Azure Cloud Advocates bij Microsoft zijn verheugd om een 10-weekse, 20-les curriculum aan te bieden over Data Science. Elke les bevat quizzen vóór en na de les, geschreven instructies om de les te voltooien, een oplossing en een opdracht. Onze projectgerichte pedagogiek stelt je in staat om te leren terwijl je bouwt, een bewezen manier om nieuwe vaardigheden te 'verankeren'.
Hartelijke dank aan onze auteurs: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.
🙏 Speciale dank 🙏 aan onze Microsoft Student Ambassador auteurs, beoordelaars en inhoudsbijdragers, met name 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
 |
|---|
| Data Science voor Beginners - Sketchnote door @nitya |
Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese
Liever lokaal klonen?
Deze repository bevat meer dan 50 taalvertalingen, wat de downloadgrootte aanzienlijk vergroot. Om te klonen zonder vertalingen, gebruik sparse checkout:
Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git cd Data-Science-For-Beginners git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git cd Data-Science-For-Beginners git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"Dit geeft je alles wat je nodig hebt om de cursus te voltooien met een veel snellere download.
Als je wilt dat extra vertalingen worden ondersteund, staan deze vermeld hier
We hebben een Discord leerreeks over AI gaande, leer meer en sluit je aan bij Learn with AI Series van 18 - 30 september 2025. Je ontvangt tips en trucs voor het gebruik van GitHub Copilot voor Data Science.
Begin met de volgende bronnen:
- Student Hub pagina Op deze pagina vind je bronnen voor beginners, studentenpakketten en zelfs manieren om een gratis certificaatvoucher te krijgen. Dit is een pagina die je wilt toevoegen aan je favorieten en af en toe wilt controleren, aangezien we minstens maandelijks inhoud wisselen.
- Microsoft Learn Student Ambassadors Word lid van een wereldwijde community van studentambassadeurs, dit kan jouw ingang zijn tot Microsoft.
- Installatiegids - Stapsgewijze installatie-instructies voor beginners
- Gebruiksgids - Voorbeelden en veelvoorkomende workflows
- Probleemoplossing - Oplossingen voor veelvoorkomende problemen
- Bijdragegids - Hoe bij te dragen aan dit project
- Voor docenten - Lesmateriaal en bronnen voor de klas
Volledige Beginners: Nieuw bij data science? Begin met onze beginnersvriendelijke voorbeelden! Deze eenvoudige, goed toegelichte voorbeelden helpen je de basis te begrijpen voordat je aan het volledige curriculum begint. Studenten: om dit curriculum zelfstandig te gebruiken, fork je de gehele repo en maak je de oefeningen zelfstandig, beginnend met een quiz vóór de les. Lees daarna de les en voltooi de overige activiteiten. Probeer de projecten te maken door de lessen te begrijpen in plaats van simpelweg de oplossing te kopiëren; die code is echter beschikbaar in de /solutions-mappen in elke projectgerichte les. Een andere optie is om een studiegroep te vormen met vrienden en samen door de inhoud te gaan. Voor verdere studie raden we Microsoft Learn aan.
Snelstart:
- Bekijk de Installatiegids om je omgeving in te stellen
- Bekijk de Gebruiksgids om te leren werken met het curriculum
- Begin met Les 1 en werk deze achtereenvolgens door
- Word lid van onze Discord-community voor ondersteuning
Docenten: we hebben enkele suggesties opgenomen over hoe je dit curriculum kunt gebruiken. We horen graag je feedback in ons discussieforum!
Gif door Mohit Jaisal
🎥 Klik op de afbeelding hierboven voor een video over het project en de mensen die het hebben gemaakt!
We hebben twee pedagogische principes gekozen bij het opbouwen van dit curriculum: ervoor zorgen dat het projectgericht is en dat het frequente quizzen bevat. Aan het einde van deze reeks hebben studenten de basisprincipes van datawetenschap geleerd, inclusief ethische concepten, gegevensvoorbereiding, verschillende manieren om met data te werken, datavisualisatie, data-analyse, praktijkvoorbeelden van datawetenschap en meer.
