20 KiB
Data Science za Početnike - Kurikulum
Azure Cloud Advocates u Microsoftu s ponosom predstavljaju 10-tjedni kurikulum s 20 lekcija o znanosti o podacima. Svaka lekcija uključuje kvizove prije i poslije lekcije, pisane upute za dovršetak lekcije, rješenje i zadatak. Naša metodologija temeljena na projektima omogućuje vam učenje kroz izgradnju, što je dokazano učinkovit način za usvajanje novih vještina.
Veliko hvala našim autorima: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.
🙏 Posebna zahvala 🙏 našim Microsoft Student Ambassador autorima, recenzentima i suradnicima, posebno 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
![]() |
---|
Znanost o Podacima za Početnike - Sketchnote by @nitya |
🌐 Podrška za Više Jezika
Podržano putem GitHub Action (Automatizirano i Uvijek Ažurirano)
Francuski | Španjolski | Njemački | Ruski | Arapski | Perzijski (Farsi) | Urdu | Kineski (Pojednostavljeni) | Kineski (Tradicionalni, Makao) | Kineski (Tradicionalni, Hong Kong) | Kineski (Tradicionalni, Tajvan) | Japanski | Korejski | Hindski | Bengalski | Marathi | Nepalski | Pandžapski (Gurmukhi) | Portugalski (Portugal) | Portugalski (Brazil) | Talijanski | Poljski | Turski | Grčki | Tajlandski | Švedski | Danski | Norveški | Finski | Nizozemski | Hebrejski | Vijetnamski | Indonezijski | Malajski | Tagalog (Filipinski) | Svahili | Mađarski | Češki | Slovački | Rumunjski | Bugarski | Srpski (Ćirilica) | Hrvatski | Slovenski | Ukrajinski | Burmanski (Mjanmar)
Ako želite dodati dodatne jezike, podržani jezici su navedeni ovdje
Pridružite se Našoj Zajednici
Imamo seriju "Učimo s AI" koja je u tijeku, saznajte više i pridružite nam se na Learn with AI Series od 18. do 30. rujna 2025. Dobit ćete savjete i trikove za korištenje GitHub Copilota za znanost o podacima.
Jeste li student?
Započnite s ovim resursima:
- Stranica za studente Na ovoj stranici pronaći ćete resurse za početnike, studentske pakete, pa čak i načine za dobivanje besplatnog certifikata. Ovo je stranica koju želite označiti i povremeno provjeravati jer sadržaj mijenjamo barem jednom mjesečno.
- Microsoft Learn Student Ambassadors Pridružite se globalnoj zajednici studentskih ambasadora, ovo bi mogao biti vaš put u Microsoft.
Početak
Nastavnici: uključili smo neke prijedloge o tome kako koristiti ovaj kurikulum. Voljeli bismo čuti vaše povratne informacije u našem forumu za raspravu!
Studenti: da biste koristili ovaj kurikulum samostalno, forkajte cijeli repozitorij i sami dovršite vježbe, počevši s kvizom prije predavanja. Zatim pročitajte lekciju i dovršite ostale aktivnosti. Pokušajte sami izraditi projekte razumijevajući lekcije umjesto kopiranja rješenja; međutim, taj kod je dostupan u /solutions mapama u svakoj lekciji temeljenoj na projektima. Druga ideja bila bi formirati studijsku grupu s prijateljima i zajedno prolaziti kroz sadržaj. Za daljnje učenje preporučujemo Microsoft Learn.
Upoznajte Tim
Gif by Mohit Jaisal
🎥 Kliknite na sliku iznad za video o projektu i ljudima koji su ga stvorili!
Pedagogija
Odabrali smo dva pedagoška načela pri izradi ovog kurikuluma: osigurati da je temeljen na projektima i da uključuje česte kvizove. Do kraja ove serije, studenti će naučiti osnovne principe znanosti o podacima, uključujući etičke koncepte, pripremu podataka, različite načine rada s podacima, vizualizaciju podataka, analizu podataka, stvarne primjere primjene znanosti o podacima i još mnogo toga.
