26 KiB

Raw Blame History Unescape Escape

Наука за данни за начинаещи - Учебна програма

Azure Cloud Advocates в Microsoft с удоволствие предлагат 10-седмична учебна програма с 20 урока, посветена на науката за данни. Всеки урок включва тестове преди и след урока, писмени инструкции за изпълнение на урока, решение и задача. Нашият подход, базиран на проекти, ви позволява да учите, докато създавате, доказан метод за усвояване на нови умения.

Сърдечни благодарности на нашите автори: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 Специални благодарности 🙏 на нашите Microsoft Student Ambassador автори, рецензенти и сътрудници на съдържание, включително 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 за данни за начинаещи - Скица от @nitya

🌐 Поддръжка на много езици

Поддържано чрез GitHub Action (Автоматизирано и винаги актуално)

Ако желаете да добавите допълнителни преводи, списъкът с поддържани езици е тук

Присъединете се към нашата общност

Студент ли сте?

Започнете с тези ресурси:

Студентска страница На тази страница ще намерите ресурси за начинаещи, студентски пакети и дори начини да получите безплатен ваучер за сертификат. Това е страница, която трябва да запазите и проверявате от време на време, тъй като съдържанието се обновява поне веднъж месечно.
Microsoft Learn Student Ambassadors Присъединете се към глобална общност от студентски посланици, това може да бъде вашият път към Microsoft.

Започнете

Учители: включили сме някои предложения за това как да използвате тази учебна програма. Ще се радваме на вашата обратна връзка в нашия форум за дискусии!

Студенти: за да използвате тази учебна програма самостоятелно, клонирайте цялото хранилище и изпълнете упражненията самостоятелно, започвайки с тест преди лекцията. След това прочетете лекцията и завършете останалите дейности. Опитайте се да създадете проектите, като разбирате уроците, вместо да копирате кода на решенията; въпреки това, този код е наличен в папките /solutions във всеки урок, базиран на проект. Друга идея е да създадете учебна група с приятели и да преминете през съдържанието заедно. За допълнително обучение препоръчваме Microsoft Learn.

Запознайте се с екипа

Gif от Mohit Jaisal

🎥 Кликнете върху изображението по-горе за видео за проекта и хората, които го създадоха!

Педагогика

При изграждането на тази учебна програма избрахме два педагогически принципа: да бъде базирана на проекти и да включва чести тестове. До края на тази серия студентите ще са научили основни принципи на науката за данни, включително етични концепции, подготовка на данни, различни начини за работа с данни, визуализация на данни, анализ на данни, реални приложения на науката за данни и други.

Освен това, тест с нисък риск преди урока насочва вниманието на студента към изучаването на дадена тема, докато втори тест след урока осигурява допълнително задържане на информацията. Тази учебна програма е проектирана да бъде гъвкава и забавна и може да бъде взета изцяло или частично. Проектите започват малки и стават все по-сложни до края на 10-седмичния цикъл. Намерете нашия Кодекс за поведение, Принос, Превод насоки. Очакваме с нетърпение вашата конструктивна обратна връзка!

Всяка лекция включва:

По избор: скица
По избор: допълнително видео
Въпросник за загрявка преди лекцията
Писмена лекция
За лекции, базирани на проекти: ръководства стъпка по стъпка за изграждане на проекта
Проверка на знанията
Предизвикателство
Допълнителни материали за четене
Задача
Въпросник след лекцията

Бележка относно въпросниците: Всички въпросници се намират в папката Quiz-App, като общо има 40 въпросника с по три въпроса всеки. Те са свързани с лекциите, но приложението за въпросници може да се стартира локално или да се разположи в Azure; следвайте инструкциите в папката quiz-app. Постепенно се локализират.

