28 KiB

Raw Blame History Unescape Escape

Duomenų mokslas pradedantiesiems – Mokymo programa

„Azure Cloud Advocates“ komanda „Microsoft“ džiaugiasi galėdama pasiūlyti 10 savaičių, 20 pamokų mokymo programą, skirtą Duomenų mokslui. Kiekviena pamoka apima priešpamokos ir popamokos testus, rašytines instrukcijas pamokos atlikimui, sprendimą ir užduotį. Mūsų projektams pagrįstas mokymo metodas leidžia mokytis dirbant, kas yra patikrintas būdas įgyti naujų įgūdžių, kurie išlieka.

Nuoširdus ačiū mūsų autoriams: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 Ypatingas ačiū 🙏 mūsų Microsoft Student Ambassador autoriams, recenzentams ir turinio kūrėjams, ypač 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


Duomenų mokslas pradedantiesiems – Sketchnote autorius @nitya

🌐 Daugiakalbė palaikymas

Palaikoma per GitHub Action (automatizuotas ir visada atnaujinamas)

Norite klonuoti vietoje?

Šiame repozitorijoje yra daugiau nei 50 kalbų vertimų, dėl ko ženkliai padidėja atsisiuntimo dydis. Norėdami klonuoti be vertimų, naudokite mažo užimtumo atsisiuntimą (sparse checkout):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
cd Data-Science-For-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
Tai suteiks viską, ko reikia kursui užbaigti, žymiai greičiau atsisiunčiant.

Jei norite, kad būtų palaikomos papildomos vertimo kalbos, jų sąrašas yra čia

Prisijunkite prie mūsų bendruomenės

Turime vykstančią „Discord“ mokymosi su DI seriją, daugiau sužinokite ir prisijunkite prie mūsų Learn with AI Series nuo 2025 m. rugsėjo 18 d. iki 30 d. Jūs gausite patarimų ir triukų, kaip naudotis „GitHub Copilot“ duomenų moksle.

Ar esi studentas?

Pradėkite naudodamiesi šiais ištekliais:

Studentų centras Šiame puslapyje rasite pradedančiųjų išteklius, studentų paketus ir net būdus gauti nemokamą sertifikavimo kuponą. Tai vienas puslapis, kurį norėsite įsidėti į žymes ir periodiškai tikrinti, nes mes bent kartą per mėnesį keičiam turinį.
Microsoft Learn Student Ambassadors Prisijunkite prie pasaulinės studentų ambasadorių bendruomenės, tai gali būti jūsų kelias į Microsoft.

Pradžia

📚 Dokumentacija

Įdiegimo vadovas – žingsnis po žingsnio instrukcijos pradedantiesiems
Naudojimo vadovas – pavyzdžiai ir dažniausios darbo eigų naudojimo instrukcijos
Problemų sprendimas – dažniausių problemų sprendimai
Prisidėjimo vadovas – kaip prisidėti prie šio projekto
Mokytojams – mokymo gairės ir klasės ištekliai

👨‍🎓 Studentams

Visiškai pradedantiesiems: Naujokas duomenų moksle? Pradėkite nuo mūsų pradedančiųjų draugiškų pavyzdžių! Šie paprasti, gerai komentuoti pavyzdžiai padės jums suprasti pagrindus prieš gilinatės į visą mokymo programą. Studentams: kad naudotumėte šią programą savarankiškai, šaknykite visą repozitoriją ir atlikite pratimus savarankiškai, pradėdami nuo priešpaskaitos testo. Tada skaitykite paskaitą ir atlikite likusias užduotis. Stenkitės kurti projektus suprasdami pamokas, o ne tiesiog kopijuodami sprendimų kodą; tačiau tas kodas yra prieinamas /solutions aplankuose kiekvienoje projekto orientuotoje pamokoje. Kita idėja būtų sukurti studijų grupę su draugais ir kartu pereiti turinį. Tolimesniam mokymuisi rekomenduojame Microsoft Learn.

