17 KiB

Raw Blame History Unescape Escape

Başlangıç Seviyesi Veri Bilimi - Müfredat

Azure Cloud Advocates ekibi olarak Microsoft'ta, Veri Bilimi hakkında 10 haftalık, 20 derslik bir müfredat sunmaktan mutluluk duyuyoruz. Her ders, öncesi ve sonrası quizler, dersin tamamlanması için yazılı talimatlar, bir çözüm ve bir ödev içerir. Proje tabanlı pedagojimiz, öğrenirken inşa etmeyi sağlar; bu, yeni becerilerin kalıcı olmasını sağlayan kanıtlanmış bir yöntemdir.

Yazarlarımıza içten teşekkürler: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 Özel teşekkürler 🙏 Microsoft Öğrenci Elçisi yazarlarımıza, gözden geçirenlere ve içerik katkıda bulunanlara, özellikle 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


Başlangıç Seviyesi Veri Bilimi - @nitya tarafından hazırlanan Sketchnote

Duyuru - Yeni Üretken Yapay Zeka Müfredatı Yayınlandı!

12 derslik bir üretken yapay zeka müfredatı yayınladık. Şunları öğrenebilirsiniz:

İstek oluşturma ve istek mühendisliği
Metin ve görsel uygulama oluşturma
Arama uygulamaları

Her zamanki gibi, dersler, tamamlanacak ödevler, bilgi kontrolleri ve zorluklar içeriyor.

İnceleyin:

https://aka.ms/genai-beginners

Öğrenci misiniz?

Aşağıdaki kaynaklarla başlayabilirsiniz:

Öğrenci Merkezi sayfası Bu sayfada başlangıç seviyesinde kaynaklar, öğrenci paketleri ve hatta ücretsiz sertifika kuponu alma yollarını bulabilirsiniz. Bu sayfayı sık kullanılanlara ekleyin ve zaman zaman kontrol edin; içeriği en az ayda bir değiştiriyoruz.
Microsoft Learn Öğrenci Elçileri Küresel bir öğrenci elçileri topluluğuna katılın, bu sizin Microsoft'a giriş yolunuz olabilir.

Başlarken

Öğretmenler: Bu müfredatı nasıl kullanabileceğinize dair bazı öneriler ekledik. Geri bildirimlerinizi tartışma forumumuzda paylaşabilirsiniz!

Öğrenciler: Bu müfredatı kendi başınıza kullanmak için, tüm depoyu çatallayın ve egzersizleri kendi başınıza tamamlayın, bir ön ders quizinden başlayarak. Ardından dersi okuyun ve diğer aktiviteleri tamamlayın. Dersleri anlayarak projeler oluşturmaya çalışın, çözüm kodunu kopyalamaktan kaçının; ancak bu kod, her proje odaklı dersin /solutions klasörlerinde mevcuttur. Başka bir fikir, arkadaşlarınızla bir çalışma grubu oluşturmak ve içeriği birlikte incelemek olabilir. Daha fazla çalışma için Microsoft Learn öneriyoruz.

Ekibi Tanıyın

Gif hazırlayan Mohit Jaisal

🎥 Yukarıdaki görsele tıklayarak proje ve onu oluşturan kişiler hakkında bir video izleyebilirsiniz!

Pedagoji

Bu müfredatı oluştururken iki pedagojik ilkeyi benimsedik: proje tabanlı olmasını sağlamak ve sık sık quizler içermesi. Bu serinin sonunda, öğrenciler veri biliminin temel ilkelerini, etik kavramları, veri hazırlama, veri ile çalışma yöntemleri, veri görselleştirme, veri analizi, veri biliminin gerçek dünya kullanım durumları ve daha fazlasını öğrenmiş olacaklar.

Ayrıca, bir ders öncesi düşük riskli bir quiz, öğrencinin bir konuyu öğrenmeye yönelik niyetini belirlerken, ders sonrası ikinci bir quiz daha fazla bilgiyi pekiştirir. Bu müfredat esnek ve eğlenceli olacak şekilde tasarlandı ve tamamı veya bir kısmı alınabilir. Projeler küçük başlar ve 10 haftalık döngünün sonunda giderek karmaşıklaşır.

