25 KiB

Raw Permalink Blame History Unescape Escape

Основы науки о данных - Учебный курс

Azure Cloud Advocates в Microsoft рады предложить 10-недельный курс, состоящий из 20 уроков, посвященных науке о данных. Каждый урок включает в себя тесты до и после занятия, письменные инструкции для выполнения задания, готовое решение и домашнее задание. Наш проектно-ориентированный подход позволяет учиться через создание проектов, что является проверенным способом закрепления новых навыков.

Огромная благодарность нашим авторам: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 Особая благодарность 🙏 нашим Microsoft Student Ambassador авторам, рецензентам и участникам контента, в частности: 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


Наука о данных для начинающих - Скетчноут от @nitya

🌐 Поддержка нескольких языков

Поддерживается через GitHub Action (автоматически и всегда актуально)

Если вы хотите добавить поддержку дополнительных языков, список доступных языков находится здесь

Присоединяйтесь к нашему сообществу

Вы студент?

Начните с этих ресурсов:

Студенческая страница На этой странице вы найдете ресурсы для начинающих, студенческие пакеты и даже способы получить бесплатный ваучер на сертификацию. Это страница, которую стоит добавить в закладки и проверять время от времени, так как мы обновляем контент как минимум раз в месяц.
Microsoft Learn Student Ambassadors Присоединяйтесь к глобальному сообществу студенческих послов, это может стать вашим путем в Microsoft.

Начало работы

Преподаватели: мы добавили несколько предложений о том, как использовать этот курс. Мы будем рады вашему отзыву в нашем форуме обсуждений!

Студенты: чтобы использовать этот курс самостоятельно, сделайте форк всего репозитория и выполняйте задания самостоятельно, начиная с теста перед лекцией. Затем прочитайте лекцию и выполните остальные задания. Постарайтесь создавать проекты, понимая уроки, а не копируя готовый код; однако этот код доступен в папках /solutions в каждом проектно-ориентированном уроке. Еще одна идея — создать учебную группу с друзьями и изучать материал вместе. Для дальнейшего изучения мы рекомендуем Microsoft Learn.

Знакомьтесь с командой

Gif создан Mohit Jaisal

🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть видео о проекте и людях, которые его создали!

Педагогический подход

При создании этого курса мы выбрали два педагогических принципа: обеспечение проектной направленности и включение частых тестов. К концу этого курса студенты изучат основные принципы науки о данных, включая этические аспекты, подготовку данных, различные способы работы с данными, визуализацию данных, анализ данных, реальные примеры использования науки о данных и многое другое.

Кроме того, тест с низкими ставками перед занятием настраивает студента на изучение темы, а второй тест после занятия способствует лучшему запоминанию. Этот курс был разработан как гибкий и увлекательный, его можно проходить полностью или частично. Проекты начинаются с простых и становятся все более сложными к концу 10-недельного цикла.

Ознакомьтесь с нашими Правилами поведения, Руководством по участию, Руководством по переводу. Мы будем рады вашим конструктивным отзывам!

Каждый урок включает:

Опциональный скетчноут
Опциональное дополнительное видео
Разминочный тест перед уроком
Письменный урок
Для проектных уроков — пошаговые инструкции по созданию проекта
Проверка знаний
Задание на вызов
Дополнительное чтение
Домашнее задание
Тест после урока

Примечание о тестах: Все тесты находятся в папке Quiz-App, всего 40 тестов по три вопроса каждый. Они связаны с уроками, но приложение для тестов можно запустить локально или развернуть в Azure; следуйте инструкциям в папке quiz-app. Постепенно они переводятся на другие языки.

