19 KiB

Raw Permalink Blame History

Știința Datelor pentru Începători - Un Curriculum

Azure Cloud Advocates de la Microsoft sunt încântați să ofere un curriculum de 10 săptămâni, cu 20 de lecții, dedicat Științei Datelor. Fiecare lecție include chestionare înainte și după lecție, instrucțiuni scrise pentru completarea lecției, o soluție și o temă. Pedagogia noastră bazată pe proiecte vă permite să învățați în timp ce construiți, o metodă dovedită pentru a fixa noile abilități.

Mulțumiri sincere autorilor noștri: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 Mulțumiri speciale 🙏 autorilor, recenzorilor și contributorilor de conținut Microsoft Student Ambassador, în special 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


Știința Datelor pentru Începători - Sketchnote de @nitya

🌐 Suport Multi-Limbă

Suportat prin GitHub Action (Automat & Mereu Actualizat)

Dacă doriți să aveți suport pentru limbi suplimentare, acestea sunt listate aici

Alăturați-vă Comunității Noastre

Ești student?

Începe cu următoarele resurse:

Pagina Student Hub Pe această pagină, vei găsi resurse pentru începători, pachete pentru studenți și chiar modalități de a obține un voucher gratuit pentru certificare. Este o pagină pe care vrei să o salvezi și să o verifici periodic, deoarece schimbăm conținutul cel puțin lunar.
Microsoft Learn Student Ambassadors Alătură-te unei comunități globale de ambasadori studenți, aceasta ar putea fi calea ta către Microsoft.

Începe

Profesori: am inclus câteva sugestii despre cum să utilizați acest curriculum. Ne-ar plăcea să primim feedback-ul vostru în forumul nostru de discuții!

Studenți: pentru a utiliza acest curriculum pe cont propriu, faceți fork la întregul repo și completați exercițiile pe cont propriu, începând cu un chestionar înainte de lecție. Apoi citiți lecția și completați restul activităților. Încercați să creați proiectele înțelegând lecțiile, mai degrabă decât copiind codul soluției; totuși, acel cod este disponibil în folderele /solutions din fiecare lecție orientată pe proiect. O altă idee ar fi să formați un grup de studiu cu prietenii și să parcurgeți conținutul împreună. Pentru studii suplimentare, recomandăm Microsoft Learn.

Cunoaște Echipa

Gif realizat de Mohit Jaisal

🎥 Click pe imaginea de mai sus pentru un video despre proiect și despre cei care l-au creat!

Pedagogie

Am ales două principii pedagogice în construirea acestui curriculum: asigurarea că este bazat pe proiecte și includerea de chestionare frecvente. Până la sfârșitul acestei serii, studenții vor fi învățat principii de bază ale științei datelor, inclusiv concepte etice, pregătirea datelor, diferite moduri de a lucra cu datele, vizualizarea datelor, analiza datelor, cazuri reale de utilizare ale științei datelor și multe altele.

În plus, un chestionar cu miză redusă înainte de o clasă setează intenția studentului de a învăța un subiect, în timp ce un al doilea chestionar după clasă asigură o mai bună retenție. Acest curriculum a fost conceput să fie flexibil și distractiv și poate fi parcurs în întregime sau parțial. Proiectele încep mici și devin din ce în ce mai complexe până la sfârșitul ciclului de 10 săptămâni. Găsiți Codul nostru de Conduită, Ghidul de Contribuire, Ghidul de Traducere. Apreciem feedback-ul vostru constructiv!

Fiecare lecție include:

Schiță opțională
Video suplimentar opțional
Test de încălzire înainte de lecție
Lecție scrisă
Pentru lecțiile bazate pe proiecte, ghiduri pas cu pas despre cum să construiești proiectul
Verificări de cunoștințe
O provocare
Lectură suplimentară
Temă
Test după lecție

O notă despre teste: Toate testele sunt incluse în folderul Quiz-App, pentru un total de 40 de teste, fiecare cu trei întrebări. Acestea sunt legate din cadrul lecțiilor, dar aplicația de teste poate fi rulată local sau implementată pe Azure; urmează instrucțiunile din folderul quiz-app. Ele sunt treptat localizate.

