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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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"original_hash": "87f157ea00d36c1d12c14390d9852b50",
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"translation_date": "2025-08-28T10:35:59+00:00",
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}
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## Per Educatori
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Vorresti utilizzare questo curriculum nella tua classe? Sentiti libero di farlo!
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Infatti, puoi usarlo direttamente su GitHub utilizzando GitHub Classroom.
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Per farlo, fai un fork di questo repository. Avrai bisogno di creare un repository per ogni lezione, quindi dovrai estrarre ogni cartella in un repository separato. In questo modo, [GitHub Classroom](https://classroom.github.com/classrooms) potrà gestire ogni lezione separatamente.
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Queste [istruzioni complete](https://github.blog/2020-03-18-set-up-your-digital-classroom-with-github-classroom/) ti daranno un'idea su come configurare la tua classe.
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## Utilizzare il repository così com'è
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Se desideri utilizzare questo repository nella sua forma attuale, senza utilizzare GitHub Classroom, è possibile farlo. Dovrai comunicare ai tuoi studenti quale lezione seguire insieme.
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In un formato online (Zoom, Teams o altri), potresti creare stanze di gruppo per i quiz e guidare gli studenti per prepararli all'apprendimento. Poi invita gli studenti a completare i quiz e a inviare le loro risposte come 'issues' a un orario stabilito. Potresti fare lo stesso con i compiti, se desideri che gli studenti lavorino collaborativamente in modo aperto.
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Se preferisci un formato più privato, chiedi ai tuoi studenti di fare un fork del curriculum, lezione per lezione, nei loro repository GitHub privati e di darti accesso. In questo modo potranno completare quiz e compiti in modo privato e inviarteli tramite issues sul tuo repository della classe.
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Ci sono molti modi per far funzionare questo approccio in un formato di classe online. Facci sapere quale funziona meglio per te!
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## Incluso in questo curriculum:
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20 lezioni, 40 quiz e 20 compiti. Le sketchnotes accompagnano le lezioni per gli studenti visivi. Molte lezioni sono disponibili sia in Python che in R e possono essere completate utilizzando Jupyter notebooks in VS Code. Scopri di più su come configurare la tua classe per utilizzare questa tecnologia: https://code.visualstudio.com/docs/datascience/jupyter-notebooks.
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Tutte le sketchnotes, inclusa una versione in formato poster, si trovano [in questa cartella](../../sketchnotes).
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L'intero curriculum è disponibile [in formato PDF](../../pdf/readme.pdf).
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Puoi anche eseguire questo curriculum come un sito web autonomo e offline-friendly utilizzando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). [Installa Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sulla tua macchina locale, poi nella cartella principale della tua copia locale di questo repository, digita `docsify serve`. Il sito web sarà servito sulla porta 3000 del tuo localhost: `localhost:3000`.
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Una versione offline-friendly del curriculum si aprirà come una pagina web autonoma: https://localhost:3000
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Le lezioni sono suddivise in 6 parti:
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- 1: Introduzione
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- 1: Definire la Data Science
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- 2: Etica
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- 3: Definire i Dati
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- 4: Panoramica su Probabilità e Statistica
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- 2: Lavorare con i Dati
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- 5: Database Relazionali
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- 6: Database Non Relazionali
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- 7: Python
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- 8: Preparazione dei Dati
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- 3: Visualizzazione dei Dati
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- 9: Visualizzazione delle Quantità
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- 10: Visualizzazione delle Distribuzioni
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- 11: Visualizzazione delle Proporzioni
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- 12: Visualizzazione delle Relazioni
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- 13: Visualizzazioni Significative
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- 4: Ciclo di Vita della Data Science
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- 14: Introduzione
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- 15: Analisi
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- 16: Comunicazione
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- 5: Data Science nel Cloud
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- 17: Introduzione
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- 18: Opzioni Low-Code
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- 19: Azure
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- 6: Data Science nel Mondo Reale
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- 20: Panoramica
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## Dacci il tuo feedback!
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Vogliamo rendere questo curriculum utile per te e i tuoi studenti. Per favore, condividi il tuo feedback nei forum di discussione! Sentiti libero di creare un'area dedicata alla classe nei forum di discussione per i tuoi studenti.
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**Disclaimer**:
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Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche potrebbero contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si consiglia una traduzione professionale eseguita da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione. |