的數據處理方式、數據可視化、數據分析、數據科學的實際應用案例等。
此外，課前的低壓測驗能幫助學生集中注意力學習某個主題，而課後的第二次測驗則能進一步加深記憶。此課程設計靈活有趣，可以完整學習或部分選修。項目從簡單開始，並在 10 週的課程周期內逐漸變得複雜。
每節課包含：
- 可選的手繪筆記
- 可選的補充影片
- 課前暖身測驗
- 書面課程
- 專案型課程的逐步指導
- 知識檢查
- 挑戰題
- 補充閱讀
- 作業
- 課後測驗
關於測驗的說明：所有測驗都存放在 Quiz-App 資料夾中，共有 40 個測驗，每個測驗包含三個問題。這些測驗已在課程中提供連結，但測驗應用程式可以在本地運行或部署到 Azure，請按照
quiz-app資料夾中的指示操作。目前測驗正在逐步進行本地化。
課程
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| 初學者數據科學：學習路線圖 - 手繪筆記由 @nitya 提供 |
| 課程編號 | 主題 | 課程分組 | 學習目標 | 課程連結 | 作者 |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | 定義數據科學 | 簡介 | 學習數據科學的基本概念，以及它與人工智慧、機器學習和大數據的關係。 | 課程 影片 | Dmitry |
| 02 | 數據科學倫理 | 簡介 | 數據倫理的概念、挑戰與框架。 | 課程 | Nitya |
| 03 | 定義數據 | 簡介 | 數據的分類及其常見來源。 | 課程 | Jasmine |
| 04 | 統計與機率入門 | 簡介 | 使用機率與統計的數學技術來理解數據。 | 課程 影片 | Dmitry |
| 05 | 使用關聯數據 | 數據操作 | 關聯數據的介紹，以及使用結構化查詢語言（SQL，發音為 "see-quell"）探索和分析關聯數據的基礎知識。 | 課程 | Christopher |
| 06 | 使用 NoSQL 數據 | 數據操作 | 非關聯數據的介紹、其各種類型，以及探索和分析文件型數據庫的基礎知識。 | 課程 | Jasmine |
| 07 | 使用 Python | 數據操作 | 使用 Python 進行數據探索的基礎知識，包括 Pandas 等庫。建議具備 Python 程式設計的基礎知識。 | 課程 影片 | Dmitry |
| 08 | 數據準備 | 數據操作 | 數據清理與轉換技術，應對缺失、不準確或不完整數據的挑戰。 | 課程 | Jasmine |
| 09 | 數量可視化 | 數據可視化 | 學習如何使用 Matplotlib 可視化鳥類數據 🦆 | 課程 | Jen |
| 10 | 數據分佈可視化 | 數據可視化 | 可視化區間內的觀察值與趨勢。 | 課程 | Jen |
| 11 | 比例可視化 | 數據可視化 | 可視化離散和分組百分比。 | 課程 | Jen |
| 12 | 關係可視化 | 數據可視化 | 可視化數據集及其變量之間的連結與相關性。 | 課程 | Jen |
| 13 | 有意義的可視化 | 數據可視化 | 提供有效解決問題與洞察的可視化技術與指導。 | 課程 | Jen |
| 14 | 數據科學生命周期簡介 | 生命周期 | 數據科學生命周期的介紹及其第一步：數據的獲取與提取。 | 課程 | Jasmine |
| 15 | 數據分析 | 生命周期 | 數據科學生命周期中專注於數據分析的技術。 | 課程 | Jasmine |
| 16 | 溝通 | 生命周期 | 數據科學生命周期中專注於以易於決策者理解的方式呈現數據洞察。 | 課程 | Jalen |
| 17 | 雲端數據科學 | 雲端數據 | 本系列課程介紹雲端數據科學及其優勢。 | 課程 | Tiffany 和 Maud |
| 18 | 雲端數據科學 | 雲端數據 | 使用低代碼工具訓練模型。 | 課程 | Tiffany 和 Maud |
| 19 | 雲端數據科學 | 雲端數據 | 使用 Azure Machine Learning Studio 部署模型。 | 課程 | Tiffany 和 Maud |
| 20 | 野外數據科學 | 實際應用 | 現實世界中的數據科學驅動專案。 | 課程 | Nitya |
GitHub Codespaces
按照以下步驟在 Codespace 中開啟此範例：
- 點擊 Code 下拉選單，選擇 Open with Codespaces 選項。
- 在面板底部選擇 + New codespace。 更多資訊，請參考 GitHub 文件。
VSCode Remote - Containers
按照以下步驟，使用本地機器和 VSCode 的 Remote - Containers 擴展在容器中開啟此倉庫：
- 如果是第一次使用開發容器，請確保系統符合前置需求（例如安裝 Docker），詳見入門文檔。
要使用此倉庫，可以選擇在隔離的 Docker 卷中開啟倉庫：
注意：此操作將使用 Remote-Containers 的 Clone Repository in Container Volume... 命令，將原始碼克隆到 Docker 卷中，而非本地文件系統。卷 是持久化容器數據的首選機制。
或者，開啟本地克隆或下載的倉庫版本：
- 將此倉庫克隆到本地文件系統。
- 按 F1，選擇 Remote-Containers: Open Folder in Container... 命令。
- 選擇此資料夾的克隆副本，等待容器啟動，然後開始嘗試。
離線訪問
您可以使用 Docsify 離線運行此文檔。Fork 此倉庫，在本地機器上安裝 Docsify，然後在此倉庫的根目錄中輸入 docsify serve。網站將在本地端的 3000 埠上提供服務：localhost:3000。
注意，筆記本文件無法通過 Docsify 渲染，因此需要運行筆記本時，請在 VS Code 中使用 Python 核心單獨運行。
其他課程
我們的團隊還製作了其他課程！請查看：
- 生成式 AI 初學者課程
- 生成式 AI 初學者課程 .NET
- 使用 JavaScript 的生成式 AI
- 使用 Java 的生成式 AI
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- 數據科學初學者課程
- Bash 初學者課程
- 機器學習初學者課程
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免責聲明：
本文件使用 AI 翻譯服務 Co-op Translator 進行翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對於因使用此翻譯而產生的任何誤解或錯誤解讀概不負責。