Davranış Kurallarımızı, Katkı Sağlama, Çeviri yönergelerimizi bulun. Yapıcı geri bildirimlerinizi memnuniyetle karşılıyoruz!

Her ders şunları içerir:

İsteğe bağlı sketchnote
İsteğe bağlı ek video
Ders öncesi ısınma quiz
Yazılı ders
Proje tabanlı dersler için, projeyi nasıl oluşturacağınızı adım adım anlatan rehberler
Bilgi kontrolleri
Bir zorluk
Ek okuma materyalleri
Ödev
Ders sonrası quiz

Quizler hakkında bir not: Tüm quizler Quiz-App klasöründe yer alır, toplamda üçer soruluk 40 quiz içerir. Derslerden bağlantı verilmiştir, ancak quiz uygulaması yerel olarak çalıştırılabilir veya Azure'a dağıtılabilir; quiz-app klasöründeki talimatları takip edin. Quizler kademeli olarak yerelleştirilmektedir.

Dersler


Başlangıç Seviyesi Veri Bilimi: Yol Haritası - @nitya tarafından hazırlanan Sketchnote

Ders Numarası	Konu	Ders Grubu	Öğrenme Hedefleri	Bağlantılı Ders	Yazar
01	Veri Bilimini Tanımlama	Giriş	Veri biliminin temel kavramlarını ve yapay zeka, makine öğrenimi ve büyük veri ile nasıl ilişkili olduğunu öğrenin.	ders video	Dmitry
02	Veri Bilimi Etiği	Giriş	Veri etiği kavramları, zorlukları ve çerçeveleri.	ders	Nitya
03	Veriyi Tanımlama	Giriş	Verinin nasıl sınıflandırıldığı ve yaygın kaynakları.	ders	Jasmine
04	İstatistik ve Olasılığa Giriş	Giriş	Veriyi anlamak için olasılık ve istatistik matematiksel teknikleri.	ders video	Dmitry
05	İlişkisel Veri ile Çalışma	Veri ile Çalışma	İlişkisel veriye giriş ve Structured Query Language (SQL) olarak bilinen dil ile ilişkisel veriyi keşfetme ve analiz etmenin temelleri.	ders	Christopher
06	NoSQL Veri ile Çalışma	Veri ile Çalışma	İlişkisel olmayan veriye giriş, çeşitli türleri ve belge veritabanlarını keşfetme ve analiz etmenin temelleri.	ders	Jasmine
07	Python ile Çalışma	Veri ile Çalışma	Pandas gibi kütüphanelerle veri keşfi için Python kullanmanın temelleri. Python programlama hakkında temel bir anlayış önerilir.	ders video	Dmitry
08	Veri Hazırlama	Veriyle Çalışmak	Eksik, hatalı veya eksik verilerle başa çıkmak için veri temizleme ve dönüştürme teknikleri üzerine konular.	ders	Jasmine
09	Miktarları Görselleştirme	Veri Görselleştirme	Matplotlib kullanarak kuş verilerini görselleştirmeyi öğrenin 🦆	ders	Jen
10	Veri Dağılımlarını Görselleştirme	Veri Görselleştirme	Bir aralıktaki gözlemleri ve eğilimleri görselleştirme.	ders	Jen
11	Oranları Görselleştirme	Veri Görselleştirme	Ayrık ve gruplandırılmış yüzdeleri görselleştirme.	ders	Jen
12	İlişkileri Görselleştirme	Veri Görselleştirme	Veri setleri ve değişkenleri arasındaki bağlantıları ve korelasyonları görselleştirme.	ders	Jen
13	Anlamlı Görselleştirmeler	Veri Görselleştirme	Sorun çözme ve içgörüler için görselleştirmelerinizi değerli hale getirme teknikleri ve rehberlik.	ders	Jen
14	Veri Bilimi Yaşam Döngüsüne Giriş	Yaşam Döngüsü	Veri bilimi yaşam döngüsüne ve veri edinme ve çıkarma adımına giriş.	ders	Jasmine
15	Analiz	Yaşam Döngüsü	Veri bilimi yaşam döngüsünün bu aşaması, verileri analiz etme tekniklerine odaklanır.	ders	Jasmine
16	İletişim	Yaşam Döngüsü	Veri bilimi yaşam döngüsünün bu aşaması, verilerden elde edilen içgörüleri karar vericilerin kolayca anlayabileceği şekilde sunmaya odaklanır.	ders	Jalen
17	Bulutta Veri Bilimi	Bulut Verisi	Bu ders serisi, bulutta veri bilimine ve avantajlarına giriş yapar.	ders	Tiffany ve Maud
18	Bulutta Veri Bilimi	Bulut Verisi	Düşük Kod araçları kullanarak modelleri eğitme.	ders	Tiffany ve Maud
19	Bulutta Veri Bilimi	Bulut Verisi	Azure Machine Learning Studio ile modelleri dağıtma.	ders	Tiffany ve Maud
20	Vahşi Doğada Veri Bilimi	Vahşi Doğada	Gerçek dünyada veri bilimi odaklı projeler.	ders	Nitya