Daarnaast zet een quiz met lage inzet vóór een les de intentie van de leerling om een onderwerp te leren, terwijl een tweede quiz na de les zorgt voor verdere retentie. Dit curriculum is ontworpen om flexibel en leuk te zijn en kan geheel of gedeeltelijk worden gevolgd. De projecten beginnen klein en worden steeds complexer tegen het einde van de tienweekse cyclus.
Vind onze Gedragscode, Bijdragen, Vertaling richtlijnen. We verwelkomen je constructieve feedback!
- Optionele sketchnote
- Optionele aanvullende video
- Voor-les warming-up quiz
- Geschreven les
- Voor projectgebaseerde lessen, stapsgewijze handleidingen om het project te bouwen
- Kenniscontroles
- Een uitdaging
- Aanvullende leesstof
- Opdracht
- Quiz na de les
Een opmerking over quizzen: Alle quizzen bevinden zich in de Quiz-App map, in totaal 40 quizzen met elk drie vragen. Ze zijn gekoppeld vanuit de lessen, maar de quiz-app kan lokaal worden uitgevoerd of worden ingezet op Azure; volg de instructies in de
quiz-appmap. Ze worden geleidelijk gelokaliseerd.
Nieuw in Data Science? We hebben een speciale voorbeeldmap gemaakt met eenvoudige, goed toegelichte code om je op weg te helpen:
- 🌟 Hello World - Je eerste data science programma
- 📂 Gegevens laden - Leer datasets lezen en verkennen
- 📊 Eenvoudige analyse - Bereken statistieken en vind patronen
- 📈 Basisvisualisatie - Maak grafieken en diagrammen
- 🔬 Project uit de praktijk - Volledig workflow van begin tot eind
Elk voorbeeld bevat gedetailleerde commentaren die elke stap uitleggen, perfect voor absolute beginners!
 |
|---|
| Data Science Voor Beginners: Routekaart - Sketchnote door @nitya |
| Lesnummer | Onderwerp | Lesgroep | Leerdoelen | Gekoppelde les | Auteur |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Wat is Data Science | Introductie | Leer de basisbegrippen achter datawetenschap en hoe het verband houdt met kunstmatige intelligentie, machine learning en big data. | les video | Dmitry |
| 02 | Ethiek in Data Science | Introductie | Concepten, uitdagingen en kaders rondom data-ethiek. | les | Nitya |
| 03 | Wat zijn Data | Introductie | Hoe data wordt geclassificeerd en de gebruikelijke bronnen ervan. | les | Jasmine |
| 04 | Introductie tot Statistiek & Kansrekening | Introductie | De wiskundige technieken van kansrekening en statistiek om data te begrijpen. | les video | Dmitry |
| 05 | Werken met Relationele Data | Werken met Data | Introductie tot relationele data en de basis van het verkennen en analyseren van relationele data met de Structured Query Language, ook wel SQL genoemd (uitgesproken als "see-quell"). | les | Christopher |
| 06 | Werken met NoSQL Data | Werken met Data | Introductie tot niet-relationele data, de verschillende typen en de basis van het verkennen en analyseren van documentdatabases. | les | Jasmine |
| 07 | Werken met Python | Werken met Data | Basis van het gebruik van Python voor data-exploratie met bibliotheken zoals Pandas. Basiskennis van Python-programmering wordt aanbevolen. | les video | Dmitry |
| 08 | Data Voorbereiding | Werken met Data | Onderwerpen over data-technieken voor het schoonmaken en transformeren van data om uitdagingen aan te pakken zoals ontbrekende, onnauwkeurige of onvolledige data. | les | Jasmine |
| 09 | Visualiseren van Hoeveelheden | Data Visualisatie | Leer hoe Matplotlib te gebruiken om vogeldatat te visualiseren 🦆 | les | Jen |
| 10 | Visualiseren van Verdelingen in Data | Data Visualisatie | Visualiseren van observaties en trends binnen een interval. | les | Jen |
| 11 | Visualiseren van Verhoudingen | Data Visualisatie | Visualiseren van discrete en gegroepeerde percentages. | les | Jen |
| 12 | Visualiseren van Relaties | Data Visualisatie | Visualiseren van verbindingen en correlaties tussen datasets en hun variabelen. | les | Jen |
