Data-Science-For-Beginners/translations/vi

Khoa học Dữ liệu cho Người mới bắt đầu - Chương trình học

Azure Cloud Advocates tại Microsoft rất vui mừng giới thiệu chương trình học kéo dài 10 tuần, gồm 20 bài học về Khoa học Dữ liệu. Mỗi bài học bao gồm các bài kiểm tra trước và sau bài học, hướng dẫn viết để hoàn thành bài học, giải pháp và bài tập. Phương pháp học dựa trên dự án của chúng tôi cho phép bạn học thông qua việc thực hành, một cách hiệu quả để kỹ năng mới được ghi nhớ lâu dài.

Cảm ơn chân thành đến các tác giả của chúng tôi: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 Đặc biệt cảm ơn 🙏 các Đại sứ Sinh viên Microsoft là tác giả, người đánh giá và đóng góp nội dung, đặc biệt là 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

Khoa học Dữ liệu cho Người mới bắt đầu - Sketchnote bởi @nitya

🌐 Hỗ trợ đa ngôn ngữ

Được hỗ trợ qua GitHub Action (Tự động & Luôn cập nhật)

French | Spanish | German | Russian | Arabic | Persian (Farsi) | Urdu | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Japanese | Korean | Hindi | Bengali | Marathi | Nepali | Punjabi (Gurmukhi) | Portuguese (Portugal) | Portuguese (Brazil) | Italian | Polish | Turkish | Greek | Thai | Swedish | Danish | Norwegian | Finnish | Dutch | Hebrew | Vietnamese | Indonesian | Malay | Tagalog (Filipino) | Swahili | Hungarian | Czech | Slovak | Romanian | Bulgarian | Serbian (Cyrillic) | Croatian | Slovenian | Ukrainian | Burmese (Myanmar)

Nếu bạn muốn có thêm các ngôn ngữ dịch, danh sách các ngôn ngữ được hỗ trợ có thể tìm thấy tại đây

Tham gia cộng đồng của chúng tôi

Bạn là sinh viên?

Bắt đầu với các tài nguyên sau:

• Trang Student Hub Trong trang này, bạn sẽ tìm thấy các tài nguyên dành cho người mới bắt đầu, gói dành cho sinh viên và thậm chí là cách để nhận voucher chứng chỉ miễn phí. Đây là một trang bạn nên đánh dấu và kiểm tra thường xuyên vì nội dung được thay đổi ít nhất hàng tháng.
• Microsoft Learn Student Ambassadors Tham gia cộng đồng toàn cầu của các đại sứ sinh viên, đây có thể là cách bạn bước vào Microsoft.

Bắt đầu

Giáo viên: chúng tôi đã bao gồm một số gợi ý về cách sử dụng chương trình học này. Chúng tôi rất mong nhận được phản hồi của bạn trong diễn đàn thảo luận của chúng tôi!

Sinh viên: để sử dụng chương trình học này một cách độc lập, hãy fork toàn bộ repo và hoàn thành các bài tập theo cách của bạn, bắt đầu với bài kiểm tra trước bài giảng. Sau đó đọc bài giảng và hoàn thành các hoạt động còn lại. Hãy cố gắng tạo các dự án bằng cách hiểu bài học thay vì sao chép mã giải pháp; tuy nhiên, mã đó có sẵn trong các thư mục /solutions trong mỗi bài học dựa trên dự án. Một ý tưởng khác là tạo nhóm học tập với bạn bè và cùng nhau học nội dung. Để học thêm, chúng tôi khuyến nghị Microsoft Learn.

Gặp gỡ đội ngũ

Gif bởi Mohit Jaisal

🎥 Nhấp vào hình ảnh trên để xem video về dự án và những người đã tạo ra nó!

Phương pháp giảng dạy

Chúng tôi đã chọn hai nguyên tắc giảng dạy khi xây dựng chương trình học này: đảm bảo rằng nó dựa trên dự án và bao gồm các bài kiểm tra thường xuyên. Đến cuối loạt bài này, sinh viên sẽ học được các nguyên lý cơ bản của khoa học dữ liệu, bao gồm các khái niệm đạo đức, chuẩn bị dữ liệu, các cách làm việc khác nhau với dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, phân tích dữ liệu, các trường hợp sử dụng thực tế của khoa học dữ liệu, và nhiều hơn nữa.

Ngoài ra, một bài kiểm tra nhẹ nhàng trước lớp giúp định hướng ý định của sinh viên đối với việc học một chủ đề, trong khi bài kiểm tra thứ hai sau lớp đảm bảo sự ghi nhớ lâu dài. Chương trình học này được thiết kế để linh hoạt và thú vị, có thể học toàn bộ hoặc từng phần. Các dự án bắt đầu nhỏ và trở nên phức tạp hơn vào cuối chu kỳ 10 tuần.

