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資料科學入門 - 課程大綱

Azure Cloud Advocates 團隊很高興提供一個為期10週、共20課的資料科學課程。每一課都包含課前和課後測驗、完成課程的書面指導、解答以及作業。我們的專案式教學法讓您在建構中學習，這是一種能讓新技能更牢固的有效方法。

衷心感謝我們的作者： Jasmine Greenaway、Dmitry Soshnikov、Nitya Narasimhan、Jalen McGee、Jen Looper、Maud Levy、Tiffany Souterre、Christopher Harrison。

🙏 特別感謝 🙏 我們的 Microsoft 學生大使 作者、審稿人及內容貢獻者， 特別是 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。

資料科學入門 - 速寫筆記由 @nitya 繪製

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如果您希望支援其他語言，請參考 此處 列出的語言清單

加入我們的社群

我們正在進行一個 Discord 的 AI 學習系列，了解更多並加入我們的 AI 學習系列，活動時間為 2025 年 9 月 18 日至 30 日。您將學到使用 GitHub Copilot 進行資料科學的技巧。

您是學生嗎？

可以透過以下資源開始：

• 學生中心頁面 在此頁面，您可以找到入門資源、學生套件，甚至獲得免費認證憑證的方式。這是一個值得您收藏並定期查看的頁面，因為我們至少每月更新一次內容。
• Microsoft 學生大使 加入全球學生大使社群，這可能是您進入 Microsoft 的途徑。

開始學習

教師們：我們已經提供了一些建議關於如何使用這個課程。我們期待您在討論論壇中提供反饋！

學生：如果您想自行使用這個課程，請分叉整個倉庫並自行完成練習，從課前測驗開始。然後閱讀課程並完成其餘活動。嘗試通過理解課程內容來創建專案，而不是直接複製解答程式碼；不過，解答程式碼可以在每個專案課程的 /solutions 資料夾中找到。另一個建議是與朋友組成學習小組，一起學習內容。若需進一步學習，我們推薦 Microsoft Learn。

認識團隊

Gif 作者 Mohit Jaisal

🎥 點擊上方圖片觀看關於此專案及創作者的影片！

教學法

在設計這個課程時，我們選擇了兩個教學原則：確保課程是以專案為基礎，並且包含頻繁的測驗。完成這個系列課程後，學生將學到資料科學的基本原則，包括倫理概念、資料準備、不同的資料處理方式、資料視覺化、資料分析、資料科學的實際應用案例等。

此外，課前的低壓測驗能幫助學生集中注意力學習主題，而課後的第二次測驗則能進一步加深記憶。這個課程設計靈活有趣，可以完整學習或選擇部分內容。專案從簡單開始，並在10週的課程結束時逐漸變得更為複雜。

查看我們的 行為準則、貢獻指南、翻譯指南。我們歡迎您的建設性反饋！

每節課包含：

• 可選的速寫筆記
• 可選的補充影片
• 課前暖身測驗
• 書面課程
• 專案式課程的逐步建構指南
• 知識檢查
• 挑戰
• 補充閱讀
• 作業
• 課後測驗

關於測驗的說明：所有測驗都包含在 Quiz-App 資料夾中，共有40個測驗，每個測驗包含三個問題。測驗已在課程中連結，但測驗應用程式可以在本地運行或部署到 Azure；請按照 quiz-app 資料夾中的指示操作。測驗正在逐步進行本地化。