Лекции


Наука за данни за начинаещи: Пътна карта - Скица от @nitya

Номер на лекция	Тема	Групиране на лекции	Учебни цели	Свързана лекция	Автор
01	Дефиниране на науката за данни	Въведение	Научете основните концепции зад науката за данни и как тя е свързана с изкуствения интелект, машинното обучение и големите данни.	лекция видео	Дмитрий
02	Етика в науката за данни	Въведение	Концепции, предизвикателства и рамки за етика в данните.	лекция	Нитя
03	Дефиниране на данни	Въведение	Как се класифицират данните и какви са техните често срещани източници.	лекция	Жасмин
04	Въведение в статистиката и вероятностите	Въведение	Математически техники за вероятности и статистика за разбиране на данни.	лекция видео	Дмитрий
05	Работа с релационни данни	Работа с данни	Въведение в релационните данни и основите на изследването и анализа на релационни данни с езика за структурирани заявки, известен като SQL (произнася се „си-квел“).	лекция	Кристофър
06	Работа с NoSQL данни	Работа с данни	Въведение в нерелационните данни, техните различни видове и основите на изследването и анализа на документни бази данни.	лекция	Жасмин
07	Работа с Python	Работа с данни	Основи на използването на Python за изследване на данни с библиотеки като Pandas. Препоръчва се основно разбиране на програмирането с Python.	лекция видео	Дмитрий
08	Подготовка на данни	Работа с данни	Теми за техники за почистване и трансформиране на данни за справяне с предизвикателства като липсващи, неточни или непълни данни.	лекция	Жасмин
09	Визуализиране на количества	Визуализация на данни	Научете как да използвате Matplotlib за визуализиране на данни за птици 🦆	лекция	Джен
10	Визуализиране на разпределения на данни	Визуализация на данни	Визуализиране на наблюдения и тенденции в рамките на интервал.	лекция	Джен
11	Визуализиране на пропорции	Визуализация на данни	Визуализиране на дискретни и групирани проценти.	лекция	Джен
12	Визуализиране на връзки	Визуализация на данни	Визуализиране на връзки и корелации между набори от данни и техните променливи.	лекция	Джен
13	Смислени визуализации	Визуализация на данни	Техники и насоки за създаване на визуализации, които са ценни за ефективно решаване на проблеми и извличане на прозрения.	лекция	Джен
14	Въведение в жизнения цикъл на науката за данни	Жизнен цикъл	Въведение в жизнения цикъл на науката за данни и първата му стъпка - придобиване и извличане на данни.	лекция	Жасмин
15	Анализиране	Жизнен цикъл	Тази фаза от жизнения цикъл на науката за данни се фокусира върху техники за анализ на данни.	лекция	Жасмин
16	Комуникация	Жизнен цикъл	Тази фаза от жизнения цикъл на науката за данни се фокусира върху представянето на прозренията от данните по начин, който улеснява разбирането от страна на вземащите решения.	лекция	Джейлън
17	Наука за данни в облака	Данни в облака	Тази серия от лекции представя науката за данни в облака и нейните предимства.	лекция	Тифани и Мод
18	Наука за данни в облака	Данни в облака	Обучение на модели с помощта на инструменти с нисък код.	лекция	Тифани и Мод
19	Наука за данни в облака	Данни в облака	Разполагане на модели с Azure Machine Learning Studio.	лекция	Тифани и Мод
20	Наука за данни в реалния свят	В реалния свят	Проекти, базирани на науката за данни, в реалния свят.	лекция	Нитя

GitHub Codespaces

Следвайте тези стъпки, за да отворите този пример в Codespace:

Кликнете върху падащото меню Code и изберете опцията Open with Codespaces.
Изберете + New codespace в долната част на панела. За повече информация, вижте документацията на GitHub.

VSCode Remote - Containers

Следвайте тези стъпки, за да отворите това хранилище в контейнер, използвайки вашия локален компютър и VSCode с разширението VS Code Remote - Containers:

Ако за първи път използвате контейнер за разработка, уверете се, че вашата система отговаря на предварителните изисквания (например, инсталиран Docker) в документацията за започване.

За да използвате това хранилище, можете или да го отворите в изолиран Docker обем:

Забележка: В основата си това ще използва командата Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume..., за да клонира изходния код в Docker обем вместо в локалната файлова система. Обемите са предпочитаният механизъм за съхранение на данни в контейнер.

Или да отворите локално клонирана или изтеглена версия на хранилището:

Клонирайте това хранилище на вашата локална файлова система.
Натиснете F1 и изберете командата Remote-Containers: Open Folder in Container....
Изберете клонираното копие на тази папка, изчакайте контейнерът да стартира и изпробвайте нещата.

Офлайн достъп

Можете да стартирате тази документация офлайн, като използвате Docsify. Форкнете това хранилище, инсталирайте Docsify на вашия локален компютър, след това в основната папка на това хранилище въведете docsify serve. Уебсайтът ще бъде достъпен на порт 3000 на вашия localhost: localhost:3000.

Забележка: тетрадките няма да се визуализират чрез Docsify, така че когато трябва да стартирате тетрадка, направете го отделно в VS Code с работещ Python kernel.

Други учебни програми

Нашият екип създава и други учебни програми! Разгледайте:

Отказ от отговорност:
Този документ е преведен с помощта на AI услуга за превод Co-op Translator. Въпреки че се стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматизираните преводи може да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия роден език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Ние не носим отговорност за недоразумения или погрешни интерпретации, произтичащи от използването на този превод.

26 KiB Raw Blame History Unescape Escape