Уроки


Data Science For Beginners: Roadmap - Скетчноут от @nitya

Номер урока	Тема	Группа уроков	Цели обучения	Связанный урок	Автор
01	Определение Data Science	Введение	Узнайте основные концепции Data Science и его связь с искусственным интеллектом, машинным обучением и большими данными.	урок видео	Дмитрий
02	Этика Data Science	Введение	Концепции, вызовы и рамки этики данных.	урок	Нития
03	Определение данных	Введение	Как классифицируются данные и их основные источники.	урок	Жасмин
04	Введение в статистику и вероятность	Введение	Математические методы вероятности и статистики для анализа данных.	урок видео	Дмитрий
05	Работа с реляционными данными	Работа с данными	Введение в реляционные данные и основы их анализа с использованием языка SQL (произносится как "си-квел").	урок	Кристофер
06	Работа с NoSQL данными	Работа с данными	Введение в нереляционные данные, их различные типы и основы анализа документных баз данных.	урок	Жасмин
07	Работа с Python	Работа с данными	Основы использования Python для анализа данных с библиотеками, такими как Pandas. Рекомендуется базовое понимание программирования на Python.	урок видео	Дмитрий
08	Подготовка данных	Работа с данными	Техники очистки и преобразования данных для решения проблем, связанных с отсутствующими, неточными или неполными данными.	урок	Жасмин
09	Визуализация количеств	Визуализация данных	Узнайте, как использовать Matplotlib для визуализации данных о птицах 🦆	урок	Джен
10	Визуализация распределений данных	Визуализация данных	Визуализация наблюдений и тенденций в интервале.	урок	Джен
11	Визуализация пропорций	Визуализация данных	Визуализация дискретных и сгруппированных процентов.	урок	Джен
12	Визуализация взаимосвязей	Визуализация данных	Визуализация связей и корреляций между наборами данных и их переменными.	урок	Джен
13	Значимые визуализации	Визуализация данных	Техники и рекомендации для создания визуализаций, которые помогают эффективно решать задачи и получать инсайты.	урок	Джен
14	Введение в жизненный цикл Data Science	Жизненный цикл	Введение в жизненный цикл Data Science и его первый этап — сбор и извлечение данных.	урок	Жасмин
15	Анализ	Жизненный цикл	Этот этап жизненного цикла Data Science посвящен техникам анализа данных.	урок	Жасмин
16	Коммуникация	Жизненный цикл	Этот этап жизненного цикла Data Science посвящен представлению инсайтов из данных таким образом, чтобы они были понятны лицам, принимающим решения.	урок	Джейлен
17	Data Science в облаке	Облачные данные	Серия уроков, посвященная Data Science в облаке и его преимуществам.	урок	Тиффани и Мод
18	Data Science в облаке	Облачные данные	Обучение моделей с использованием инструментов Low Code.	урок	Тиффани и Мод
19	Data Science в облаке	Облачные данные	Развертывание моделей с помощью Azure Machine Learning Studio.	урок	Тиффани и Мод
20	Data Science в реальном мире	В реальном мире	Проекты, основанные на Data Science, в реальном мире.	урок	Нития

GitHub Codespaces

Следуйте этим шагам, чтобы открыть этот пример в Codespace:

Нажмите на выпадающее меню Code и выберите опцию Open with Codespaces.
Выберите + New codespace внизу панели. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с документацией GitHub.

VSCode Remote - Containers

Следуйте этим шагам, чтобы открыть этот репозиторий в контейнере, используя ваш локальный компьютер и VSCode с расширением VS Code Remote - Containers:

Если вы впервые используете контейнер для разработки, убедитесь, что ваша система соответствует требованиям (например, установлен Docker), указанным в документации по началу работы.

Чтобы использовать этот репозиторий, вы можете либо открыть его в изолированном Docker-объеме:

Примечание: Внутри будет использоваться команда Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... для клонирования исходного кода в Docker-объем вместо локальной файловой системы. Объемы являются предпочтительным механизмом для сохранения данных контейнера.

Или открыть локально клонированную или загруженную версию репозитория:

Клонируйте этот репозиторий на вашу локальную файловую систему.
Нажмите F1 и выберите команду Remote-Containers: Open Folder in Container....
Выберите клонированную копию этой папки, дождитесь запуска контейнера и попробуйте.

Оффлайн-доступ

Вы можете запустить эту документацию оффлайн, используя Docsify. Форкните этот репозиторий, установите Docsify на вашем локальном компьютере, затем в корневой папке этого репозитория введите docsify serve. Веб-сайт будет доступен на порту 3000 вашего локального хоста: localhost:3000.

Примечание: блокноты не будут отображаться через Docsify, поэтому, если вам нужно запустить блокнот, сделайте это отдельно в VS Code с использованием Python-ядра.

Другие учебные материалы

Наша команда создает другие учебные материалы! Ознакомьтесь:

Отказ от ответственности:
Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода Co-op Translator. Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.

25 KiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape