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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-Beginners

Data 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。

💡 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 --filter=blob: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

1. 安装Python 3.7+和Jupyter Notebook（详细步骤见 INSTALLATION.md）；
2. 创建虚拟环境隔离依赖：python -m venv venv；
3. 安装数据分析三件套：pip install pandas numpy matplotlib；
4. 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：

1. 第1周：clone 仓库，跑通 examples/ 的 5 个示例脚本，建立信心；
2. 第1-4周：每周 2 课，先学概念再用 Notebook 动手；
3. 第5-7周：专注可视化模块，产出自己的图表作品集；
4. 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。

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