Data-Science-For-Beginners/translations/ro

Data Science pentru Începători - Un Curriculum

Avocații Azure Cloud de la Microsoft sunt încântați să ofere un curriculum de 10 săptămâni, 20 de lecții, toate despre Data Science. Fiecare lecție include chestionare înainte și după lecție, instrucțiuni scrise pentru a finaliza lecția, o soluție și o sarcină. Pedagogia noastră bazată pe proiecte vă permite să învățați construind, o metodă dovedită pentru a face noile abilități să „rămână”.

Mulțumiri călduroase autorilor noștri: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 Mulțumiri speciale 🙏 autorilor, recenzorilor și contributorilor de conținut Microsoft Student Ambassador, în special 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 For Beginners - Sketchnote de @nitya

🌐 Suport Multilingv

Suportat prin GitHub Action (automat și întotdeauna actualizat)

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

Preferi să Clonezi Local?

Acest depozit include traduceri în peste 50 de limbi, ceea ce crește semnificativ dimensiunea de descărcare. Pentru a clona fără traduceri, folosește 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"

Acest lucru îți oferă tot ce ai nevoie pentru a finaliza cursul cu o viteză de descărcare mult mai mare.

Dacă dorești să se adauge limbi suplimentare de traducere, acestea sunt listate aici

Alătură-te Comunității Noastre

Avem o serie Discord „învățăm cu AI” în desfășurare, află mai multe și alătură-te nouă la Learn with AI Series în perioada 18 - 30 septembrie 2025. Vei primi sfaturi și trucuri despre cum să folosești GitHub Copilot pentru Data Science.

Ești student?

Începe cu următoarele resurse:

• Pagina Student Hub Pe această pagină, vei găsi resurse pentru începători, pachete pentru studenți și chiar modalități de a obține un voucher gratuit pentru certificare. Aceasta este o pagină pe care vrei să o adaugi la favorite și să o verifici din când în când, deoarece conținutul este actualizat cel puțin lunar.
• Microsoft Learn Student Ambassadors Alătură-te unei comunități globale de ambasadori studenți, ar putea fi drumul tău către Microsoft.

Începem

📚 Documentație

• Ghid de Instalare - Instrucțiuni pas cu pas pentru setare pentru începători
• Ghid de Utilizare - Exemple și fluxuri de lucru comune
• Depanare - Soluții pentru probleme comune
• Ghid de Contribuire - Cum să contribui la acest proiect
• Pentru Profesori - Ghid pentru predare și resurse pentru clasă

👨‍🎓 Pentru Studenți

Începători Compleți: Ești nou în data science? Începe cu exemplele noastre prietenoase pentru începători! Aceste exemple simple, bine comentate te vor ajuta să înțelegi bazele înainte să începi cursul complet. Studenți: pentru a folosi acest curriculum pe cont propriu, forchează întregul repository și completează exercițiile singur, începând cu un quiz înainte de lecție. Apoi citește lecția și fă restul activităților. Încearcă să creezi proiectele înțelegând lecțiile, nu doar copiind codul soluției; totuși, acel cod este disponibil în folderele /solutions din fiecare lecție orientată pe proiecte. O altă idee ar fi să formezi un grup de studiu cu prietenii și să parcurgeți conținutul împreună. Pentru studiu suplimentar, recomandăm Microsoft Learn.

Start rapid:

1. Verifică Ghidul de Instalare pentru a-ți configura mediul
2. Consultă Ghidul de Utilizare pentru a învăța cum să lucrezi cu curriculumul
3. Începe cu Lecția 1 și urmează în ordine
4. Alătură-te comunității noastre Discord pentru suport

👩‍🏫 Pentru Profesori

Profesorilor: am inclus câteva sugestii despre cum să folosiți acest curriculum. Ne-ar plăcea să ne oferiți feedback în forumul nostru de discuții!

Cunoașteți Echipa

Gif de Mohit Jaisal

🎥 Faceți click pe imaginea de mai sus pentru un videoclip despre proiect și persoanele care l-au creat!

Pedagogie

Am ales două principii pedagogice în construirea acestui curriculum: asigurarea faptului că este bazat pe proiecte și că include teste frecvente. La finalul acestei serii, studenții vor fi învățat principii de bază ale științei datelor, inclusiv concepte etice, pregătirea datelor, diferite moduri de lucru cu datele, vizualizarea datelor, analiza datelor, cazuri de utilizare reală ale științei datelor și altele.

