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初心者のためのデータサイエンス - カリキュラム

MicrosoftのAzure Cloud Advocatesは、データサイエンスに関する10週間、20レッスンのカリキュラムを提供します。各レッスンには、事前・事後のクイズ、レッスンを完了するための詳細な指示、解答例、課題が含まれています。プロジェクトベースの学習方法を採用しており、実際に作業をしながら学ぶことで、新しいスキルを確実に身につけることができます。

著者の皆様に感謝します: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 特別な感謝 🙏 をMicrosoft Student Ambassadorの著者、レビューアー、コンテンツ提供者の皆様に: 特に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

初心者のためのデータサイエンス - スケッチノート作成者 @nitya

🌐 多言語対応

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追加の翻訳を希望する場合は、サポートされている言語のリストがこちらにあります

コミュニティに参加しよう

現在、DiscordでAI学習シリーズを開催中です。詳細を確認し、2025年9月18日から30日までのLearn with AI Seriesに参加してください。GitHub Copilotを活用したデータサイエンスのヒントやコツを学べます。

学生の方へ

以下のリソースから始めましょう：

• Student Hubページ このページでは、初心者向けリソース、学生向けパック、さらには無料の認定試験バウチャーを取得する方法が見つかります。このページはブックマークして、定期的にチェックすることをお勧めします。コンテンツは少なくとも月に一度更新されます。
• Microsoft Learn Student Ambassadors グローバルな学生アンバサダーコミュニティに参加しましょう。これがMicrosoftへの道になるかもしれません。

始め方

完全な初心者: データサイエンスが初めての方は、初心者向けの例から始めてください！これらのシンプルでコメントが豊富な例は、カリキュラムに進む前に基本を理解するのに役立ちます。

教師の方へ: このカリキュラムの使用方法についていくつかの提案を含めています。ぜひディスカッションフォーラムでフィードバックをお寄せください！

学生の方へ: このカリキュラムを個人で使用する場合は、リポジトリ全体をフォークして、事前クイズから始めて自分で演習を完了してください。その後、講義を読み、残りの活動を完了します。解答コードをコピーするのではなく、レッスンを理解しながらプロジェクトを作成することを目指してください。ただし、解答コードは各プロジェクトベースのレッスンの/solutionsフォルダーにあります。また、友達と勉強グループを作り、一緒にコンテンツを進めるのも良いアイデアです。さらに学習を進めるには、Microsoft Learnをお勧めします。

チーム紹介

Gif作成者 Mohit Jaisal

🎥 上の画像をクリックすると、このプロジェクトと作成者についての動画が見られます！

教育方法

このカリキュラムを作成する際に、プロジェクトベースであることと頻繁なクイズを含むことの2つの教育的原則を採用しました。このシリーズの終わりまでに、学生はデータサイエンスの基本原則、倫理的概念、データ準備、データの扱い方のさまざまな方法、データの可視化、データ分析、データサイエンスの実際の使用例などを学びます。

さらに、授業前の低リスクなクイズは、学生がトピックを学ぶ意欲を高め、授業後のクイズは学習内容の定着を促します。このカリキュラムは柔軟で楽しいものになるよう設計されており、全体または部分的に受講することができます。プロジェクトは小規模なものから始まり、10週間のサイクルの終わりには徐々に複雑になります。

行動規範、貢献方法、翻訳ガイドラインをご覧ください。建設的なフィードバックを歓迎します！

各レッスンには以下が含まれます：

• オプションのスケッチノート
• オプションの補足動画
• レッスン前のウォームアップクイズ
• 書かれたレッスン内容
• プロジェクトベースのレッスンの場合、プロジェクトを構築するためのステップバイステップガイド
• 知識チェック
• チャレンジ
• 補足読書
• 課題
• レッスン後のクイズ

クイズについての注意: すべてのクイズはQuiz-Appフォルダーに含まれており、合計40個のクイズがあり、それぞれ3つの質問で構成されています。レッスン内からリンクされていますが、クイズアプリはローカルで実行することもAzureにデプロイすることも可能です。quiz-appフォルダー内の指示に従ってください。クイズは徐々にローカライズされています。

🎓 初心者向けの例

データサイエンスが初めてですか？ シンプルでコメントが充実したコードを集めた特別な例のディレクトリを作成しました。これを使って始めてみましょう：

• 🌟 Hello World - 初めてのデータサイエンスプログラム
• 📂 データの読み込み - データセットの読み取りと探索を学ぶ
• 📊 簡単な分析 - 統計を計算し、パターンを見つける
• 📈 基本的な可視化 - チャートやグラフを作成する
• 🔬 実際のプロジェクト - 開始から終了までの完全なワークフロー