Greitas pradžios planas:

Patikrinkite Įdiegimo vadovą, kaip nustatyti savo aplinką
Peržiūrėkite Naudojimo vadovą, kad sužinotumėte, kaip dirbti su mokymo programa
Pradėkite nuo 1 pamokos ir dirbkite nuosekliai
Prisijunkite prie mūsų Discord bendruomenės pagalbai

👩‍🏫 Mokytojams

Mokytojams: mes pateikėme kai kuriuos pasiūlymus, kaip naudoti šią mokymo programą. Mielai lauksime jūsų atsiliepimų mūsų diskusijų forume!

Susipažinkite su komanda

Gif sukūrė Mohit Jaisal

🎥 Spustelėkite aukščiau esantį paveikslėlį, kad pamatytumėte vaizdo įrašą apie projektą ir žmones, kurie jį sukūrė!

Pedagogika

Kuriant šią programą pasirinkome du pedagoginius principus: užtikrinti, kad ji būtų projektinė, ir kad būtų dažni testai. Šios serijos pabaigoje studentai išmoks pagrindines duomenų mokslo sąvokas, įskaitant etinius principus, duomenų paruošimą, įvairius būdus dirbti su duomenimis, duomenų vizualizaciją, duomenų analizę, realaus pasaulio duomenų mokslo panaudojimo atvejus ir dar daugiau.

Be to, lengvas testas prieš paskaitą nustato studento tikslą mokytis temos, o antras testas po paskaitos užtikrina geresnį įsiminimą. Ši programa sukurta būti lanksčia ir smagia, ją galima įveikti visą arba atskiras dalis. Projektai prasideda nuo mažų ir tampa vis sudėtingesni iki 10 savaičių ciklo pabaigos.

Raskite mūsų Elgesio kodeksą, Dalyvavimo taisykles, Vertimo gaires. Laukiame jūsų konstruktyvių atsiliepimų!

Kiekviena pamoka apima:

Neprivalomą eskizo užrašą
Neprivalomą papildomą vaizdo įrašą
Apšilimo testą prieš pamoką
Rašytinę pamoką
Projekto pamokose – žingsnis po žingsnio vadovus, kaip sukurti projektą
Žinių patikrinimus
Iššūkį
Papildomą skaitymą
Užduotį
Po pamokos testą

Pastaba apie testus: Visi testai yra Quiz-App aplanke, iš viso 40 testų po tris klausimus kiekviename. Jie susieti iš pamokų, tačiau testų programėlę galima paleisti vietoje arba įdiegti į Azure; vykdykite nurodymus quiz-app aplanke. Jie palaipsniui lokalizuojami.

🎓 Draugiški pradedantiesiems pavyzdžiai

Naujas duomenų moksle? Mes sukūrėme specialų pavyzdžių katalogą su paprastu, gerai komentuotu kodu, kad padėtume jums pradėti:

🌟 Sveikas Pasauli! – Jūsų pirmoji duomenų mokslo programa
📂 Duomenų užkėlimas – Išmokite skaityti ir tyrinėti duomenų rinkinius
📊 Paprasta analizė – Skaičiuokite statistiką ir ieškokite modelių
📈 Pagrindinė vizualizacija – Kurkite diagramas ir grafikus
🔬 Realaus pasaulio projektas – Pilnas darbo eiga nuo pradžios iki pabaigos

Kiekviename pavyzdyje pateikiami išsamūs komentarai, kurie paaiškina kiekvieną žingsnį, todėl jis puikiai tinka visiškiems pradedantiesiems!