În plus, un test cu miză mică înainte de o lecție setează intenția studentului de a învăța un subiect, în timp ce un al doilea test după lecție asigură o retenție suplimentară. Acest curriculum a fost proiectat să fie flexibil și distractiv și poate fi parcurs integral sau parțial. Proiectele încep mici și devin din ce în ce mai complexe până la sfârșitul ciclului de 10 săptămâni.

Găsiți Codul nostru de conduită, Contribuții, Ghidurile de traducere. Așteptăm cu interes feedback-ul vostru constructiv!

Fiecare lecție include:

• Sketchnote opțional
• Video suplimentar opțional
• Test de încălzire pre-lezare
• Lecție scrisă
• Pentru lecțiile bazate pe proiect, ghiduri pas cu pas pentru construirea proiectului
• Verificări de cunoștințe
• O provocare
• Lectură suplimentară
• Temă
• Test post-lectie

O notă despre teste: Toate testele se găsesc în folderul Quiz-App, în total 40 de teste cu câte trei întrebări fiecare. Sunt legate din interiorul lecțiilor, dar aplicația pentru teste poate fi rulată local sau implementată în Azure; urmați instrucțiunile din folderul quiz-app. Testele sunt treptat localizate.

🎓 Exemple prietenoase pentru începători

Ești nou în știința datelor? Am creat un director special exemple cu cod simplu, bine comentat pentru a te ajuta să începi:

• 🌟 Hello World - Primul tău program de știință a datelor
• 📂 Încărcarea datelor - Învață să citești și să explorezi seturi de date
• 📊 Analiză simplă - Calculează statistici și găsește modele
• 📈 Vizualizare de bază - Creează diagrame și grafice
• 🔬 Proiect real - Flux complet de lucru de la început până la final

Fiecare exemplu include comentarii detaliate care explică fiecare pas, fiind perfect pentru începători absoluti!

👉 Începe cu exemplele 👈

Lecții

Știința datelor pentru începători: Plan - Sketchnote de @nitya

Numărul lecției	Subiect	Gruparea lecției	Obiective de învățare	Lecție legată	Autor
01	Definirea științei datelor	Introducere	Învățați conceptele de bază din spatele științei datelor și cum se raportează la inteligența artificială, învățarea automată și big data.	lecția video	Dmitry
02	Etica în știința datelor	Introducere	Concepte, provocări și cadre pentru etica datelor.	lecția	Nitya
03	Definirea datelor	Introducere	Cum sunt clasificate datele și sursele lor comune.	lecția	Jasmine
04	Introducere în statistică și probabilitate	Introducere	Tehnicile matematice ale probabilității și statisticii pentru a înțelege datele.	lecția video	Dmitry
05	Lucrul cu date relaționale	Lucrul cu date	Introducere în date relaționale și elementele de bază ale explorării și analizei datelor relaționale cu limbajul de interogare structurat, cunoscut și sub numele de SQL (pronunțat „see-quell”).	lecția	Christopher
06	Lucrul cu date NoSQL	Lucrul cu date	Introducere în date neraportate, tipurile lor variate și elementele de bază ale explorării și analizei bazelor de date document.	lecția	Jasmine
07	Lucrul cu Python	Lucrul cu date	Bazele utilizării Python pentru explorarea datelor cu biblioteci precum Pandas. Se recomandă o înțelegere fundamentală a programării în Python.	lecția video	Dmitry
08	Pregătirea datelor	Lucrul cu date	Tematici privind tehnici de curățare și transformare a datelor pentru a face față provocărilor datelor lipsă, inexacte sau incomplete.	lecția	Jasmine
09	Vizualizarea cantităților	Vizualizarea datelor	Învață cum să folosești Matplotlib pentru a vizualiza date despre păsări 🦆	lecția	Jen
10	Vizualizarea distribuțiilor de date	Vizualizarea datelor	Vizualizarea observațiilor și tendințelor într-un interval.	lecția	Jen
11	Vizualizarea proporțiilor	Vizualizarea datelor	Vizualizarea procentajelor discrete și grupate.	lecția	Jen
12	Vizualizarea relațiilor	Vizualizarea datelor	Vizualizarea conexiunilor și corelațiilor între seturi de date și variabilele lor.	lecția	Jen
13	Vizualizări semnificative	Vizualizarea datelor	Tehnici și îndrumări pentru a face vizualizările valoroase pentru rezolvarea efectivă a problemelor și obținerea de insight-uri.	lecția	Jen
14	Introducere în ciclul de viață al științei datelor	Ciclul de viață	Introducere în ciclul de viață al științei datelor și primul său pas de achiziție și extragere a datelor.	lecția	Jasmine
15	Analiză	Ciclul de viață	Această fază a ciclului de viață al științei datelor se concentrează pe tehnici de analiză a datelor.	lecția	Jasmine
16	Comunicare	Ciclul de viață	Această fază a ciclului de viață al științei datelor se concentrează pe prezentarea insight-urilor extrase din date într-un mod care să faciliteze înțelegerea de către factorii decidenți.	lecția	Jalen
17	Știința datelor în Cloud	Date în cloud	Această serie de lecții introduce știința datelor în cloud și beneficiile ei.	lecția	Tiffany și Maud
18	Știința datelor în Cloud	Date în cloud	Antrenarea modelelor folosind unelte Low Code.	lecția	Tiffany și Maud
19	Știința datelor în Cloud	Date în cloud	Implementarea modelelor cu Azure Machine Learning Studio.	lecția	Tiffany și Maud
20	Știința datelor în viața reală	În sălbăticie	Proiecte conduse de știința datelor în lumea reală.	lecția	Nitya

