Microsofti Azure Cloud Advocates pakub rõõmuga 10-nädalast, 20 õppetunnist koosnevat õppekava, mis käsitleb andmeteadust. Iga õppetund sisaldab eel- ja järeltesti, kirjalikke juhiseid õppetunni läbimiseks, lahendust ja ülesannet. Meie projektipõhine pedagoogika võimaldab õppida läbi praktilise tegevuse, mis on tõestatud viis uute oskuste omandamiseks.
Südamlik tänu meie autoritele: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.
🙏 Eriline tänu 🙏 meie Microsofti tudengisaadikutele, autoritele, retsensentidele ja sisupakkujatele, sealhulgas 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
 |
|---|
| Andmeteadus algajatele - Visand @nitya |
Araabia | Bengali | Bulgaaria | Birma (Myanmar) | Hiina (lihtsustatud) | Hiina (traditsiooniline, Hongkong) | Hiina (traditsiooniline, Macau) | Hiina (traditsiooniline, Taiwan) | Horvaatia | Tšehhi | Taani | Hollandi | Eesti | Soome | Prantsuse | Saksa | Kreeka | Heebrea | Hindi | Ungari | Indoneesia | Itaalia | Jaapani | Korea | Leedu | Malai | Marathi | Nepali | Norra | Pärsia (Farsi) | Poola | Portugali (Brasiilia) | Portugali (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Rumeenia | Vene | Serbia (kirillitsa) | Slovaki | Sloveeni | Hispaania | Suahiili | Rootsi | Tagalogi (Filipino) | Tamili | Tai | Türgi | Ukraina | Urdu | Vietnami
Kui soovite lisada täiendavaid tõlkeid, toetatud keeled on loetletud siin
Meil on käimas Discordi õpi AI-ga sari, saate rohkem teada ja liituge meiega Õpi AI-ga sari 18.–30. septembril 2025. Saate näpunäiteid ja nippe GitHub Copiloti kasutamiseks andmeteaduses.
Alusta järgmiste ressurssidega:
- Tudengite leht Sellel lehel leiad algajatele mõeldud ressursid, tudengipakid ja isegi viise, kuidas saada tasuta sertifikaadi vautšer. See on leht, mida tasub järjehoidjatesse lisada ja aeg-ajalt kontrollida, kuna vahetame sisu vähemalt kord kuus.
- Microsoft Learn tudengisaadikud Liitu ülemaailmse tudengisaadikute kogukonnaga, see võib olla sinu tee Microsofti.
- Paigaldusjuhend - Samm-sammult juhised algajatele
- Kasutusjuhend - Näited ja tavalised töövood
- Tõrkeotsing - Lahendused levinud probleemidele
- Kaastööjuhend - Kuidas sellele projektile kaasa aidata
- Õpetajatele - Õpetamisjuhised ja klassiruumi ressursid
Täielikud algajad: Kas oled andmeteaduses uus? Alusta meie algajasõbralike näidetega! Need lihtsad ja hästi kommenteeritud näited aitavad sul mõista põhitõdesid enne, kui sukeldud täisõppekavasse. Tudengid: et kasutada seda õppekava iseseisvalt, hargita kogu repo ja täida harjutused iseseisvalt, alustades eeltestiga. Seejärel loe loengut ja täida ülejäänud tegevused. Proovi projekte luua, mõistes õppetunde, mitte kopeerides lahenduskoodi; siiski on see kood saadaval iga projektipõhise õppetunni /solutions kaustades. Teine idee oleks moodustada sõpradega õpperühm ja läbida sisu koos. Edasiseks õppimiseks soovitame Microsoft Learn.
Kiire algus:
- Vaata Paigaldusjuhendit, et seadistada oma keskkond
- Tutvu Kasutusjuhendiga, et õppida, kuidas õppekavaga töötada
- Alusta 1. õppetunnist ja liigu järjest edasi
- Liitu meie Discordi kogukonnaga toe saamiseks
Õpetajad: oleme lisanud mõned soovitused, kuidas seda õppekava kasutada. Oleme tänulikud teie tagasiside eest meie arutelufoorumis!
Gif autor Mohit Jaisal
🎥 Klõpsa ülaloleval pildil, et vaadata videot projektist ja inimestest, kes selle lõid!
Oleme valinud kaks pedagoogilist põhimõtet selle õppekava koostamisel: tagada, et see oleks projektipõhine ja sisaldaks sagedasi teste. Selle sarja lõpuks õpivad õpilased andmeteaduse põhialuseid, sealhulgas eetilisi kontseptsioone, andmete ettevalmistamist, erinevaid viise andmetega töötamiseks, andmete visualiseerimist, andmete analüüsi, andmeteaduse reaalseid kasutusjuhtumeid ja palju muud.
