27 KiB

Raw Blame History

Data Science voor Beginners - Een Curriculum

Azure Cloud Advocates bij Microsoft bieden met plezier een 10 weken durend curriculum aan van 20 lessen over Data Science. Elke les bevat quizzen vóór en na de les, schriftelijke instructies om de les te voltooien, een oplossing en een opdracht. Onze projectgebaseerde pedagogiek stelt je in staat om te leren terwijl je bouwt, een bewezen manier om nieuwe vaardigheden te laten beklijven.

Hartelijke dank aan onze auteurs: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 Speciale dank 🙏 aan onze Microsoft Student Ambassador auteurs, beoordelaars en inhoudsbijdragers, in het bijzonder 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 voor Beginners - Sketchnote door @nitya

🌐 Meertalige Ondersteuning

Ondersteund via GitHub Action (Geautomatiseerd & Altijd Up-to-Date)

Liever lokaal klonen?

Deze repository bevat meer dan 50 taalvertalingen wat de downloadgrootte aanzienlijk vergroot. Om te klonen zonder vertalingen, gebruik 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'
Hiermee krijg je alles wat je nodig hebt om de cursus te voltooien met een veel snellere download.

Als je extra vertalingen wilt laten ondersteunen, zie je lijst hier

Word lid van onze community

We hebben een lopende Discord learn with AI-serie, leer meer en doe mee via Learn with AI Series van 18 - 30 september 2025. Je krijgt tips en trucs over het gebruik van GitHub Copilot voor Data Science.

Ben je een student?

Begin met de volgende bronnen:

Student Hub pagina Op deze pagina vind je starterbronnen, studentpakketten en zelfs manieren om een gratis certificaatvoucher te bemachtigen. Dit is een pagina die je wilt bookmarken en af en toe raadplegen, omdat we de inhoud minstens maandelijks vernieuwen.
Microsoft Learn Student Ambassadors Word lid van een wereldwijde gemeenschap van studentambassadeurs, dit kan jouw weg naar Microsoft zijn.

Aan de slag

📚 Documentatie

Installatiehandleiding - Stapsgewijze installatie-instructies voor beginners
Gebruikershandleiding - Voorbeelden en veelvoorkomende workflows
Probleemoplossing - Oplossingen voor veelvoorkomende problemen
Bijdragen gids - Hoe bijdragen aan dit project
Voor Docenten - Lesgeven begeleiding en klaslokaalbronnen

👨‍🎓 Voor Studenten

Volledig beginners: Nieuw in data science? Begin met onze beginnersvriendelijke voorbeelden! Deze eenvoudige, goed van commentaar voorziene voorbeelden helpen je de basis te begrijpen voordat je het volledige curriculum induikt. Studenten: om dit curriculum zelfstandig te gebruiken, fork je de hele repo en maak je de oefeningen zelfstandig, beginnend met een quiz voor de les. Lees dan de les en voltooi de rest van de activiteiten. Probeer de projecten te maken door de lessen te begrijpen in plaats van de oplossingscode te kopiëren; die code is echter beschikbaar in de /solutions-mappen van elke projectgerichte les. Een andere optie is om een studiegroep met vrienden te vormen en samen de inhoud door te nemen. Voor verdere studie raden we Microsoft Learn aan.

Snelstart:

Bekijk de Installatiehandleiding om je omgeving in te stellen
Bekijk de Gebruikershandleiding om te leren hoe je met het curriculum werkt
Begin met Les 1 en werk de lessen opeenvolgend door
Sluit je aan bij onze Discord-community voor ondersteuning

👩‍🏫 Voor Docenten

Docenten: we hebben enkele suggesties opgenomen over het gebruik van dit curriculum. We horen graag je feedback in ons discussieforum!

Ontmoet het Team

Gif door Mohit Jaisal

🎥 Klik op de afbeelding hierboven voor een video over het project en de mensen die het hebben gemaakt!

Pedagogiek

We hebben twee pedagogische uitgangspunten gekozen bij het opbouwen van dit curriculum: ervoor zorgen dat het projectgebaseerd is en dat het frequente quizzes bevat. Aan het einde van deze serie zullen studenten de basisprincipes van data science hebben geleerd, inclusief ethische concepten, data voorbereiding, verschillende manieren van werken met data, datavisualisatie, data-analyse, praktijkvoorbeelden van data science en meer.