👉 Pradėkite nuo pavyzdžių 👈

Pamokos


Duomenų mokslas pradedantiesiems: kelias - Eskizo užrašas autorius @nitya

Pamokos numeris	Tema	Pamokos grupė	Mokymosi tikslai	Susieta pamoka	Autorius
01	Duomenų mokslo apibrėžimas	Įvadas	Išmokti pagrindines duomenų mokslo sąvokas ir kaip jis susijęs su dirbtiniu intelektu, mašininio mokymosi ir didžiųjų duomenų koncepcijomis.	pamoka vaizdo įrašas	Dmitry
02	Duomenų mokslo etika	Įvadas	Duomenų etikos sąvokos, iššūkiai ir struktūros.	pamoka	Nitya
03	Duomenų apibrėžimas	Įvadas	Kaip duomenys klasifikuojami ir jų įprasti šaltiniai.	pamoka	Jasmine
04	Statistika ir tikimybė	Įvadas	Matematiniai tikimybės ir statistikos metodai duomenų supratimui.	pamoka vaizdo įrašas	Dmitry
05	Darbas su reliaciniais duomenimis	Darbas su duomenimis	Įvadas į reliacinius duomenis ir jų tyrinėjimo bei analizės pagrindus naudojant struktūruotąjį užklausų kalbą SQL (tarimas „sidžel“).	pamoka	Christopher
06	Darbas su NoSQL duomenimis	Darbas su duomenimis	Įvadas į nerealiacinius duomenis, jų tipus ir pagrindus nagrinėti bei analizuoti dokumentų duomenų bazes.	pamoka	Jasmine
07	Darbas su Python	Darbas su duomenimis	Pagrindai naudoti Python duomenų tyrinėjimui su bibliotekomis, tokiomis kaip Pandas. Rekomenduojamos pagrindinės Python programavimo žinios.	pamoka vaizdo įrašas	Dmitry
08	Duomenų paruošimas	Darbas su duomenimis	Temos apie duomenų valymo ir transformavimo metodus, sprendžiant trūkstamų, netikslių ar neišsamių duomenų problemas.	pamoka	Jasmine
09	Kiekybinių duomenų vizualizavimas	Duomenų vizualizacija	Išmokite naudoti Matplotlib paukščių duomenų vizualizavimui 🦆	pamoka	Jen
10	Duomenų pasiskirstymo vizualizacija	Duomenų vizualizacija	Šioje pamokoje vizualizuojami stebėjimai ir tendencijos intervale.	pamoka	Jen
11	Proporcijų vizualizavimas	Duomenų vizualizacija	Diskrečių ir grupuotų procentų vizualizavimas.	pamoka	Jen
12	Santykių vizualizavimas	Duomenų vizualizacija	Vizualizuojame duomenų rinkinių ir jų kintamųjų ryšius bei koreliacijas.	pamoka	Jen
13	Tikslinga vizualizacija	Duomenų vizualizacija	Metodai ir patarimai, kaip sukurti vertingas vizualizacijas efektyviam problemų sprendimui ir įžvalgoms.	pamoka	Jen
14	Duomenų mokslo gyvavimo ciklo įvadas	Gyvavimo ciklas	Duomenų mokslo gyvavimo ciklo įvadas ir pirmasis žingsnis – duomenų gavimas ir išgavimas.	pamoka	Jasmine
15	Duomenų analizė	Gyvavimo ciklas	Ši duomenų mokslo gyvavimo ciklo fazė skiriama duomenų analizės metodams.	pamoka	Jasmine
16	Komunikacija	Gyvavimo ciklas	Ši duomenų mokslo gyvavimo ciklo fazė skirta išvadų iš duomenų pristatymui taip, kad sprendimų priėmėjams būtų lengviau suprasti.	pamoka	Jalen
17	Duomenų mokslas debesyje	Debesų duomenys	Šios pamokos supažindina su duomenų mokslo debesyje koncepcija ir jo privalumais.	pamoka	Tiffany ir Maud
18	Duomenų mokslas debesyje	Debesų duomenys	Modelių treniravimas naudojant Low Code įrankius.	pamoka	Tiffany ir Maud
19	Duomenų mokslas debesyje	Debesų duomenys	Modelių diegimas naudojant Azure Machine Learning Studio.	pamoka	Tiffany ir Maud
20	Duomenų mokslas realiame pasaulyje	Realiame pasaulyje	Duomenų mokslu pagrįsti projektai realiame pasaulyje.	pamoka	Nitya