Lisaks aitab madala panusega test enne tundi suunata õpilase tähelepanu teema õppimisele, samas kui teine test pärast tundi tagab parema teadmiste säilitamise. See õppekava on loodud paindlikuks ja lõbusaks ning seda saab läbida tervikuna või osaliselt. Projektid algavad väikestest ja muutuvad 10-nädalase tsükli lõpuks järjest keerukamaks.
Vaata meie käitumisjuhendit, kaastöö juhiseid, tõlkejuhiseid. Ootame teie konstruktiivset tagasisidet!
- Valikuline visandmärkmed
- Valikuline lisavideo
- Eeltunni soojendustest
- Kirjalik tund
- Projektipõhiste tundide puhul samm-sammult juhised projekti loomiseks
- Teadmiste kontrollid
- Väljakutse
- Lisalugemine
- Ülesanne
- Pärast tunni test
Märkus testide kohta: Kõik testid asuvad Quiz-App kaustas, kokku 40 testi, millest igaüks sisaldab kolme küsimust. Need on tundidesse lingitud, kuid testirakendust saab käivitada kohapeal või Azure'is; järgige juhiseid
quiz-appkaustas. Testid lokaliseeritakse järk-järgult.
Uus andmeteaduses? Oleme loonud spetsiaalse näidete kataloogi lihtsa ja hästi kommenteeritud koodiga, et aidata teil alustada:
- 🌟 Hello World - Teie esimene andmeteaduse programm
- 📂 Andmete laadimine - Õppige andmekogumeid lugema ja uurima
- 📊 Lihtne analüüs - Statistika arvutamine ja mustrite leidmine
- 📈 Põhivisualiseerimine - Diagrammide ja graafikute loomine
- 🔬 Reaalne projekt - Täielik töövoog algusest lõpuni
Iga näide sisaldab üksikasjalikke kommentaare, mis selgitavad iga sammu, muutes selle ideaalseks algajatele!
👉 Alusta näidetega 👈
 |
|---|
| Andmeteadus algajatele: Teekond - Visandmärkmed @nitya |
| Tunni number | Teema | Tunni jaotus | Õpieesmärgid | Lingitud tund | Autor |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Andmeteaduse määratlemine | Sissejuhatus | Õppige andmeteaduse põhimõisteid ja kuidas see on seotud tehisintellekti, masinõppe ja suurandmetega. | tund video | Dmitry |
| 02 | Andmeteaduse eetika | Sissejuhatus | Andmeteetika kontseptsioonid, väljakutsed ja raamistikud. | tund | Nitya |
| 03 | Andmete määratlemine | Sissejuhatus | Kuidas andmeid klassifitseeritakse ja nende levinumad allikad. | tund | Jasmine |
| 04 | Statistika ja tõenäosuse sissejuhatus | Sissejuhatus | Matemaatilised tehnikad tõenäosuse ja statistika kasutamiseks andmete mõistmiseks. | tund video | Dmitry |
| 05 | Töö relatsiooniliste andmetega | Töö andmetega | Sissejuhatus relatsiooniliste andmete ja SQL-i (hääldatakse "siikvel") kasutamise põhitõdedesse relatsiooniliste andmete uurimiseks ja analüüsimiseks. | tund | Christopher |
| 06 | Töö NoSQL andmetega | Töö andmetega | Sissejuhatus mitte-relatsiooniliste andmete erinevatesse tüüpidesse ja dokumentide andmebaaside uurimise ja analüüsimise põhitõdedesse. | tund | Jasmine |
| 07 | Töö Pythoniga | Töö andmetega | Pythoni kasutamise põhitõed andmete uurimiseks, kasutades selliseid teeke nagu Pandas. Soovitatav on Pythoni programmeerimise põhialuste mõistmine. | tund video | Dmitry |
| 08 | Andmete ettevalmistamine | Töö andmetega | Teemad andmete puhastamise ja teisendamise tehnikatest, et lahendada puuduvate, ebatäpsete või mittetäielike andmete probleeme. | tund | Jasmine |
| 09 | Koguste visualiseerimine | Andmete visualiseerimine | Õppige kasutama Matplotlibi, et visualiseerida linnuandmeid 🦆 | tund | Jen |
| 10 | Andmete jaotuste visualiseerimine | Andmete visualiseerimine | Vaadeldavate andmete ja trendide visualiseerimine intervalli sees. | tund | Jen |
| 11 | Proportsioonide visualiseerimine | Andmete visualiseerimine | Diskreetsete ja rühmitatud protsentide visualiseerimine. | tund | Jen |
| 12 | Suhete visualiseerimine | Andmete visualiseerimine | Andmekogumite ja nende muutujate vaheliste seoste ja korrelatsioonide visualiseerimine. | tund | Jen |
