You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
Data-Science-For-Beginners/translations/nl/README.md

18 KiB

Data Science voor Beginners - Een Curriculum

Azure Cloud Advocates bij Microsoft zijn verheugd om een 10-weekse, 20-lessen curriculum aan te bieden over Data Science. Elke les bevat pre-les en post-les quizzen, geschreven instructies om de les te voltooien, een oplossing en een opdracht. Onze projectgerichte aanpak stelt je in staat om te leren terwijl je bouwt, een bewezen manier om nieuwe vaardigheden te laten beklijven.

Hartelijke dank aan onze auteurs: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 Speciale dank 🙏 aan onze Microsoft Student Ambassador auteurs, reviewers en inhoudsbijdragers, met name 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

Sketchnote door @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev
Data Science Voor Beginners - Sketchnote door @nitya

🌐 Meertalige Ondersteuning

Ondersteund via GitHub Action (Automatisch & Altijd Actueel)

Frans | Spaans | Duits | Russisch | Arabisch | Perzisch (Farsi) | Urdu | Chinees (Vereenvoudigd) | Chinees (Traditioneel, Macau) | Chinees (Traditioneel, Hong Kong) | Chinees (Traditioneel, Taiwan) | Japans | Koreaans | Hindi | Bengaals | Marathi | Nepalees | Punjabi (Gurmukhi) | Portugees (Portugal) | Portugees (Brazilië) | Italiaans | Pools | Turks | Grieks | Thais | Zweeds | Deens | Noors | Fins | Nederlands | Hebreeuws | Vietnamees | Indonesisch | Maleis | Tagalog (Filipino) | Swahili | Hongaars | Tsjechisch | Slowaaks | Roemeens | Bulgaars | Servisch (Cyrillisch) | Kroatisch | Sloveens | Oekraïens | Birmaans (Myanmar)

Als je wilt dat er extra vertalingen worden ondersteund, staan de talen hier

Word lid van onze community

Azure AI Discord

Ben je een student?

Begin met de volgende bronnen:

  • Student Hub-pagina Op deze pagina vind je bronnen voor beginners, studentpakketten en zelfs manieren om een gratis certificaatvoucher te krijgen. Dit is een pagina die je wilt bookmarken en van tijd tot tijd wilt bekijken, omdat we de inhoud minstens maandelijks aanpassen.
  • Microsoft Learn Student Ambassadors Word lid van een wereldwijde community van studentambassadeurs, dit kan jouw toegangspoort tot Microsoft zijn.

Aan de slag

Docenten: we hebben enkele suggesties opgenomen over hoe je dit curriculum kunt gebruiken. We horen graag je feedback in ons discussieforum!

Studenten: om dit curriculum zelfstandig te gebruiken, fork de hele repo en voltooi de oefeningen zelfstandig, te beginnen met een pre-les quiz. Lees vervolgens de les en voltooi de rest van de activiteiten. Probeer de projecten te maken door de lessen te begrijpen in plaats van de oplossingscode te kopiëren; die code is echter beschikbaar in de /solutions-mappen in elke projectgerichte les. Een ander idee is om een studiegroep te vormen met vrienden en samen door de inhoud te gaan. Voor verdere studie raden we Microsoft Learn aan.

Ontmoet het team

Promovideo

Gif door Mohit Jaisal

🎥 Klik op de afbeelding hierboven voor een video over het project en de mensen die het hebben gemaakt!

Pedagogiek

We hebben twee pedagogische principes gekozen bij het ontwikkelen van dit curriculum: ervoor zorgen dat het projectgericht is en dat het frequente quizzen bevat. Aan het einde van deze serie hebben studenten de basisprincipes van data science geleerd, waaronder ethische concepten, datavoorbereiding, verschillende manieren om met data te werken, datavisualisatie, data-analyse, praktijkvoorbeelden van data science en meer.

Daarnaast zorgt een laagdrempelige quiz vóór een les ervoor dat de student zich richt op het leren van een onderwerp, terwijl een tweede quiz na de les verdere retentie bevordert. Dit curriculum is ontworpen om flexibel en leuk te zijn en kan in zijn geheel of gedeeltelijk worden gevolgd. De projecten beginnen klein en worden steeds complexer tegen het einde van de 10-weekse cyclus.

Vind onze Gedragscode, Bijdragen, Vertaal richtlijnen. We verwelkomen je constructieve feedback!

Elke les bevat:

  • Optionele sketchnote
  • Optionele aanvullende video
  • Voorafgaande quiz om op te warmen
  • Geschreven les
  • Voor projectgebaseerde lessen, stapsgewijze handleidingen om het project te bouwen
  • Kennischecks
  • Een uitdaging
  • Aanvullende literatuur
  • Opdracht
  • Quiz na de les

Een opmerking over quizzes: Alle quizzes bevinden zich in de Quiz-App map, met in totaal 40 quizzes van elk drie vragen. Ze zijn gekoppeld vanuit de lessen, maar de quiz-app kan lokaal worden uitgevoerd of worden gedeployed naar Azure; volg de instructies in de quiz-app map. Ze worden geleidelijk gelokaliseerd.