Tìm hiểu Quy tắc ứng xử, Hướng dẫn đóng góp, Hướng dẫn dịch thuật. Chúng tôi hoan nghênh những ý kiến đóng góp mang tính xây dựng từ bạn!

Mỗi bài học bao gồm:

• Sketchnote tùy chọn
• Video bổ sung tùy chọn
• Bài kiểm tra khởi động trước bài học
• Bài học viết
• Đối với các bài học dựa trên dự án, hướng dẫn từng bước để xây dựng dự án
• Kiểm tra kiến thức
• Một thử thách
• Đọc thêm tài liệu bổ sung
• Bài tập
• Bài kiểm tra sau bài học

Lưu ý về bài kiểm tra: Tất cả các bài kiểm tra được chứa trong thư mục Quiz-App, với tổng cộng 40 bài kiểm tra, mỗi bài gồm ba câu hỏi. Chúng được liên kết từ trong các bài học, nhưng ứng dụng kiểm tra có thể chạy cục bộ hoặc triển khai lên Azure; hãy làm theo hướng dẫn trong thư mục quiz-app. Các bài kiểm tra đang dần được bản địa hóa.

Các bài học

Khoa học dữ liệu cho người mới bắt đầu: Lộ trình - Sketchnote bởi @nitya

Số bài học	Chủ đề	Nhóm bài học	Mục tiêu học tập	Liên kết bài học	Tác giả
01	Định nghĩa Khoa học Dữ liệu	Giới thiệu	Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về khoa học dữ liệu và cách nó liên quan đến trí tuệ nhân tạo, học máy, và dữ liệu lớn.	bài học video	Dmitry
02	Đạo đức Khoa học Dữ liệu	Giới thiệu	Các khái niệm, thách thức và khung đạo đức dữ liệu.	bài học	Nitya
03	Định nghĩa Dữ liệu	Giới thiệu	Cách phân loại dữ liệu và các nguồn phổ biến của nó.	bài học	Jasmine
04	Giới thiệu về Thống kê & Xác suất	Giới thiệu	Các kỹ thuật toán học về xác suất và thống kê để hiểu dữ liệu.	bài học video	Dmitry
05	Làm việc với Dữ liệu Quan hệ	Làm việc với Dữ liệu	Giới thiệu về dữ liệu quan hệ và các nguyên tắc cơ bản để khám phá và phân tích dữ liệu quan hệ bằng Ngôn ngữ Truy vấn Có cấu trúc, còn được gọi là SQL (phát âm là “see-quell”).	bài học	Christopher
06	Làm việc với Dữ liệu NoSQL	Làm việc với Dữ liệu	Giới thiệu về dữ liệu phi quan hệ, các loại khác nhau của nó và các nguyên tắc cơ bản để khám phá và phân tích cơ sở dữ liệu tài liệu.	bài học	Jasmine
07	Làm việc với Python	Làm việc với Dữ liệu	Các nguyên tắc cơ bản về sử dụng Python để khám phá dữ liệu với các thư viện như Pandas. Hiểu biết cơ bản về lập trình Python được khuyến nghị.	bài học video	Dmitry
08	Chuẩn bị Dữ liệu	Làm việc với Dữ liệu	Các chủ đề về kỹ thuật dữ liệu để làm sạch và chuyển đổi dữ liệu nhằm xử lý các thách thức về dữ liệu thiếu, không chính xác hoặc không đầy đủ.	bài học	Jasmine
09	Trực quan hóa Số lượng	Trực quan hóa Dữ liệu	Tìm hiểu cách sử dụng Matplotlib để trực quan hóa dữ liệu về chim 🦆	bài học	Jen
10	Trực quan hóa Phân bố Dữ liệu	Trực quan hóa Dữ liệu	Trực quan hóa các quan sát và xu hướng trong một khoảng thời gian.	bài học	Jen
11	Trực quan hóa Tỷ lệ	Trực quan hóa Dữ liệu	Trực quan hóa phần trăm rời rạc và nhóm.	bài học	Jen
12	Trực quan hóa Mối quan hệ	Trực quan hóa Dữ liệu	Trực quan hóa các kết nối và mối tương quan giữa các tập dữ liệu và các biến của chúng.	bài học	Jen
13	Trực quan hóa Có ý nghĩa	Trực quan hóa Dữ liệu	Các kỹ thuật và hướng dẫn để làm cho các trực quan hóa của bạn có giá trị trong việc giải quyết vấn đề và cung cấp thông tin chi tiết hiệu quả.	bài học	Jen
14	Giới thiệu về vòng đời Khoa học Dữ liệu	Vòng đời	Giới thiệu về vòng đời khoa học dữ liệu và bước đầu tiên của nó là thu thập và trích xuất dữ liệu.	bài học	Jasmine
15	Phân tích	Vòng đời	Giai đoạn này của vòng đời khoa học dữ liệu tập trung vào các kỹ thuật phân tích dữ liệu.	bài học	Jasmine
16	Giao tiếp	Vòng đời	Giai đoạn này của vòng đời khoa học dữ liệu tập trung vào việc trình bày các thông tin chi tiết từ dữ liệu theo cách giúp người ra quyết định dễ dàng hiểu hơn.	bài học	Jalen
17	Khoa học Dữ liệu trên Đám mây	Dữ liệu Đám mây	Loạt bài học này giới thiệu khoa học dữ liệu trên đám mây và các lợi ích của nó.	bài học	Tiffany và Maud
18	Khoa học Dữ liệu trên Đám mây	Dữ liệu Đám mây	Huấn luyện mô hình bằng các công cụ Low Code.	bài học	Tiffany và Maud
19	Khoa học Dữ liệu trên Đám mây	Dữ liệu Đám mây	Triển khai mô hình với Azure Machine Learning Studio.	bài học	Tiffany và Maud
20	Khoa học Dữ liệu trong Thực tế	Trong Thực tế	Các dự án khoa học dữ liệu trong thế giới thực.	bài học	Nitya