GitHub Codespaces

Bu örneği bir Codespace içinde açmak için şu adımları izleyin:

Code açılır menüsüne tıklayın ve Codespaces ile Aç seçeneğini seçin.
Pencerenin altındaki + Yeni codespace seçeneğini seçin. Daha fazla bilgi için GitHub belgelerine göz atın.

VSCode Remote - Containers

Bu depoyu yerel makineniz ve VSCode kullanarak bir konteyner içinde açmak için şu adımları izleyin:

İlk kez bir geliştirme konteyneri kullanıyorsanız, sisteminizin ön gereksinimleri karşıladığından emin olun (örneğin, Docker yüklü olmalı) başlangıç belgelerinde.

Bu depoyu kullanmak için, ya depoyu izole bir Docker hacminde açabilirsiniz:

Not: Arka planda, bu işlem Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... komutunu kullanarak kaynak kodu yerel dosya sistemi yerine bir Docker hacmine klonlayacaktır. Hacimler konteyner verilerini kalıcı hale getirmek için tercih edilen mekanizmadır.

Ya da yerel olarak klonlanmış veya indirilmiş bir depo sürümünü açabilirsiniz:

Bu depoyu yerel dosya sisteminize klonlayın.
F1 tuşuna basın ve Remote-Containers: Open Folder in Container... komutunu seçin.
Bu klasörün klonlanmış kopyasını seçin, konteynerin başlamasını bekleyin ve denemeler yapın.

Çevrimdışı erişim

Bu belgeleri Docsify kullanarak çevrimdışı çalıştırabilirsiniz. Bu depoyu çatallayın, Docsify'i yükleyin yerel makinenize, ardından bu deponun kök klasöründe docsify serve yazın. Web sitesi localhost'ta 3000 portunda sunulacaktır: localhost:3000.

Not, not defterleri Docsify üzerinden görüntülenmeyecektir, bu nedenle bir not defterini çalıştırmanız gerektiğinde, bunu ayrı olarak Python çekirdeği çalıştıran VS Code'da yapın.

Yardım İstiyoruz!

Müfredatın tamamını veya bir kısmını çevirmek isterseniz, lütfen Çeviriler rehberimizi takip edin.

Diğer Müfredatlar

Ekibimiz başka müfredatlar da üretiyor! Şunlara göz atın:

Feragatname:
Bu belge, Co-op Translator adlı yapay zeka çeviri hizmeti kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayın. Belgenin orijinal dili, yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımından kaynaklanan yanlış anlamalar veya yanlış yorumlamalardan sorumlu değiliz.

17 KiB Raw Blame History Unescape Escape