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10 months ago | |
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| 1-Introduction | 11 months ago | |
| 2-Working-With-Data | 11 months ago | |
| 3-Data-Visualization | 11 months ago | |
| 4-Data-Science-Lifecycle | 11 months ago | |
| 5-Data-Science-In-Cloud | 11 months ago | |
| 6-Data-Science-In-Wild | 11 months ago | |
| docs | 11 months ago | |
| quiz-app | 11 months ago | |
| sketchnotes | 11 months ago | |
| CODE_OF_CONDUCT.md | 11 months ago | |
| CONTRIBUTING.md | 11 months ago | |
| README.md | 10 months ago | |
| SECURITY.md | 11 months ago | |
| SUPPORT.md | 11 months ago | |
| for-teachers.md | 11 months ago | |
README.md
初學者的數據科學課程
Microsoft 的 Azure Cloud Advocates 很高興提供一個為期 10 週、共 20 節課的數據科學課程。每節課包括課前和課後測驗、完成課程的書面指導、解決方案以及作業。我們的基於項目的教學法讓您在實踐中學習，這是一種能讓新技能牢牢掌握的有效方法。
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、審稿人和內容貢獻者， 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。
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| 初學者的數據科學 - 由 @nitya 繪製的速寫筆記 |
🌐 多語言支持
通過 GitHub Action 支持（自動化且始終保持最新）
法語 | 西班牙語 | 德語 | 俄語 | 阿拉伯語 | 波斯語 (法爾西) | 烏爾都語 | 中文 (簡體) | 中文 (繁體，澳門) | 中文 (繁體，香港) | 中文 (繁體，台灣) | 日語 | 韓語 | 印地語 | 孟加拉語 | 馬拉地語 | 尼泊爾語 | 旁遮普語 (古木基文) | 葡萄牙語 (葡萄牙) | 葡萄牙語 (巴西) | 意大利語 | 波蘭語 | 土耳其語 | 希臘語 | 泰語 | 瑞典語 | 丹麥語 | 挪威語 | 芬蘭語 | 荷蘭語 | 希伯來語 | 越南語 | 印尼語 | 馬來語 | 塔加洛語 (菲律賓語) | 斯瓦希里語 | 匈牙利語 | 捷克語 | 斯洛伐克語 | 羅馬尼亞語 | 保加利亞語 | 塞爾維亞語 (西里爾文) | 克羅地亞語 | 斯洛文尼亞語 | 烏克蘭語 | 緬甸語 (緬甸)
如果您希望支持其他翻譯語言，請參考 此處
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 進行數據科學的技巧和竅門。
您是學生嗎？
以下是一些資源供您開始使用：
- 學生中心頁面 在此頁面，您可以找到初學者資源、學生包以及獲取免費證書憑證的方法。這是一個值得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 Learn 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。
開始使用
學生們：如果您想自行使用此課程，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項目，而不是直接複製解決方案代碼；不過，解決方案代碼可在每個基於項目的課程的 /solutions 文件夾中找到。另一個想法是與朋友組成學習小組，共同學習內容。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項目及創建者的視頻！
教學法
我們在設計此課程時選擇了兩個教學原則：確保課程是基於項目的，並且包含頻繁的測驗。到本系列結束時，學生將學習到數據科學的基本原則，包括倫理概念、數據準備、不同的數據處理方式、數據可視化、數據分析、數據科學的實際應用案例等。
此外，課前的低壓測驗可以幫助學生集中注意力學習某個主題，而課後的第二次測驗則能進一步加深記憶。此課程設計靈活有趣，可以完整學習或部分學習。項目從簡單開始，到 10 週課程結束時逐漸變得複雜。
每節課包括：
- 可選的速寫筆記
- 可選的補充視頻
- 課前熱身測驗
- 書面課程
- 對於基於項目的課程，提供逐步指南以完成項目
- 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 文件夾中，共有 40 個測驗，每個測驗包含三個問題。測驗在課程中有鏈接，但測驗應用可以在本地運行或部署到 Azure；請按照
quiz-app文件夾中的指導進行操作。測驗正在逐步本地化。
課程列表
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| 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、挑戰及框架。 | 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 | 實際應用 | 數據科學驅動的實際項目。 | 課程 | Nitya |
GitHub Codespaces
按照以下步驟在 Codespace 中打開此範例：
- 點擊「Code」下拉菜單，選擇「Open with Codespaces」選項。
- 在面板底部選擇「+ New codespace」。 如需更多資訊，請查看 GitHub 文檔。
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倉庫：
- 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），詳情請參閱 入門文檔。
要使用此倉庫，您可以選擇在隔離的 Docker 卷中打開倉庫：
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倉庫版本：
- 將此倉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 此倉庫，在您的本地機器上 安裝 Docsify，然後在此倉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 kernel 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
- Generative AI with Java
- AI for Beginners
- Data Science for Beginners
- Bash for Beginners
- ML for Beginners
- Cybersecurity for Beginners
- Web Dev for Beginners
- IoT for Beginners
- 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
免責聲明：
本文件已使用人工智能翻譯服務 Co-op Translator 進行翻譯。儘管我們致力於提供準確的翻譯，請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於重要信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋概不負責。