17 KiB
Data Science pre začiatočníkov - Učebné osnovy
Azure Cloud Advocates v Microsofte s radosťou ponúkajú 10-týždňový, 20-lekciový kurz o dátovej vede. Každá lekcia obsahuje kvízy pred a po lekcii, písomné pokyny na dokončenie lekcie, riešenie a zadanie. Náš projektovo orientovaný prístup vám umožní učiť sa prostredníctvom tvorby, čo je osvedčený spôsob, ako si nové zručnosti lepšie zapamätať.
Veľká vďaka našim autorom: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.
🙏 Špeciálne poďakovanie 🙏 našim Microsoft Student Ambassador autorom, recenzentom a prispievateľom obsahu, najmä 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
 |
|---|
| Data Science pre začiatočníkov - Sketchnote od @nitya |
Oznámenie - Nové učebné osnovy o generatívnej AI práve vydané!
Práve sme vydali 12-lekciový kurz o generatívnej AI. Naučte sa veci ako:
- tvorba a optimalizácia promptov
- generovanie textových a obrazových aplikácií
- aplikácie na vyhľadávanie
Ako obvykle, každá lekcia obsahuje zadania na dokončenie, kontrolu vedomostí a výzvy.
Pozrite si to:
Ste študent?
Začnite s nasledujúcimi zdrojmi:
- Stránka Student Hub Na tejto stránke nájdete zdroje pre začiatočníkov, študentské balíčky a dokonca aj spôsoby, ako získať bezplatný certifikát. Túto stránku si určite uložte a pravidelne kontrolujte, pretože obsah meníme minimálne raz mesačne.
- Microsoft Learn Student Ambassadors Pripojte sa ku globálnej komunite študentských ambasádorov, toto môže byť vaša cesta do Microsoftu.
Začíname
Učitelia: pridali sme niekoľko návrhov na to, ako používať tieto učebné osnovy. Radi by sme počuli váš názor v našom diskusnom fóre!
Študenti: ak chcete používať tieto učebné osnovy samostatne, vytvorte si vlastnú kópiu celého repozitára a dokončite cvičenia sami, začnite kvízom pred lekciou. Potom si prečítajte lekciu a dokončite zvyšok aktivít. Pokúste sa vytvoriť projekty pochopením lekcií namiesto kopírovania kódu riešenia; tento kód je však dostupný v priečinkoch /solutions v každej projektovo orientovanej lekcii. Ďalším nápadom by bolo vytvoriť študijnú skupinu s priateľmi a prejsť obsah spolu. Pre ďalšie štúdium odporúčame Microsoft Learn.
Spoznajte tím
Gif od Mohit Jaisal
🎥 Kliknite na obrázok vyššie pre video o projekte a ľuďoch, ktorí ho vytvorili!
Pedagogika
Pri tvorbe týchto učebných osnov sme sa rozhodli pre dva pedagogické princípy: zabezpečiť, aby boli projektovo orientované a aby obsahovali časté kvízy. Na konci tejto série sa študenti naučia základné princípy dátovej vedy, vrátane etických konceptov, prípravy dát, rôznych spôsobov práce s dátami, vizualizácie dát, analýzy dát, reálnych prípadov použitia dátovej vedy a ďalších.
Okrem toho, kvíz s nízkym rizikom pred hodinou nastaví študentovu pozornosť na učenie sa témy, zatiaľ čo druhý kvíz po hodine zabezpečí lepšie zapamätanie. Tieto učebné osnovy boli navrhnuté tak, aby boli flexibilné a zábavné a mohli byť absolvované celé alebo čiastočne. Projekty začínajú malé a postupne sa stávajú zložitejšími na konci 10-týždňového cyklu.
Nájdite náš Kódex správania, Prispievanie, Preklad pokyny. Uvítame vašu konštruktívnu spätnú väzbu!