| 13 | Betekenisvolle Visualisaties | Data Visualisatie | Technieken en richtlijnen voor het maken van waardevolle visualisaties voor effectief probleemoplossen en inzichten. | les | Jen |
| 14 | Introductie tot de Data Science levenscyclus | Levenscyclus | Introductie tot de data science levenscyclus en de eerste stap van het verwerven en extraheren van data. | les | Jasmine |
| 15 | Analyseren | Levenscyclus | Deze fase van de data science levenscyclus richt zich op technieken om data te analyseren. | les | Jasmine |
| 16 | Communicatie | Levenscyclus | Deze fase van de data science levenscyclus richt zich op het presenteren van inzichten uit data op een manier die besluitvormers helpt dit te begrijpen. | les | Jalen |
| 17 | Data Science in de Cloud | Cloud Data | Deze serie lessen introduceert data science in de cloud en de voordelen ervan. | les | Tiffany en Maud |
| 18 | Data Science in de Cloud | Cloud Data | Modellen trainen met Low Code tools. | les | Tiffany en Maud |
| 19 | Data Science in de Cloud | Cloud Data | Modellen uitrollen met Azure Machine Learning Studio. | les | Tiffany en Maud |
| 20 | Data Science in de praktijk | In de praktijk | Data science gedreven projecten in de echte wereld. | les | Nitya |
Volg deze stappen om dit voorbeeld in een Codespace te openen:
- Klik op het Code-menu en selecteer de optie Openen met Codespaces.
- Selecteer + Nieuwe codespace onderaan het paneel. Voor meer informatie, bekijk de GitHub documentatie.
Volg deze stappen om deze repo in een container te openen met je lokale machine en VSCode met de VS Code Remote - Containers extensie:
- Als dit je eerste keer is dat je een ontwikkelcontainer gebruikt, zorg dan dat je systeem voldoet aan de vereisten (zoals het geïnstalleerd hebben van Docker) in de startdocumentatie.
Om deze repository te gebruiken, kun je de repository openen in een geïsoleerde Docker volume:
Opmerking: Onder de motorkap zal dit het Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... commando gebruiken om de broncode te klonen in een Docker volume in plaats van het lokale bestandssysteem. Volumes zijn de voorkeursmethode om containerdata te bewaren.
Of open een lokaal gekloonde of gedownloade versie van de repository:
- Clone deze repository naar je lokale bestandssysteem.
- Druk op F1 en selecteer het commando Remote-Containers: Open Folder in Container....
- Selecteer de gekloonde kopie van deze map, wacht tot de container is gestart, en probeer het uit.
Je kunt deze documentatie offline draaien met Docsify. Fork deze repo, installeer Docsify op je lokale machine, typ dan in de hoofdmap van deze repo docsify serve. De website wordt geserveerd op poort 3000 op je localhost: localhost:3000.
Let op, notebooks worden niet weergegeven via Docsify, dus wanneer je een notebook moet uitvoeren, doe dat dan apart in VS Code met een Python kernel.
Ons team maakt ook andere curricula! Bekijk:
-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}
Problemen ondervonden? Bekijk onze Probleemoplossingsgids voor oplossingen voor veelvoorkomende problemen.
Als je vastloopt of vragen hebt over het bouwen van AI-apps. Doe mee met medeleerlingen en ervaren ontwikkelaars in discussies over MCP. Het is een ondersteunende community waar vragen welkom zijn en kennis vrij gedeeld wordt.
Als je productfeedback hebt of fouten tegenkomt tijdens het bouwen, bezoek dan:
Disclaimer: Dit document is vertaald met behulp van de AI-vertalingsdienst Co-op Translator. Hoewel we streven naar nauwkeurigheid, dient u er rekening mee te houden dat automatische vertalingen fouten of onnauwkeurigheden kunnen bevatten. Het originele document in de originele taal moet als de gezaghebbende bron worden beschouwd. Voor cruciale informatie wordt professionele menselijke vertaling aanbevolen. Wij zijn niet aansprakelijk voor enige misverstanden of verkeerde interpretaties die voortvloeien uit het gebruik van deze vertaling.