Osim toga, kviz s niskim ulogom prije predavanja usmjerava pažnju studenta na učenje teme, dok drugi kviz nakon predavanja osigurava bolje zadržavanje znanja. Ovaj kurikulum je osmišljen da bude fleksibilan i zabavan te se može uzeti u cijelosti ili djelomično. Projekti započinju jednostavno i postaju sve složeniji do kraja 10-tjednog ciklusa.
Pronađite naš Kodeks ponašanja, Upute za doprinos, Upute za prijevod. Vaše konstruktivne povratne informacije su dobrodošle!
Svaka lekcija uključuje:
- Opcionalni sketchnote
- Opcionalni dodatni video
- Kviz za zagrijavanje prije lekcije
- Pisanu lekciju
- Za lekcije temeljene na projektima, vodiče korak-po-korak kako izraditi projekt
- Provjere znanja
- Izazov
- Dodatno čitanje
- Zadatak
- Kviz nakon lekcije
Napomena o kvizovima: Svi kvizovi nalaze se u mapi Quiz-App, ukupno 40 kvizova s po tri pitanja. Povezani su unutar lekcija, ali aplikacija za kviz može se pokrenuti lokalno ili implementirati na Azure; slijedite upute u mapi
quiz-app
. Postupno se lokaliziraju.
Lekcije
![]() |
---|
Data Science za početnike: Plan - Sketchnote autor @nitya |
Broj lekcije | Tema | Grupiranje lekcija | Ciljevi učenja | Povezana lekcija | Autor |
---|---|---|---|---|---|
01 | Definiranje podatkovne znanosti | Uvod | Naučite osnovne pojmove podatkovne znanosti i kako je povezana s umjetnom inteligencijom, strojnim učenjem i velikim podacima. | lekcija video | Dmitry |
02 | Etika podatkovne znanosti | Uvod | Koncepti etike podataka, izazovi i okviri. | lekcija | Nitya |
03 | Definiranje podataka | Uvod | Kako se podaci klasificiraju i njihovi uobičajeni izvori. | lekcija | Jasmine |
04 | Uvod u statistiku i vjerojatnost | Uvod | Matematičke tehnike vjerojatnosti i statistike za razumijevanje podataka. | lekcija video | Dmitry |
05 | Rad s relacijskim podacima | Rad s podacima | Uvod u relacijske podatke i osnove istraživanja i analize relacijskih podataka pomoću Structured Query Language (SQL). | lekcija | Christopher |
06 | Rad s NoSQL podacima | Rad s podacima | Uvod u nerelacijske podatke, njihove različite vrste i osnove istraživanja i analize dokumentnih baza podataka. | lekcija | Jasmine |
07 | Rad s Pythonom | Rad s podacima | Osnove korištenja Pythona za istraživanje podataka s bibliotekama poput Pandas. Preporučuje se osnovno razumijevanje programiranja u Pythonu. | lekcija video | Dmitry |
08 | Priprema podataka | Rad s podacima | Tehnike čišćenja i transformacije podataka za rješavanje izazova poput nedostajućih, netočnih ili nepotpunih podataka. | lekcija | Jasmine |
09 | Vizualizacija količina | Vizualizacija podataka | Naučite kako koristiti Matplotlib za vizualizaciju podataka o pticama 🦆 | lekcija | Jen |
10 | Vizualizacija distribucije podataka | Vizualizacija podataka | Vizualizacija opažanja i trendova unutar intervala. | lekcija | Jen |
11 | Vizualizacija proporcija | Vizualizacija podataka | Vizualizacija diskretnih i grupiranih postotaka. | lekcija | Jen |
12 | Vizualizacija odnosa | Vizualizacija podataka | Vizualizacija povezanosti i korelacija između skupova podataka i njihovih varijabli. | lekcija | Jen |
13 | Smislene vizualizacije | Vizualizacija podataka | Tehnike i smjernice za stvaranje vizualizacija koje su korisne za učinkovito rješavanje problema i dobivanje uvida. | lekcija | Jen |