課程列表

初學者的數據科學：學習路線圖 - 由 @nitya 繪製的手繪筆記

課程編號	主題	課程分組	學習目標	相關課程	作者
01	定義數據科學	簡介	學習數據科學的基本概念，以及它與人工智能、機器學習和大數據的關係。	課程 影片	Dmitry
02	數據科學倫理	簡介	數據倫理的概念、挑戰與框架。	課程	Nitya
03	定義數據	簡介	數據的分類及其常見來源。	課程	Jasmine
04	統計與概率簡介	簡介	使用概率和統計的數學技術來理解數據。	課程 影片	Dmitry
05	使用關聯數據	數據操作	關聯數據的簡介，以及使用結構化查詢語言（SQL，讀作“see-quell”）探索和分析關聯數據的基礎知識。	課程	Christopher
06	使用 NoSQL 數據	數據操作	非關聯數據的簡介、其各種類型，以及探索和分析文檔數據庫的基礎知識。	課程	Jasmine
07	使用 Python	數據操作	使用 Python 進行數據探索的基礎知識，包括使用 Pandas 等庫。建議具備 Python 編程的基礎知識。	課程 影片	Dmitry
08	數據準備	數據操作	數據清理和轉換技術，應對缺失、不準確或不完整數據的挑戰。	課程	Jasmine
09	數量可視化	數據可視化	學習如何使用 Matplotlib 可視化鳥類數據 🦆	課程	Jen
10	數據分佈可視化	數據可視化	可視化區間內的觀察和趨勢。	課程	Jen
11	比例可視化	數據可視化	可視化離散和分組百分比。	課程	Jen
12	關係可視化	數據可視化	可視化數據集及其變量之間的連接和相關性。	課程	Jen
13	有意義的可視化	數據可視化	提供技術和指導，讓您的可視化在解決問題和洞察方面更具價值。	課程	Jen
14	數據科學生命周期簡介	生命周期	數據科學生命周期的簡介及其第一步：數據的獲取和提取。	課程	Jasmine
15	分析	生命周期	數據科學生命周期的這一階段專注於數據分析技術。	課程	Jasmine
16	溝通	生命周期	數據科學生命周期的這一階段專注於以易於決策者理解的方式呈現數據洞察。	課程	Jalen
17	雲端中的數據科學	雲端數據	這系列課程介紹雲端中的數據科學及其優勢。	課程	Tiffany 和 Maud
18	雲端中的數據科學	雲端數據	使用低代碼工具訓練模型。	課程	Tiffany 和 Maud
19	雲端中的數據科學	雲端數據	使用 Azure Machine Learning Studio 部署模型。	課程	Tiffany 和 Maud
20	野外的數據科學	野外應用	數據科學驅動的真實世界項目。	課程	Nitya

GitHub Codespaces

按照以下步驟在 Codespace 中打開此範例：

1. 點擊「Code」下拉選單，選擇「Open with Codespaces」選項。
2. 在面板底部選擇「+ New codespace」。 更多資訊請參考 GitHub 文件。

VSCode Remote - Containers

按照以下步驟使用本地機器和 VSCode 的 VS Code Remote - Containers 擴展在容器中打開此存儲庫：

1. 如果您是第一次使用開發容器，請確保您的系統符合前置要求（例如已安裝 Docker），詳情請參考 入門文檔。

要使用此存儲庫，您可以選擇在隔離的 Docker 卷中打開存儲庫：

注意：在底層，這將使用 Remote-Containers 的 Clone Repository in Container Volume... 命令將源代碼克隆到 Docker 卷中，而不是本地文件系統。卷 是持久化容器數據的首選機制。

或者打開本地克隆或下載的存儲庫版本：

• 將此存儲庫克隆到您的本地文件系統。
• 按 F1，選擇 Remote-Containers: Open Folder in Container... 命令。
• 選擇此文件夾的克隆副本，等待容器啟動，然後嘗試操作。

離線訪問

您可以使用 Docsify 離線運行此文檔。Fork 此存儲庫，在您的本地機器上 安裝 Docsify，然後在此存儲庫的根文件夾中輸入 docsify serve。網站將在本地端口 3000 上提供服務：localhost:3000。

注意，筆記本文件不會通過 Docsify 渲染，因此當您需要運行筆記本時，請在 VS Code 中使用 Python 核心單獨運行。

其他課程

我們的團隊還製作了其他課程！查看以下內容：

• Edge AI for Beginners
• AI Agents for Beginners
• Generative AI for Beginners
• Generative AI for Beginners .NET
• Generative AI with JavaScript
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• Data Science for Beginners
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• Machine Learning for Beginners
• XR Development for Beginners
• Mastering GitHub Copilot for AI Paired Programming
• XR Development for Beginners
• Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers
• Choose Your Own Copilot Adventure

獲取幫助

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