Daarnaast zet een quiz met lage druk voorafgaand aan een les de intentie van de student om een onderwerp te leren, terwijl een tweede quiz na de les zorgt voor verdere verwerking. Dit curriculum is ontworpen om flexibel en leuk te zijn en kan volledig of gedeeltelijk worden gevolgd. De projecten beginnen klein en worden steeds complexer aan het einde van de cyclus van 10 weken.

Vind onze Gedragscode, Bijdragen, Vertalingsrichtlijnen. We waarderen je constructieve feedback!

Elke les bevat:

Optionele schetsnotitie
Optionele aanvullende video
Voorafgaande opwarm-quiz
Geschreven les
Voor projectgebaseerde lessen, stapsgewijze handleidingen voor het bouwen van het project
Kenniscontroles
Een uitdaging
Aanvullende leesstof
Opdracht
Quiz na de les

Een opmerking over quizzes: Alle quizzes staan in de Quiz-App map, voor in totaal 40 quizzes met elk drie vragen. Ze zijn gekoppeld vanuit de lessen, maar de quiz-app kan lokaal worden uitgevoerd of gedeployed naar Azure; volg de instructies in de quiz-app map. Ze worden geleidelijk gelokaliseerd.

🎓 Voor beginners toegankelijke voorbeelden

Nieuw in Data Science? We hebben een speciale voorbeelden map gemaakt met eenvoudig, goed becommentarieerd code om je op weg te helpen:

🌟 Hello World - Je eerste data science programma
📂 Data laden - Leer datasets te lezen en verkennen
📊 Eenvoudige analyse - Bereken statistieken en vind patronen
📈 Basale visualisatie - Maak grafieken en diagrammen
🔬 Praktijkproject - Volledige workflow van begin tot eind

Elk voorbeeld bevat gedetailleerde commentaren die elke stap uitleggen, perfect voor absolute beginners!

👉 Begin met de voorbeelden 👈

Lessen


Data Science Voor Beginners: Routekaart - Schetsnotitie door @nitya

Lesnummer	Onderwerp	Lesgroep	Leerdoelen	Gekoppelde les	Auteur
01	Definitie van Data Science	Introductie	Leer de basisconcepten van data science en hoe het gerelateerd is aan kunstmatige intelligentie, machine learning, en big data.	les video	Dmitry
02	Ethiek in Data Science	Introductie	Concepten, uitdagingen & kaders rond data-ethiek.	les	Nitya
03	Definitie van Data	Introductie	Hoe data wordt geclassificeerd en de gebruikelijke bronnen.	les	Jasmine
04	Introductie in Statistiek & Kansrekening	Introductie	De wiskundige technieken van waarschijnlijkheid en statistiek om data te begrijpen.	les video	Dmitry
05	Werken met Relationele Data	Werken met Data	Introductie tot relationele data en de basis van het verkennen en analyseren van relationele data met de Structured Query Language, ook bekend als SQL (uitgesproken als “see-quell”).	les	Christopher
06	Werken met NoSQL Data	Werken met Data	Introductie tot niet-relationele data, de verschillende types ervan en de basis van het verkennen en analyseren van documentdatabases.	les	Jasmine
07	Werken met Python	Werken met Data	Basis van het gebruik van Python voor data-exploratie met bibliotheken zoals Pandas. Aanbevolen is een fundamenteel begrip van Python programmeren.	les video	Dmitry
08	Data Voorbereiding	Werken met Data	Onderwerpen over data technieken voor het opschonen en transformeren van data om uitdagingen met ontbrekende, onnauwkeurige, of onvolledige data aan te pakken.	les	Jasmine
09	Visualiseren van Hoeveelheden	Datavisualisatie	Leer hoe je Matplotlib gebruikt om vogeldata te visualiseren 🦆	les	Jen
10	Visualiseren van Verdelingen van Data	Datavisualisatie	Visualiseren van observaties en trends binnen een interval.	les	Jen
11	Visualiseren van Verhoudingen	Datavisualisatie	Visualiseren van discrete en gegroepeerde percentages.	les	Jen
12	Visualiseren van Relaties	Datavisualisatie	Visualiseren van verbanden en correlaties tussen datasets en hun variabelen.	les	Jen
13	Betekenisvolle Visualisaties	Datavisualisatie	Technieken en richtlijnen om je visualisaties waardevol te maken voor effectieve probleemoplossing en inzichten.	les	Jen
14	Introductie in de Data Science levenscyclus	Levenscyclus	Introductie tot de data science levenscyclus en de eerste stap van het verkrijgen en extraheren van data.	les	Jasmine
15	Analyseren	Levenscyclus	Deze fase van de data science levenscyclus richt zich op technieken voor data-analyse.	les	Jasmine
16	Communicatie	Levenscyclus	Deze fase van de data science levenscyclus richt zich op het presenteren van inzichten uit data op een manier die het makkelijker maakt voor besluitvormers om te begrijpen.	les	Jalen
17	Data Science in de Cloud	Cloud Data	Deze reeks lessen introduceert data science in de cloud en de voordelen ervan.	les	Tiffany en Maud
18	Data Science in de Cloud	Cloud Data	Modellen trainen met Low Code tools.	les	Tiffany en Maud
19	Data Science in de Cloud	Cloud Data	Modellen deployen met Azure Machine Learning Studio.	les	Tiffany en Maud
20	Data Science in het Echt Leven	In het Wild	Data science projecten in de echte wereld.	les	Nitya