Každá lekcia obsahuje:
- Voliteľný sketchnote
- Voliteľné doplnkové video
- Kvíz na rozohriatie pred lekciou
- Písomná lekcia
- Pre projektovo orientované lekcie, podrobné pokyny na vytvorenie projektu
- Kontroly vedomostí
- Výzvu
- Doplnkové čítanie
- Zadanie
- Kvíz po lekcii
Poznámka o kvízoch: Všetky kvízy sú obsiahnuté v priečinku Quiz-App, celkovo 40 kvízov po tri otázky. Sú prepojené v rámci lekcií, ale aplikáciu kvízov je možné spustiť lokálne alebo nasadiť na Azure; postupujte podľa pokynov v priečinku
quiz-app. Postupne sa lokalizujú.
Lekcie
 |
|---|
| Data Science pre začiatočníkov: Cestovná mapa - Sketchnote od @nitya |
| Číslo lekcie | Téma | Skupina lekcií | Ciele učenia | Prepojená lekcia | Autor |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Definovanie dátovej vedy | Úvod | Naučte sa základné koncepty dátovej vedy a ako súvisí s umelou inteligenciou, strojovým učením a veľkými dátami. | lekcia video | Dmitry |
| 02 | Etika dátovej vedy | Úvod | Koncepty etiky dát, výzvy a rámce. | lekcia | Nitya |
| 03 | Definovanie dát | Úvod | Ako sú dáta klasifikované a ich bežné zdroje. | lekcia | Jasmine |
| 04 | Úvod do štatistiky a pravdepodobnosti | Úvod | Matematické techniky pravdepodobnosti a štatistiky na pochopenie dát. | lekcia video | Dmitry |
| 05 | Práca s relačnými dátami | Práca s dátami | Úvod do relačných dát a základy skúmania a analýzy relačných dát pomocou Structured Query Language, známeho ako SQL (vyslovuje sa „si-kvel“). | lekcia | Christopher |
| 06 | Práca s NoSQL dátami | Práca s dátami | Úvod do nerelačných dát, ich rôznych typov a základy skúmania a analýzy dokumentových databáz. | lekcia | Jasmine |
| 07 | Práca s Pythonom | Práca s dátami | Základy používania Pythonu na skúmanie dát s knižnicami ako Pandas. Odporúča sa základné pochopenie programovania v Pythone. | lekcia video | Dmitry |
| 08 | Príprava dát | Práca s dátami | Témy o technikách čistenia a transformácie dát na riešenie problémov s chýbajúcimi, nepresnými alebo neúplnými dátami. | lekcia | Jasmine |
| 09 | Vizualizácia množstiev | Vizualizácia dát | Naučte sa používať Matplotlib na vizualizáciu dát o vtákoch 🦆 | lekcia | Jen |
| 10 | Vizualizácia rozdelení dát | Vizualizácia dát | Vizualizácia pozorovaní a trendov v rámci intervalu. | lekcia | Jen |
| 11 | Vizualizácia proporcií | Vizualizácia dát | Vizualizácia diskrétnych a skupinových percentuálnych podielov. | lekcia | Jen |
| 12 | Vizualizácia vzťahov | Vizualizácia dát | Vizualizácia spojení a korelácií medzi súbormi dát a ich premennými. | lekcia | Jen |
| 13 | Zmysluplné vizualizácie | Vizualizácia dát | Techniky a odporúčania na vytváranie vizualizácií, ktoré sú hodnotné pre efektívne riešenie problémov a získavanie poznatkov. | lekcia | Jen |
| 14 | Úvod do životného cyklu dátovej vedy | Životný cyklus | Úvod do životného cyklu dátovej vedy a jeho prvého kroku - získavania a extrakcie dát. | lekcia | Jasmine |
| 15 | Analýza | Životný cyklus | Táto fáza životného cyklu dátovej vedy sa zameriava na techniky analýzy dát. | lekcia | Jasmine |
| 16 | Komunikácia | Životný cyklus | Táto fáza životného cyklu dátovej vedy sa zameriava na prezentáciu poznatkov z dát spôsobom, ktorý uľahčuje ich pochopenie pre rozhodovacích činiteľov. | lekcia | Jalen |
| 17 | Dátová veda v cloude | Cloudové dáta | Táto séria lekcií predstavuje dátovú vedu v cloude a jej výhody. | lekcia | Tiffany a Maud |
| 18 | Dátová veda v cloude | Cloudové dáta | Trénovanie modelov pomocou nástrojov s nízkym kódom. | lekcia | Tiffany a Maud |
| 19 | Dátová veda v cloude | Cloudové dáta | Nasadzovanie modelov pomocou Azure Machine Learning Studio. | lekcia | Tiffany a Maud |
| 20 | Dátová veda v reálnom svete | V reálnom svete | Projekty založené na dátovej vede v reálnom svete. | lekcia | Nitya |
GitHub Codespaces
Postupujte podľa týchto krokov na otvorenie tejto ukážky v Codespace:
- Kliknite na rozbaľovacie menu Code a vyberte možnosť Open with Codespaces.