Lessen

 Sketchnote door @sketchthedocs https://sketchthedocs.dev
Data Science Voor Beginners: Roadmap - Sketchnote door @nitya
Lesnummer Onderwerp Lesgroep Leerdoelen Gelinkte les Auteur
01 Wat is Data Science? Introductie Leer de basisconcepten achter data science en hoe het gerelateerd is aan kunstmatige intelligentie, machine learning en big data. les video Dmitry
02 Data Science Ethiek Introductie Concepten, uitdagingen en kaders rondom data-ethiek. les Nitya
03 Wat is Data? Introductie Hoe data wordt geclassificeerd en de meest voorkomende bronnen. les Jasmine
04 Introductie tot Statistiek & Kansberekening Introductie De wiskundige technieken van kansberekening en statistiek om data te begrijpen. les video Dmitry
05 Werken met Relationele Data Werken met Data Introductie tot relationele data en de basisprincipes van het verkennen en analyseren van relationele data met Structured Query Language, ook wel SQL genoemd (uitgesproken als “see-quell”). les Christopher
06 Werken met NoSQL Data Werken met Data Introductie tot niet-relationele data, de verschillende typen en de basisprincipes van het verkennen en analyseren van documentdatabases. les Jasmine
07 Werken met Python Werken met Data Basisprincipes van het gebruik van Python voor data-exploratie met bibliotheken zoals Pandas. Een fundamenteel begrip van Python-programmering wordt aanbevolen. les video Dmitry
08 Data Voorbereiding Werken met Data Onderwerpen over technieken voor het opschonen en transformeren van data om uitdagingen zoals ontbrekende, onnauwkeurige of incomplete data aan te pakken. les Jasmine
09 Visualiseren van Hoeveelheden Data Visualisatie Leer hoe je Matplotlib kunt gebruiken om vogeldata te visualiseren 🦆 les Jen
10 Visualiseren van Data Distributies Data Visualisatie Observaties en trends binnen een interval visualiseren. les Jen
11 Visualiseren van Verhoudingen Data Visualisatie Visualiseren van discrete en gegroepeerde percentages. les Jen
12 Visualiseren van Relaties Data Visualisatie Visualiseren van verbindingen en correlaties tussen datasets en hun variabelen. les Jen
13 Betekenisvolle Visualisaties Data Visualisatie Technieken en richtlijnen om je visualisaties waardevol te maken voor effectieve probleemoplossing en inzichten. les Jen
14 Introductie tot de Data Science Levenscyclus Levenscyclus Introductie tot de data science levenscyclus en de eerste stap van het verkrijgen en extraheren van data. les Jasmine
15 Analyseren Levenscyclus Deze fase van de data science levenscyclus richt zich op technieken om data te analyseren. les Jasmine
16 Communicatie Levenscyclus Deze fase van de data science levenscyclus richt zich op het presenteren van inzichten uit de data op een manier die het voor besluitvormers gemakkelijker maakt om te begrijpen. les Jalen
17 Data Science in de Cloud Cloud Data Deze serie lessen introduceert data science in de cloud en de voordelen ervan. les Tiffany en Maud
18 Data Science in de Cloud Cloud Data Modellen trainen met Low Code tools. les Tiffany en Maud
19 Data Science in de Cloud Cloud Data Modellen deployen met Azure Machine Learning Studio. les Tiffany en Maud
20 Data Science in de Praktijk In de Praktijk Data science gedreven projecten in de echte wereld. les Nitya

GitHub Codespaces

Volg deze stappen om dit voorbeeld te openen in een Codespace:

  1. Klik op het Code dropdown-menu en selecteer de optie Open with Codespaces.
  2. Selecteer + New codespace onderaan het paneel. Voor meer informatie, bekijk de GitHub documentatie.

VSCode Remote - Containers

Volg deze stappen om deze repo te openen in een container met behulp van je lokale machine en VSCode met de VS Code Remote - Containers extensie:

  1. Als dit de eerste keer is dat je een ontwikkelcontainer gebruikt, zorg er dan voor dat je systeem aan de vereisten voldoet (bijv. Docker geïnstalleerd) in de getting started documentatie.

Om deze repository te gebruiken, kun je de repository openen in een geïsoleerd Docker-volume:

Opmerking: Achter de schermen zal dit de Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... opdracht gebruiken om de broncode te klonen in een Docker-volume in plaats van het lokale bestandssysteem. Volumes zijn de voorkeursmethode voor het behouden van containerdata.

Of open een lokaal gekloonde of gedownloade versie van de repository:

  • Clone deze repository naar je lokale bestandssysteem.
  • Druk op F1 en selecteer de Remote-Containers: Open Folder in Container... opdracht.
  • Selecteer de gekloonde kopie van deze map, wacht tot de container start, en probeer dingen uit.

Offline toegang

Je kunt deze documentatie offline uitvoeren met behulp van Docsify. Fork deze repo, installeer Docsify op je lokale machine, en typ vervolgens in de rootmap van deze repo docsify serve. De website wordt geserveerd op poort 3000 op je localhost: localhost:3000.

Opmerking, notebooks worden niet weergegeven via Docsify, dus wanneer je een notebook moet uitvoeren, doe dat apart in VS Code met een Python kernel.

Andere curricula

Ons team produceert andere curricula! Bekijk:


Disclaimer:
Dit document is vertaald met behulp van de AI-vertalingsservice Co-op Translator. Hoewel we streven naar nauwkeurigheid, dient u zich ervan bewust te zijn dat geautomatiseerde vertalingen fouten of onnauwkeurigheden kunnen bevatten. Het originele document in de oorspronkelijke taal moet worden beschouwd als de gezaghebbende bron. Voor kritieke informatie wordt professionele menselijke vertaling aanbevolen. Wij zijn niet aansprakelijk voor misverstanden of verkeerde interpretaties die voortvloeien uit het gebruik van deze vertaling.