GitHub Codespaces

Volg deze stappen om dit voorbeeld te openen in een Codespace:

Klik op het Code dropdownmenu en selecteer de optie Openen met Codespaces.
Selecteer + Nieuwe codespace onderaan het paneel. Voor meer info, bekijk de GitHub documentatie.

VSCode Remote - Containers

Volg deze stappen om deze repo in een container te openen met je lokale machine en VSCode via de VS Code Remote - Containers extensie:

Als dit de eerste keer is dat je een development container gebruikt, zorg dan dat je systeem voldoet aan de vereisten (zoals het geïnstalleerd hebben van Docker) in de startgids.

Om deze repository te gebruiken, kun je de repository openen in een geïsoleerd Docker volume:

Let op: Onder de motorkap gebruikt dit de Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... opdracht om de broncode te klonen in een Docker volume in plaats van het lokale bestandssysteem. Volumes zijn de voorkeur mechanisme om containerdata te bewaren.

Of open een lokaal gekloonde of gedownloade versie van de repository:

Kloneer deze repository naar je lokale bestandssysteem.
Druk op F1 en selecteer de Remote-Containers: Open Folder in Container... opdracht.
Selecteer de gekloonde kopie van deze map, wacht tot de container start, en test het uit.

Offline toegang

Je kunt deze documentatie offline draaien met behulp van Docsify. Fork deze repo, installeer Docsify op je lokale machine, typ dan in de root folder van deze repo docsify serve. De website wordt geserveerd op poort 3000 op je localhost: localhost:3000.

Let op, notebooks worden niet gerenderd via Docsify, dus wanneer je een notebook moet draaien, doe dat dan apart in VS Code met een Python kernel.

Andere Curricula

Ons team maakt andere curricula! Bekijk:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

Generatieve AI Reeks

Kern Leren

Copilot Reeks

Hulp krijgen

Problemen ondervonden? Bekijk onze Probleemoplossingsgids voor oplossingen voor veelvoorkomende problemen.

Als je vastloopt of vragen hebt over het bouwen van AI-apps. Sluit je aan bij medeleerlingen en ervaren ontwikkelaars in discussies over MCP. Het is een ondersteunende gemeenschap waar vragen welkom zijn en kennis vrij gedeeld wordt.

Als je productfeedback hebt of fouten ondervindt tijdens het bouwen, bezoek dan:

Disclaimer: Dit document is vertaald met behulp van de AI-vertalingsdienst Co-op Translator. Hoewel we streven naar nauwkeurigheid, kan automatische vertaling fouten of onnauwkeurigheden bevatten. Het originele document in de oorspronkelijke taal dient als gezaghebbende bron te worden beschouwd. Voor kritieke informatie wordt professionele menselijke vertaling aanbevolen. Wij zijn niet aansprakelijk voor eventuele misverstanden of verkeerde interpretaties die voortvloeien uit het gebruik van deze vertaling.

27 KiB Raw Blame History