| 13 | Tähenduslikud visualiseeringud | Andmete visualiseerimine | Tehnikad ja juhised, kuidas muuta oma visualiseeringud tõhusaks probleemide lahendamiseks ja teadmiste saamiseks. | tund | Jen |
| 14 | Andmeteaduse elutsükli sissejuhatus | Elutsükkel | Sissejuhatus andmeteaduse elutsüklisse ja selle esimesse etappi, andmete hankimisse ja ekstraheerimisse. | tund | Jasmine |
| 15 | Analüüsimine | Elutsükkel | Andmeteaduse elutsükli etapp, mis keskendub andmete analüüsimise tehnikatele. | tund | Jasmine |
| 16 | Kommunikatsioon | Elutsükkel | Andmeteaduse elutsükli etapp, mis keskendub andmetest saadud teadmiste esitamisele otsustajatele arusaadaval viisil. | tund | Jalen |
| 17 | Andmeteadus pilves | Pilveandmed | Tundide sari, mis tutvustab andmeteadust pilves ja selle eeliseid. | tund | Tiffany ja Maud |
| 18 | Andmeteadus pilves | Pilveandmed | Mudelite treenimine madala koodiga tööriistade abil. | tund | Tiffany ja Maud |
| 19 | Andmeteadus pilves | Pilveandmed | Mudelite juurutamine Azure Machine Learning Studio abil. | tund | Tiffany ja Maud |
| 20 | Andmeteadus looduses | Looduses | Andmeteaduse juhitud projektid reaalses maailmas. | tund | Nitya |
Järgi neid samme, et avada see näidis Codespaces'is:
- Klõpsa koodimenüül ja vali Open with Codespaces valik.
- Vali + New codespace paneeli allosas. Lisainfo saamiseks vaata GitHubi dokumentatsiooni.
Järgi neid samme, et avada see repo konteineris, kasutades oma kohalikku masinat ja VSCode'i koos VS Code Remote - Containers laiendusega:
- Kui kasutad arenduskonteinerit esimest korda, veendu, et su süsteem vastab eeltingimustele (nt Docker on paigaldatud) alustamise dokumentatsioonis.
Selle repo kasutamiseks saad selle avada kas isoleeritud Docker mahus:
Märkus: Selle protsessi käigus kasutatakse Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... käsku, et kloonida lähtekood Docker mahus, mitte kohalikus failisüsteemis. Mahud on eelistatud mehhanism konteineri andmete säilitamiseks.
Või avada kohalikult kloonitud või alla laaditud versioon repo-st:
- Klooni see repo oma kohalikku failisüsteemi.
- Vajuta F1 ja vali Remote-Containers: Open Folder in Container... käsk.
- Vali kloonitud kaust, oota, kuni konteiner käivitub, ja proovi asju.
Saad seda dokumentatsiooni kasutada ka offline'is, kasutades Docsify. Forki see repo, paigalda Docsify oma kohalikku masinasse, ja seejärel sisesta selle repo juurkaustas docsify serve. Veebileht avaneb porti 3000 sinu localhostis: localhost:3000.
Märkus, märkmikud ei renderdu Docsify kaudu, seega kui vajad märkmiku käivitamist, tee seda eraldi VS Code'is, kasutades Pythoni kerneli.
Meie meeskond koostab ka teisi õppekavasid! Vaata:
-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA){kind=icon}
-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC){kind=icon}
-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9){kind=icon}
Probleemid? Vaata meie Tõrkeotsingu juhendit, et leida lahendusi levinud probleemidele.
Kui jääd hätta või sul on küsimusi tehisintellekti rakenduste loomise kohta, liitu:
Kui sul on tagasisidet toodete kohta või esineb vigu, külastage:
Lahtiütlus:
See dokument on tõlgitud AI tõlketeenuse Co-op Translator abil. Kuigi püüame tagada täpsust, palume arvestada, et automaatsed tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Algne dokument selle algses keeles tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Olulise teabe puhul soovitame kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta arusaamatuste või valesti tõlgenduste eest, mis võivad tekkida selle tõlke kasutamise tõttu.