GitHub Codespaces

Atlikite šiuos veiksmus, kad atidarytumėte šį pavyzdį Codespace:

Spustelėkite Code išskleidžiamąjį meniu ir pasirinkite Open with Codespaces parinktį.
Pasirinkite + New codespace lango apačioje. Norėdami sužinoti daugiau, peržiūrėkite GitHub dokumentaciją.

VSCode Remote - konteineriai

Atlikite šiuos veiksmus, kad atidarytumėte šį repozitoriją konteineryje naudodami vietinę mašiną ir VSCode su VS Code Remote - Containers plėtiniu:

Jei tai pirmas kartas, kai naudojate kūrimo konteinerį, įsitikinkite, kad jūsų sistema atitinka reikalavimus (pvz., įdiegta Docker), vadovaudamiesi pradžios dokumentacija.

Norėdami naudoti šį repozitoriją, galite jį atidaryti izoliuotame Docker tūryje:

Pastaba: Po gaubtu tai naudos Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... komandą klonuoti šaltinio kodą Docker tūryje vietoj vietinio failų sistemos. Tūriai yra pageidaujamas duomenų konteineryje išlaikymo būdas.

Arba atidarykite vietoje klonuotą arba atsisiųstą repozitorijos kopiją:

Nuklonuokite šią repozitoriją į savo vietinę failų sistemą.
Paspauskite F1 ir pasirinkite Remote-Containers: Open Folder in Container... komandą.
Pasirinkite šios aplanko nuklonuotą kopiją, palaukite kol konteineris startuos ir išbandykite funkcijas.

Offline prieiga

Galite vykdyti šią dokumentaciją neprisijungę naudodami Docsify. Nuklonuokite šią repozitoriją, įdiekite Docsify savo vietinėje mašinoje, tada pagrindiniame repozitorijos aplanke įvykdykite docsify serve. Svetainė bus pateikta 3000 prievade jūsų localhost adresu: localhost:3000.

Pastebėkite, kad užrašai nebus atvaizduojami Docsify, todėl kai reikės paleisti užrašą, darykite tai atskirai VS Code su Python branduoliu.

Kitos programos

Mūsų komanda kuria kitas programas! Peržiūrėkite:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agentai

Kartojamosios AI serijos

Pagrindiniai mokymai

Copilot serijos

Pagalbos gavimas

Susiduriate su problemomis? Peržiūrėkite mūsų Gedimų šalinimo vadovą, kad rastumėte sprendimus dažniausiai pasitaikančioms problemoms.

Jei užstrigote arba turite klausimų apie AI programų kūrimą, prisijunkite prie kitų mokymosi entuziastų ir patyrusių programuotojų diskusijose apie MCP. Tai palaikanti bendruomenė, kurioje klausimai yra laukiami, o žinios laisvai dalijamos.

Jei turite atsiliepimų apie produktą arba radote klaidų kurdami lankykitės:

Atsakomybės apribojimas: Šis dokumentas buvo išverstas naudojant dirbtinio intelekto vertimo paslaugą Co-op Translator. Nors stengiamės užtikrinti tikslumą, prašome atkreipti dėmesį, kad automatiniai vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas jo gimtąja kalba turėtų būti laikomas pagrindiniu šaltiniu. Svarbiai informacijai rekomenduojamas profesionalus vertimas žmogaus. Mes neprisiimame atsakomybės už bet kokius nesusipratimus ar neteisingus aiškinimus, kylančius dėl šio vertimo naudojimo.

28 KiB Raw Blame History Unescape Escape