14 | Uvod u životni ciklus podatkovne znanosti | Životni ciklus | Uvod u životni ciklus podatkovne znanosti i njegov prvi korak - prikupljanje i ekstrakcija podataka. | lekcija | Jasmine |
15 | Analiza | Životni ciklus | Ova faza životnog ciklusa podatkovne znanosti fokusira se na tehnike analize podataka. | lekcija | Jasmine |
16 | Komunikacija | Životni ciklus | Ova faza životnog ciklusa podatkovne znanosti fokusira se na prezentaciju uvida iz podataka na način koji olakšava razumijevanje donositeljima odluka. | lekcija | Jalen |
17 | Podatkovna znanost u oblaku | Podaci u oblaku | Serija lekcija koja uvodi podatkovnu znanost u oblaku i njezine prednosti. | lekcija | Tiffany i Maud |
18 | Podatkovna znanost u oblaku | Podaci u oblaku | Treniranje modela pomoću alata s malo koda. | lekcija | Tiffany i Maud |
19 | Podatkovna znanost u oblaku | Podaci u oblaku | Implementacija modela pomoću Azure Machine Learning Studija. | lekcija | Tiffany i Maud |
20 | Podatkovna znanost u stvarnom svijetu | U stvarnom svijetu | Projekti vođeni podatkovnom znanošću u stvarnom svijetu. | lekcija | Nitya |
GitHub Codespaces
Slijedite ove korake za otvaranje ovog primjera u Codespaceu:
- Kliknite na padajući izbornik Code i odaberite opciju Open with Codespaces.
- Odaberite + New codespace na dnu panela. Za više informacija, pogledajte GitHub dokumentaciju.
VSCode Remote - Containers
Slijedite ove korake za otvaranje ovog repozitorija u kontejneru koristeći lokalno računalo i VSCode s ekstenzijom VS Code Remote - Containers:
- Ako prvi put koristite razvojni kontejner, osigurajte da vaš sustav ispunjava preduvjete (npr. instaliran Docker) prema dokumentaciji za početak.
Za korištenje ovog repozitorija, možete ga otvoriti u izoliranom Docker volumenu:
Napomena: U pozadini, ovo će koristiti Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... naredbu za kloniranje izvornog koda u Docker volumen umjesto lokalnog datotečnog sustava. Volumeni su preferirani mehanizam za pohranu podataka kontejnera.
Ili otvorite lokalno kloniranu ili preuzetu verziju repozitorija:
- Klonirajte ovaj repozitorij na lokalni datotečni sustav.
- Pritisnite F1 i odaberite naredbu Remote-Containers: Open Folder in Container....
- Odaberite kloniranu kopiju ove mape, pričekajte da se kontejner pokrene i isprobajte stvari.
Offline pristup
Možete pokrenuti ovu dokumentaciju offline koristeći Docsify. Forkajte ovaj repozitorij, instalirajte Docsify na svoje lokalno računalo, zatim u korijenskoj mapi ovog repozitorija upišite docsify serve
. Web stranica će biti poslužena na portu 3000 na vašem localhostu: localhost:3000
.
Napomena, bilježnice neće biti prikazane putem Docsifyja, pa kada trebate pokrenuti bilježnicu, učinite to zasebno u VS Codeu koristeći Python kernel.
Ostali kurikulumi
Naš tim proizvodi i druge kurikulume! Pogledajte:
- Generativna AI za početnike
- Generativna AI za početnike .NET
- Generativna AI s JavaScriptom
- Generativna AI s Javom
- AI za početnike
- Podatkovna znanost za početnike
- Bash za početnike
- Strojno učenje za početnike
- Kibernetička sigurnost za početnike
- Web razvoj za početnike
- IoT za početnike
- Strojno učenje za početnike
- XR razvoj za početnike
- Savladavanje GitHub Copilota za AI programiranje u paru
- XR razvoj za početnike
- Savladavanje GitHub Copilota za C#/.NET programere
- Odaberite svoju Copilot avanturu