大手筆!微軟一口氣在 GitHub 開源了 4 個技術教程

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這是「進擊的Coder」的第 601  篇技術分享

作者:小 G

來源:GitHubDaily

閱讀本文大概需要 6 分鐘。

眾所周知,自微軟收購 GitHub 以後,在 GitHub 平臺上的開源專案也漸漸多了起來。畢竟買下了全球最大的程式碼託管平臺,微軟肯定要在開源這一塊有所表率。

而在一系列開源舉措之下,也使得諸多開發者對之前那個喜歡以閉源為主,圈地自萌的微軟也有很大的改觀。

去年,微軟在 GitHub 上頻放大招,推出了一系列「XX-for-Beginners」的開源技術教程。

顧名思義,就是寫給初學者看的技術教程, 裡面覆蓋了 Web 開發、機器學習、Python、物聯網、全棧、資料科學、DevOps 等諸多內容 。如果你有耐心,把這些教程挨個通讀一遍,定會讓你的技術實力有質的提升。

在我將這幾大教程初略過了一遍之後,發現他們都有著以下統一特點:

  • 總課時均為期 12 周,共 24 節,讓你可以合理安排學習計劃;

  • 每個課程均附有專案實戰開發講解,更加強調實踐出真知;

  • 每節課均附有測驗說明、草圖筆記、作業任務等內容,助你更系統、更全面的掌握課程內容。

接下來,便 由我來跟大家好好介紹下,這幾大教程裡面都包含了什麼。

ML for Beginners

中譯名: 《給初學者看的機器學習》,主要講解機器學習簡介與歷史、自然語言處理、常用 NLP 任務、 語義及情感分析等基礎知識

此外,還將通過開發南瓜價格預測、美食分類、酒店情感分析等多個專案,帶你瞭解機器學習的實際使用。

在課程插圖方面,也讓微軟得到了不少加分。

以下圖為例,微軟講師通過插圖的方式,更為直觀、更具趣味性的像我們展示了機器學習的發展歷史:

由上圖我們可知,機器學習起源自 1950 年代,阿蘭圖靈讓機器學會思考的想法,在後續的不斷迭代演變過程中,才成為我們今天口中所討論的機器學習。

類似的插圖及詳細內容介紹,大家可以去該課程的 GitHub 倉庫一窺究竟。

GitHub: https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners

Web Development for Beginners

中譯名: 《給初學者看的 Web 開發教程》,主要講解 JavaScript、CSS、HTML 相關的基礎知識

作者還會通過開發打字遊戲、瀏覽器擴充套件、太空遊戲等多個專案,帶你瞭解 Web 開發的整體流程。

其實,Web 開發入門並不難,難的是面對當下市場上林林總總的課程,如何去選擇最適合自己的一門課。

許多人在學了 HTML、CSS、JavaScript 等基礎知識後,下一步何去何從,毫無頭緒。但在微軟這門課裡面,每隨著一個知識點的深入,便會對應一個簡單的實戰專案開發,讓你從實踐中去充分吸收知識。

另外,為了使得課程對新手更加友好,裡面還會對程式語言、程式碼編輯器、瀏覽器、命令列工具等內容作出補充說明,就像這張配圖一樣:

看到配圖上面的內容,是不是已經開始抑制不住你想學習的衝動了?沒事,Star 一下這個專案的 GitHub 倉庫,開始學起來吧!

GitHub: https://github.com/microsoft/Web-Dev-For-Beginners

IoT for Beginners

中譯名: 《給初學者看的 IoT》,主講物聯網通用知識、感測器資料收集、執行器響應處理、硬體聯網方式、位置追蹤、語音識別等基礎知識

通過開發植物監控、澆水系統、車輛跟蹤、聲控烹飪計時器等多個專案,帶你瞭解物聯網的實際使用。

課程中的多個專案,將打通食物從農場,再到餐桌的完整處理流程,其中涉及農業、物流、製造、零售、消費者等多個產業,覆蓋了物聯網裝置在當下主流行業的應用。

在萬物互聯的時代,物聯網這一概念也開始普及到千家萬戶,古代人們所暢想的隔空控物,與物對話,在隨著聲控硬體的推廣下,也慢慢讓這一理念得以實現,成為常態。

而作為技術人員的我們,為了讓自己在職場中更加不可替代,便得先人一步,看到未來,提前做好規劃與打算。

小 G 認為,物聯網這一行業,未來定會誕生很多有趣的應用與產品,這一點,也在前陣子火爆全網的「人造智慧單車」上面得到了應驗。

即使你未來不考慮從事這一行業,學點物聯網知識,下一個野生鋼鐵俠指不定就是你呢 。

GitHub: https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners

Data Science for Beginners

中譯名:《給初學者看的資料科學》, 主講資料科學通用知識、統計與概率導論、SQL 與 NoSQL 的使用,視覺化資料分佈、資料科學生命週期簡介等基礎知識

通過這一教程,你可以充分了解資料科學背後的基本概念,以及它與人工智慧、機器學習和大資料之間的關係,並進一步認識、學習關係型資料庫 SQL,以及非關係型資料庫 NoSQL 的技術理念與實際應用場景。

在資料的分析、處理、探索等方面,搭配上 Matplotlib、Pandas 以及各類低程式碼工具,無疑可以讓開發效率提升不少,而這些工具的使用,在該教程中也同樣有所提及。

在現今這個資料大爆炸時代,從一堆繁雜且冗餘的資料中,分析並提取出其應有的價值,也頗為考驗程式設計功力。

微軟提供的這一教程,學習路徑與架構設計的脈絡圖卻頗為清晰,並在此之間,穿插了很多實際用例,讓新手在資料科學這一領域的探索中,少走很多彎路。

GitHub: https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners

總結

上面幾個教程,便是微軟此次在 GitHub 上開源的機器學習、Web 開發、物聯網三大課程,看完之後,你們是不是覺得微軟此次的開源非常良心呢?

End

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