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微软Data Science for Beginners完全指南10周20课从零系统掌握数据科学【免费下载链接】Data-Science-For-Beginners10 Weeks, 20 Lessons, Data Science for All!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/da/Data-Science-For-BeginnersData Science for Beginners 是微软 Azure 云倡导团队开源的一套免费数据科学入门课程用 10 周、20 课的时间带你从零开始系统掌握数据科学从定义数据科学、伦理与统计学基础到使用 SQL、Python 处理数据再到数据可视化、数据科学生命周期和云平台上的机器学习。课程采用项目驱动 高频测验教学法每一课都包含预习测验、图文讲解、动手练习和课后测验适合零基础新手、转行学习者和教师使用。课程全景10周20课的数据科学学习路线图整个课程由微软团队Jasmine Greenaway、Dmitry Soshnikov、Nitya Narasimhan 等编写覆盖数据科学核心技能树。6 大模块、20 个主题的完整导航见 docs/_sidebar.md。阶段课程你将学到1️⃣ 第1-4课数据科学入门数据科学定义、伦理框架、数据分类、统计与概率2️⃣ 第5-8课数据处理关系型数据库与 SQL、NoSQL 文档数据库、Python 数据分析、数据清洗3️⃣ 第9-13课数据可视化数量、分布、比例、关系可视化以及如何让图表更有意义4️⃣ 第14-16课数据科学生命周期数据获取与分析、向决策者有效沟通洞察5️⃣ 第17-19课云上的数据科学云平台优势、Low Code 工具训练模型、Azure ML 部署6️⃣ 第20课数据科学实战真实世界中的数据科学项目案例 课程支持50 语言翻译含简体中文见 translations/zh-CN/且通过 GitHub Action 自动同步更新。为什么新手应该选这门数据科学课程项目驱动 测验闭环知识学得牢传统教程看完就忘而 Data Science for Beginners 每课都遵循固定结构课前测验 → 图文课 → Jupyter Notebook 动手练习 → 课后作业 → 课后测验。40 套测验全部内置在 quiz-app/ 目录中可以本地运行也可以用测验巩固记忆。真实数据集随仓库附带课程自带 data/ 数据目录包含鸟类数据 birds.csv、蘑菇分类 mushrooms.csv、出租车记录 taxi.csv、糖尿病数据 diabetes.tsv 等练习即练真数据无需自己找数据集。快速安装步骤5分钟搭好学习环境一键克隆仓库git clone --filterblob:none --sparse https://gitcode.com/GitHub_Trending/da/Data-Science-For-Beginners cd Data-Science-For-Beginners仓库内含大量翻译文件使用上面的 sparse checkout 方式可以跳过translations目录下载速度更快。配置 Python 环境安装Python 3.7和Jupyter Notebook详细步骤见 INSTALLATION.md创建虚拟环境隔离依赖python -m venv venv安装数据分析三件套pip install pandas numpy matplotlib在仓库根目录运行jupyter notebook开始上课。遇到问题TROUBLESHOOTING.md 汇总了常见报错及解决方案日常学习流程如何跑 Notebook、做测验见 USAGE.md。零基础先从 examples 目录热热身官方专门为新学员准备了 5 个循序渐进的示例脚本从数据科学版 Hello World到完整真实项目examples/ 目录下的 01_hello_world_data_science.py、02_loading_data.py、04_basic_visualization.py 等每个文件都带详细中文级注释跑通后再进入 20 课正课。20课学习路径详解从统计基础到云端机器学习第1-4课打牢概念地基第01课 定义数据科学理清数据科学与人工智能、机器学习、大数据的关系 → 1-Introduction/01-defining-data-science/README.md第02课 数据科学伦理伦理概念、挑战与框架 → 1-Introduction/02-ethics/README.md第04课 统计与概率入门用数学工具理解数据附 Jupyter 练习 → 04-stats-and-probability/notebook.ipynb第5-8课玩转关系型数据库、NoSQL 与 Python第05课使用 SQL 查询 airports.db 机场数据库零基础学结构化查询语言第06课探索 JSON 文档数据库附 PersonsData.json 等样例数据第07课用 Pandas 分析论文与疫情传播数据配套 notebook-covidspread.ipynb 实战练习第08课数据准备处理缺失、不准确、不完整数据的核心技巧。第9-13课数据可视化五连击这是课程最出图的模块每课都有完整 notebook.ipynb 和解答solution 目录课程可视化主题典型图表第09课数量可视化柱状图、堆叠条形图第10课分布可视化直方图、密度图、散点图第11课比例可视化饼图、环图、华夫图第12课关系可视化折线图、分面图第13课有意义的数据可视化识别坏图表学会讲故事课程还保留了完整的 R 语言版可视化练习3-Data-Visualization/R/R 用户同样可以学。第14-20课生命周期、云平台与真实世界第14-16课走通数据科学生命周期——获取数据 → 分析数据 → 向决策者沟通洞察其中第16课提供了 演示文稿模板第17-19课把数据科学搬上云——理解云平台价值、用 Low Code 工具训练模型、在 Azure Machine Learning 上部署模型含 notebook.ipynb 与 solution 解答第20课真实世界案例看数据科学如何在实际项目中落地。课程配套资源清单这些宝藏别错过手绘笔记sketchnotes/ 目录提供 20 张手绘概念图一张图看懂一节课复习神器❓测验应用quiz-app/ 内置 40 套课前课后测验支持本地运行与部署示例数据data/ 目录含 CSV/TSV 数据集直接拿来练手教师指南for-teachers.md 提供课堂教学建议适合组织学习小组完整课纲README.md 列出了每课的学习目标与作者信息。总结一条完整的数据科学入门路线微软 Data Science for Beginners 的价值在于系统性和完整性不是零散技巧的合集而是一条从什么是数据科学到在云上部署模型的完整路径。建议学习节奏第1周clone 仓库跑通 examples/ 的 5 个示例脚本建立信心第1-4周每周 2 课先学概念再用 Notebook 动手第5-7周专注可视化模块产出自己的图表作品集第8-10周完成生命周期与云平台课程做一个端到端小项目。每课完成课后顺手做一遍测验10 周后你将同时具备 SQL、Python、数据可视化和云机器学习的基础能力——这正是从零系统掌握数据科学的最佳路径。【免费下载链接】Data-Science-For-Beginners10 Weeks, 20 Lessons, Data Science for All!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/da/Data-Science-For-Beginners创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 微软Data Science for Beginners完全指南：10周20课，从零系统掌握数据科学
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