各例には、各ステップを詳しく説明するコメントが含まれており、初心者に最適です！

👉 例から始める 👈

レッスン

データサイエンス初心者向け: ロードマップ - @nitya によるスケッチノート

レッスン番号	トピック	レッスングループ	学習目標	リンクされたレッスン	著者
01	データサイエンスの定義	イントロダクション	データサイエンスの基本概念と、それが人工知能、機械学習、ビッグデータとどのように関連しているかを学ぶ。	レッスン 動画	Dmitry
02	データサイエンス倫理	イントロダクション	データ倫理の概念、課題、フレームワーク。	レッスン	Nitya
03	データの定義	イントロダクション	データの分類方法とその一般的なソース。	レッスン	Jasmine
04	統計と確率のイントロダクション	イントロダクション	データを理解するための確率と統計の数学的手法。	レッスン 動画	Dmitry
05	リレーショナルデータの操作	データ操作	リレーショナルデータの紹介と、SQL（「シークエル」と発音）として知られる構造化クエリ言語を使用したリレーショナルデータの探索と分析の基本。	レッスン	Christopher
06	NoSQLデータの操作	データ操作	非リレーショナルデータの紹介、そのさまざまな種類、およびドキュメントデータベースの探索と分析の基本。	レッスン	Jasmine
07	Pythonの操作	データ操作	Pandasなどのライブラリを使用してデータを探索するためのPythonの基本。Pythonプログラミングの基礎的な理解が推奨されます。	レッスン 動画	Dmitry
08	データ準備	データ操作	欠損、不正確、または不完全なデータの課題に対処するためのデータのクリーニングと変換技術に関するトピック。	レッスン	Jasmine
09	数量の可視化	データ可視化	Matplotlibを使用して鳥のデータを可視化する方法を学ぶ 🦆	レッスン	Jen
10	データ分布の可視化	データ可視化	区間内の観察と傾向を可視化する。	レッスン	Jen
11	比率の可視化	データ可視化	離散的およびグループ化された割合を可視化する。	レッスン	Jen
12	関係性の可視化	データ可視化	データセットとその変数間の接続と相関を可視化する。	レッスン	Jen
13	意味のある可視化	データ可視化	効果的な問題解決と洞察のために、可視化を価値あるものにするための技術とガイダンス。	レッスン	Jen
14	データサイエンスライフサイクルのイントロダクション	ライフサイクル	データサイエンスライフサイクルの紹介と、データの取得と抽出の最初のステップ。	レッスン	Jasmine
15	分析	ライフサイクル	データサイエンスライフサイクルのこのフェーズでは、データを分析するための技術に焦点を当てます。	レッスン	Jasmine
16	コミュニケーション	ライフサイクル	データサイエンスライフサイクルのこのフェーズでは、意思決定者が理解しやすい形でデータから得られた洞察を提示することに焦点を当てます。	レッスン	Jalen
17	クラウドでのデータサイエンス	クラウドデータ	クラウドでのデータサイエンスとその利点を紹介する一連のレッスン。	レッスン	Tiffany と Maud
18	クラウドでのデータサイエンス	クラウドデータ	ローコードツールを使用したモデルのトレーニング。	レッスン	Tiffany と Maud
19	クラウドでのデータサイエンス	クラウドデータ	Azure Machine Learning Studioを使用したモデルのデプロイ。	レッスン	Tiffany と Maud
20	実世界でのデータサイエンス	実世界	実世界でのデータサイエンス駆動型プロジェクト。	レッスン	Nitya

GitHub Codespaces

Codespaceでこのサンプルを開く手順：

1. Codeドロップダウンメニューをクリックし、「Open with Codespaces」オプションを選択します。
2. ペインの下部にある「+ New codespace」を選択します。 詳細については、GitHubのドキュメントをご覧ください。

VSCode Remote - Containers

VSCodeのRemote - Containers拡張機能を使用して、ローカルマシンでこのリポジトリをコンテナ内で開く手順：

1. 開発コンテナを初めて使用する場合は、開始ドキュメントでシステムが必要条件を満たしていることを確認してください（例：Dockerがインストールされていること）。

このリポジトリを使用するには、以下のいずれかの方法を選択してください：

注意: 内部的には、Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... コマンドを使用して、ソースコードをローカルファイルシステムではなくDockerボリュームにクローンします。ボリュームはコンテナデータを永続化するための推奨メカニズムです。

または、ローカルにクローンまたはダウンロードしたバージョンを開く：

• このリポジトリをローカルファイルシステムにクローンします。
• F1キーを押して、Remote-Containers: Open Folder in Container... コマンドを選択します。
• このフォルダーのクローンコピーを選択し、コンテナが起動するのを待って試してみてください。

オフラインアクセス

Docsifyを使用して、このドキュメントをオフラインで実行できます。このリポジトリをフォークし、Docsifyをインストールしてローカルマシンにインストールし、このリポジトリのルートフォルダーでdocsify serveと入力してください。ウェブサイトはローカルホストのポート3000で提供されます：localhost:3000。

注意：Docsifyではノートブックはレンダリングされません。そのため、ノートブックを実行する必要がある場合は、Pythonカーネルを実行しているVS Codeで別途行ってください。

その他のカリキュラム

私たちのチームは他のカリキュラムも制作しています！以下をご覧ください：

• 初心者向けEdge AI
• 初心者向けAIエージェント
• 初心者向け生成AI
• 初心者向け生成AI .NET
• JavaScriptでの生成AI
• Javaでの生成AI
• 初心者向けAI
• 初心者向けデータサイエンス
• 初心者向けBash
• 初心者向け機械学習
• 初心者向けサイバーセキュリティ
• 初心者向けWeb開発
• 初心者向けIoT
• 初心者向け機械学習
• 初心者向けXR開発
• GitHub Copilotを活用したAIペアプログラミングのマスター
• 初心者向けXR開発
• C#/.NET開発者向けGitHub Copilotのマスター
• Copilotアドベンチャーを選ぶ

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