GitHub Codespaces

Làm theo các bước sau để mở mẫu này trong Codespace:

1. Nhấp vào menu thả xuống Code và chọn tùy chọn Open with Codespaces.
2. Chọn + New codespace ở dưới cùng của bảng. Để biết thêm thông tin, hãy xem tài liệu GitHub.

VSCode Remote - Containers

Làm theo các bước sau để mở repo này trong một container bằng máy tính cục bộ của bạn và VSCode sử dụng tiện ích mở rộng VS Code Remote - Containers:

1. Nếu đây là lần đầu tiên bạn sử dụng container phát triển, hãy đảm bảo hệ thống của bạn đáp ứng các yêu cầu (ví dụ: đã cài đặt Docker) trong tài liệu bắt đầu.

Để sử dụng repo này, bạn có thể mở repo trong một volume Docker cách ly:

Lưu ý: Bên dưới, điều này sẽ sử dụng lệnh Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... để sao chép mã nguồn trong một volume Docker thay vì hệ thống tệp cục bộ. Volumes là cơ chế ưu tiên để lưu trữ dữ liệu container.

Hoặc mở một phiên bản đã sao chép hoặc tải xuống cục bộ của repo:

• Sao chép repo này vào hệ thống tệp cục bộ của bạn.
• Nhấn F1 và chọn lệnh Remote-Containers: Open Folder in Container....
• Chọn bản sao đã sao chép của thư mục này, chờ container khởi động và thử nghiệm.

Truy cập ngoại tuyến

Bạn có thể chạy tài liệu này ngoại tuyến bằng cách sử dụng Docsify. Fork repo này, cài đặt Docsify trên máy tính cục bộ của bạn, sau đó trong thư mục gốc của repo này, gõ docsify serve. Trang web sẽ được phục vụ trên cổng 3000 trên localhost của bạn: localhost:3000.

Lưu ý, các notebook sẽ không được hiển thị qua Docsify, vì vậy khi bạn cần chạy một notebook, hãy làm điều đó riêng biệt trong VS Code chạy kernel Python.

Các chương trình học khác

Nhóm của chúng tôi sản xuất các chương trình học khác! Hãy xem:

• Generative AI cho Người mới bắt đầu
• Generative AI cho Người mới bắt đầu .NET
• Generative AI với JavaScript
• Generative AI với Java
• AI cho Người mới bắt đầu
• Khoa học Dữ liệu cho Người mới bắt đầu
• Bash cho Người mới bắt đầu
• ML cho Người mới bắt đầu
• An ninh mạng cho Người mới bắt đầu
• Phát triển Web cho Người mới bắt đầu
• IoT cho Người mới bắt đầu
• Học máy cho Người mới bắt đầu
• Phát triển XR cho Người mới bắt đầu
• Làm chủ GitHub Copilot cho Lập trình Đôi AI
• Phát triển XR cho Người mới bắt đầu
• Làm chủ GitHub Copilot cho Nhà phát triển C#/.NET
• Chọn Cuộc phiêu lưu Copilot của bạn

---

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm:
Tài liệu này đã được dịch bằng dịch vụ dịch thuật AI Co-op Translator. Mặc dù chúng tôi cố gắng đảm bảo độ chính xác, xin lưu ý rằng các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc không chính xác. Tài liệu gốc bằng ngôn ngữ bản địa nên được coi là nguồn tham khảo chính thức. Đối với các thông tin quan trọng, nên sử dụng dịch vụ dịch thuật chuyên nghiệp từ con người. Chúng tôi không chịu trách nhiệm cho bất kỳ sự hiểu lầm hoặc diễn giải sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này.