GitHub Codespaces

Urmați acești pași pentru a deschide acest exemplu într-un Codespace:

1. Faceți click pe meniul derulant Code și selectați opțiunea Open with Codespaces.
2. Selectați + New codespace în partea de jos a panoului. Pentru mai multe informații, consultați documentația GitHub.

VSCode Remote - Containers

Urmați acești pași pentru a deschide acest repo într-un container folosind mașina locală și VSCode cu extensia VS Code Remote - Containers:

1. Dacă aceasta este prima dată când folosiți un container de dezvoltare, asigurați-vă că sistemul dvs. îndeplinește cerințele prealabile (de exemplu, să aveți Docker instalat) în documentația pentru început.

Pentru a folosi acest repository, puteți fie să deschideți repository-ul într-un volum izolat Docker:

Notă: Sub capotă, aceasta va folosi comanda Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... pentru a clona codul sursă într-un volum Docker în loc de sistemul local de fișiere. Volumele sunt mecanismul preferat pentru persistența datelor containerului.

Sau să deschideți o versiune clonată sau descărcată local a repository-ului:

• Clonați acest repository în sistemul local de fișiere.
• Apăsați F1 și selectați comanda Remote-Containers: Open Folder in Container....
• Selectați copia clonată a acestui folder, așteptați să pornească containerul și testați.

Acces offline

Puteți rula această documentație offline folosind Docsify. Faceți fork la acest repo, instalați Docsify pe mașina locală, apoi în folderul rădăcină al acestui repo, tastați docsify serve. Site-ul va fi servit pe portul 3000 pe localhost: localhost:3000.

Atenție, notebook-urile nu vor fi randate prin Docsify, așa că atunci când trebuie să rulați un notebook, faceți asta separat în VS Code folosind un kernel Python.

Alte Curricula

Echipa noastră produce și alte curriculum-uri! Verificați:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agenți

---

Seria AI Generativ

---

Învățare de bază

---

Seria Copilot

Obținerea Ajutorului

Întâmpinați probleme? Consultați ghidul nostru de Depanare pentru soluții la probleme comune.

Dacă rămâneți blocat sau aveți întrebări despre construirea aplicațiilor AI. Alăturați-vă altor cursanți și dezvoltatori experimentați în discuții despre MCP. Este o comunitate suportivă unde întrebările sunt binevenite și cunoștințele sunt împărtășite liber.

Dacă aveți feedback despre produs sau întâmpinați erori în timpul dezvoltării vizitați:

---

Declinarea responsabilității:
Acest document a fost tradus utilizând serviciul de traducere automată AI Co-op Translator. Deși ne străduim pentru acuratețe, vă rugăm să rețineți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa de origine trebuie considerat sursa autorizată. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un traducător uman. Nu ne asumăm răspunderea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite rezultate din utilizarea acestei traduceri.