Lecții


Data Science Pentru Începători: Planificare - Schiță de @nitya

Număr Lecție	Subiect	Grupare Lecție	Obiective de Învățare	Lecție Legată	Autor
01	Definirea Științei Datelor	Introducere	Învață conceptele de bază ale științei datelor și cum este aceasta legată de inteligența artificială, învățarea automată și big data.	lecție video	Dmitry
02	Etica în Știința Datelor	Introducere	Concepte, provocări și cadre de etică în date.	lecție	Nitya
03	Definirea Datelor	Introducere	Cum sunt clasificate datele și sursele lor comune.	lecție	Jasmine
04	Introducere în Statistică și Probabilitate	Introducere	Tehnici matematice de probabilitate și statistică pentru a înțelege datele.	lecție video	Dmitry
05	Lucrul cu Date Relaționale	Lucrul cu Date	Introducere în date relaționale și elementele de bază ale explorării și analizei datelor relaționale cu Structured Query Language, cunoscut și sub numele de SQL (pronunțat „see-quell”).	lecție	Christopher
06	Lucrul cu Date NoSQL	Lucrul cu Date	Introducere în datele non-relaționale, tipurile lor diverse și elementele de bază ale explorării și analizei bazelor de date document.	lecție	Jasmine
07	Lucrul cu Python	Lucrul cu Date	Bazele utilizării Python pentru explorarea datelor cu biblioteci precum Pandas. Se recomandă o înțelegere fundamentală a programării în Python.	lecție video	Dmitry
08	Pregătirea Datelor	Lucrul cu Date	Subiecte despre tehnici de curățare și transformare a datelor pentru a gestiona provocările datelor lipsă, inexacte sau incomplete.	lecție	Jasmine
09	Vizualizarea Cantităților	Vizualizarea Datelor	Învață cum să folosești Matplotlib pentru a vizualiza date despre păsări 🦆	lecție	Jen
10	Vizualizarea Distribuțiilor Datelor	Vizualizarea Datelor	Vizualizarea observațiilor și tendințelor într-un interval.	lecție	Jen
11	Vizualizarea Proporțiilor	Vizualizarea Datelor	Vizualizarea procentajelor discrete și grupate.	lecție	Jen
12	Vizualizarea Relațiilor	Vizualizarea Datelor	Vizualizarea conexiunilor și corelațiilor între seturi de date și variabilele lor.	lecție	Jen
13	Vizualizări Semnificative	Vizualizarea Datelor	Tehnici și îndrumări pentru a face vizualizările tale valoroase pentru rezolvarea eficientă a problemelor și obținerea de informații.	lecție	Jen
14	Introducere în ciclul de viață al Științei Datelor	Ciclul de Viață	Introducere în ciclul de viață al științei datelor și primul său pas de achiziție și extragere a datelor.	lecție	Jasmine
15	Analiza	Ciclul de Viață	Această fază a ciclului de viață al științei datelor se concentrează pe tehnici de analiză a datelor.	lecție	Jasmine
16	Comunicare	Ciclul de Viață	Această fază a ciclului de viață al științei datelor se concentrează pe prezentarea informațiilor obținute din date într-un mod care să faciliteze înțelegerea pentru factorii de decizie.	lecție	Jalen
17	Știința Datelor în Cloud	Date în Cloud	Această serie de lecții introduce știința datelor în cloud și beneficiile acesteia.	lecție	Tiffany și Maud
18	Știința Datelor în Cloud	Date în Cloud	Antrenarea modelelor folosind instrumente Low Code.	lecție	Tiffany și Maud
19	Știința Datelor în Cloud	Date în Cloud	Implementarea modelelor cu Azure Machine Learning Studio.	lecție	Tiffany și Maud
20	Știința Datelor în Lumea Reală	În Lumea Reală	Proiecte bazate pe știința datelor în lumea reală.	lecție	Nitya

GitHub Codespaces

Urmează acești pași pentru a deschide acest exemplu într-un Codespace:

Fă clic pe meniul derulant Code și selectează opțiunea Open with Codespaces.
Selectează + New codespace în partea de jos a panoului. Pentru mai multe informații, consultă documentația GitHub.

VSCode Remote - Containers

Urmează acești pași pentru a deschide acest repo într-un container folosind mașina ta locală și VSCode cu extensia VS Code Remote - Containers:

Dacă este prima dată când folosești un container de dezvoltare, asigură-te că sistemul tău îndeplinește cerințele (de exemplu, să ai Docker instalat) din documentația de început.

Pentru a folosi acest depozit, poți fie să deschizi depozitul într-un volum Docker izolat:

Notă: În fundal, aceasta va folosi comanda Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... pentru a clona codul sursă într-un volum Docker în loc de sistemul de fișiere local. Volumurile sunt mecanismul preferat pentru a păstra datele containerului.

Sau să deschizi o versiune clonată sau descărcată local a depozitului:

Clonează acest depozit pe sistemul tău local.
Apasă F1 și selectează comanda Remote-Containers: Open Folder in Container....
Selectează copia clonată a acestui folder, așteaptă ca containerul să pornească și testează lucrurile.

Acces offline

Poți rula această documentație offline folosind Docsify. Clonează acest repo, instalează Docsify pe mașina ta locală, apoi în folderul rădăcină al acestui repo, tastează docsify serve. Website-ul va fi servit pe portul 3000 pe localhost-ul tău: localhost:3000.

Notă, notebook-urile nu vor fi afișate prin Docsify, așa că atunci când ai nevoie să rulezi un notebook, fă asta separat în VS Code rulând un kernel Python.

Alte Curricula

Echipa noastră produce alte curricula! Verifică:

Declinare de responsabilitate:
Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI Co-op Translator. Deși ne străduim să asigurăm acuratețea, vă rugăm să fiți conștienți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa natală ar trebui considerat sursa autoritară. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un specialist uman. Nu ne asumăm responsabilitatea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite care pot apărea din utilizarea acestei traduceri.

19 KiB Raw Permalink Blame History