安装指南

January 30, 2026 · View on GitHub

本指南将帮助您设置环境，以使用《数据科学入门》课程。

先决条件

在开始之前，您需要具备以下条件：

基本的命令行/终端操作知识
一个 GitHub 账户（免费）
稳定的互联网连接以完成初始设置

快速开始选项

选项 1：GitHub Codespaces（推荐初学者使用）

最简单的开始方式是使用 GitHub Codespaces，它提供了一个完整的开发环境，直接在浏览器中运行。

访问仓库
点击 Code 下拉菜单
选择 Codespaces 标签
点击 Create codespace on main
等待环境初始化（2-3分钟）

您的环境现在已经准备好，所有依赖项都已预安装！

选项 2：本地开发

如果您希望在自己的电脑上工作，请按照以下详细说明操作。

本地安装

步骤 1：安装 Git

Git 是用于克隆仓库和跟踪更改的必要工具。

Windows:

从 git-scm.com 下载
使用默认设置运行安装程序

macOS:

使用 Homebrew 安装：brew install git
或从 git-scm.com 下载

Linux:

# Debian/Ubuntu
sudo apt-get update
sudo apt-get install git

# Fedora
sudo dnf install git

# Arch
sudo pacman -S git

步骤 2：克隆仓库

# Clone the repository
git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git

# Navigate to the directory
cd Data-Science-For-Beginners

步骤 3：安装 Python 和 Jupyter

数据科学课程需要 Python 3.7 或更高版本。

Windows:

从 python.org 下载 Python
安装时勾选“Add Python to PATH”
验证安装：

python --version

macOS:

# Using Homebrew
brew install python3

# Verify installation
python3 --version

Linux:

# Most Linux distributions come with Python pre-installed
python3 --version

# If not installed:
# Debian/Ubuntu
sudo apt-get install python3 python3-pip

# Fedora
sudo dnf install python3 python3-pip

步骤 4：设置 Python 环境

建议使用虚拟环境来隔离依赖项。

# Create a virtual environment
python -m venv venv

# Activate the virtual environment
# On Windows:
venv\Scripts\activate

# On macOS/Linux:
source venv/bin/activate

步骤 5：安装 Python 包

安装所需的数据科学库：

pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn

步骤 6：安装 Node.js 和 npm（用于测验应用）

测验应用需要 Node.js 和 npm。

Windows/macOS:

从 nodejs.org 下载（推荐 LTS 版本）
运行安装程序

Linux:

# Debian/Ubuntu
# WARNING: Piping scripts from the internet directly into bash can be a security risk.
# It is recommended to review the script before running it:
#   curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x -o setup_lts.x
#   less setup_lts.x
# Then run:
#   sudo -E bash setup_lts.x
#
# Alternatively, you can use the one-liner below at your own risk:
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs

# Fedora
sudo dnf install nodejs

# Verify installation
node --version
npm --version

步骤 7：安装测验应用依赖项

# Navigate to quiz app directory
cd quiz-app

# Install dependencies
npm install

# Return to root directory
cd ..

步骤 8：安装 Docsify（可选）

用于离线访问文档：

npm install -g docsify-cli

验证安装

测试 Python 和 Jupyter

# Activate your virtual environment if not already activated
# On Windows:
venv\Scripts\activate
# On macOS/Linux:
source venv/bin/activate

# Start Jupyter Notebook
jupyter notebook

您的浏览器应该会打开 Jupyter 界面。您现在可以导航到任何课程的 .ipynb 文件。

测试测验应用

# Navigate to quiz app
cd quiz-app

# Start development server
npm run serve

测验应用应该可以通过 http://localhost:8080（如果 8080 端口被占用，则使用其他端口）访问。

测试文档服务器

# From the root directory of the repository
docsify serve

文档应该可以通过 http://localhost:3000 访问。

使用 VS Code Dev Containers

如果您安装了 Docker，可以使用 VS Code Dev Containers：

安装 Docker Desktop
安装 Visual Studio Code
安装 Remote - Containers 扩展
在 VS Code 中打开仓库
按 F1 并选择“Remote-Containers: Reopen in Container”
等待容器构建（仅首次需要）

下一步

查看 README.md 了解课程概览
阅读 USAGE.md 了解常见工作流程和示例
如果遇到问题，请查看 TROUBLESHOOTING.md
如果您想贡献，请阅读 CONTRIBUTING.md

获取帮助

如果您遇到问题：

查看 TROUBLESHOOTING.md 指南
搜索现有的 GitHub Issues
加入我们的 Discord 社区
创建一个新问题，并详细描述您的问题

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