- Vyberte + New codespace v dolnej časti panela. Pre viac informácií si pozrite dokumentáciu GitHub.
VSCode Remote - Containers
Postupujte podľa týchto krokov na otvorenie tohto repozitára v kontajneri pomocou vášho lokálneho počítača a VSCode s rozšírením VS Code Remote - Containers:
- Ak používate vývojový kontajner prvýkrát, uistite sa, že váš systém spĺňa predpoklady (napr. máte nainštalovaný Docker) uvedené v dokumentácii pre začiatok.
Na použitie tohto repozitára môžete buď otvoriť repozitár v izolovanom Docker objeme:
Poznámka: V zákulisí sa použije príkaz Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... na klonovanie zdrojového kódu do Docker objemu namiesto lokálneho súborového systému. Objemy sú preferovaným mechanizmom na uchovávanie dát kontajnera.
Alebo otvorte lokálne klonovanú alebo stiahnutú verziu repozitára:
- Klonujte tento repozitár do vášho lokálneho súborového systému.
- Stlačte F1 a vyberte príkaz Remote-Containers: Open Folder in Container....
- Vyberte klonovanú kópiu tohto priečinka, počkajte na spustenie kontajnera a vyskúšajte si veci.
Offline prístup
Túto dokumentáciu môžete spustiť offline pomocou Docsify. Forknite tento repozitár, nainštalujte Docsify na váš lokálny počítač, potom v koreňovom priečinku tohto repozitára zadajte docsify serve. Webová stránka bude dostupná na porte 3000 na vašom localhost: localhost:3000.
Poznámka, notebooky nebudú renderované cez Docsify, takže keď potrebujete spustiť notebook, urobte to samostatne vo VS Code s bežiacim Python kernelom.
Hľadáme pomoc!
Ak by ste chceli preložiť celú alebo časť učebných materiálov, postupujte podľa nášho návodu na preklady.
Ďalšie učebné materiály
Náš tím vytvára aj ďalšie učebné materiály! Pozrite si:
- Generatívna AI pre začiatočníkov
- Generatívna AI pre začiatočníkov .NET
- Generatívna AI s JavaScriptom
- Generatívna AI s Javou
- AI pre začiatočníkov
- Dátová veda pre začiatočníkov
- ML pre začiatočníkov
- Kybernetická bezpečnosť pre začiatočníkov
- Webový vývoj pre začiatočníkov
- IoT pre začiatočníkov
- XR vývoj pre začiatočníkov
- Ovládnutie GitHub Copilot pre párové programovanie
- Ovládnutie GitHub Copilot pre C#/.NET vývojárov
- Vyberte si vlastné dobrodružstvo s Copilotom
Upozornenie:
Tento dokument bol preložený pomocou služby AI prekladu Co-op Translator. Hoci sa snažíme o presnosť, prosím, berte na vedomie, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho rodnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre kritické informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nenesieme zodpovednosť za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu.