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, dedicat științei datelor. Fiecare lecție include chestionare înainte și după lecție, instrucțiuni scrise pentru completarea lecției, o soluție și o temă. Pedagogia noastră bazată pe proiecte vă permite să învățați în timp ce construiți, o metodă dovedită pentru ca 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 Pentru Începători - Sketchnote de @nitya

🌐 Suport Multilingv

Suportat prin GitHub Action (Automatizat & 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

Dacă doriți să fie suportate limbi suplimentare, acestea sunt listate aici

Alăturați-vă Comunității Noastre

Avem o serie Discord de învățare cu AI în desfășurare, aflați mai multe și alăturați-vă la Learn with AI Series în perioada 18 - 30 septembrie 2025. Veți primi sfaturi și trucuri pentru utilizarea GitHub Copilot pentru Știința Datelor.

Ești student?

Începe cu următoarele resurse:

• Pagina Student Hub Pe această pagină veți găsi resurse pentru începători, pachete pentru studenți și chiar modalități de a obține un voucher gratuit pentru certificare. Aceasta este o pagină pe care doriți să o adăugați la favorite și să o verificați din când în când, deoarece conținutul este actualizat cel puțin lunar.
• Microsoft Learn Student Ambassadors Alăturați-vă unei comunități globale de ambasadori studenți, aceasta ar putea fi calea dvs. către Microsoft.

Începutul

📚 Documentație

• Ghid de Instalare - Instrucțiuni pas cu pas pentru configurare 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 - Ghiduri de predare și resurse pentru clasă

👨‍🎓 Pentru Studenți

Începători Compleți: Nou în știința datelor? Începeți cu exemplele noastre prietenoase pentru începători! Aceste exemple simple, bine comentate vă vor ajuta să înțelegeți elementele de bază înainte de a vă adânci în curriculum complet. Studenți: pentru a folosi acest curriculum pe cont propriu, faceți fork la întregul repo și finalizați exercițiile pe cont propriu, începând cu un chestionar pre-lectură. Apoi citiți lecția și finalizați restul activităților. Încercați să creați proiectele înțelegând lecțiile, mai degrabă decât să copiați codul soluției; totuși, acel cod este disponibil în folderele /solutions din fiecare lecție orientată pe proiect. O altă idee ar fi să formați un grup de studiu cu prietenii și să parcurgeți conținutul împreună. Pentru studii suplimentare, recomandăm Microsoft Learn.

Pornire Rapidă:

1. Verificați Ghidul de Instalare pentru a vă configura mediul
2. Consultați Ghidul de Utilizare pentru a învăța cum să lucrați cu curriculumul
3. Începeți cu Lecția 1 și parcurgeți secvențial
4. Alăturați-vă comunității noastre Discord pentru suport

👩‍🏫 Pentru Profesori

Profesori: am inclus câteva sugestii despre cum să folosiți acest curriculum. Ne-ar plăcea să primim feedback-ul dvs. în forumul nostru de discuții!

Cunoașteți Echipa

Gif de Mohit Jaisal

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

Pedagogie

Am ales două principii pedagogice în construirea acestui curriculum: asigurarea 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 a lucra cu datele, vizualizarea datelor, analiza datelor, cazuri reale de utilizare a științei datelor și altele.

În plus, un test cu miză redusă înaintea unei clase setează intenția studentului către învățarea unui subiect, în timp ce un al doilea test după clasă asigură o reținere suplimentară. Acest curriculum a fost conceput 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 finalul ciclului de 10 săptămâni.

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

Fiecare lecție include:

• Sketchnote opțional
• Video suplimentar opțional
• Test de încălzire înaintea lecției
• 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 sunt conținute în folderul Quiz-App, pentru un total de 40 de teste cu câte trei întrebări fiecare. Ele sunt legate din interiorul lecțiilor, dar aplicația de teste poate fi rulată local sau implementată pe Azure; urmați instrucțiunile din folderul quiz-app. Ele sunt localizate treptat.

🎓 Exemple prietenoase pentru începători

Ești nou în știința datelor? Am creat un director de exemple special cu cod simplu și 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 tipare
• 📈 Vizualizare de bază - Creează diagrame și grafice
• 🔬 Proiect real - Flux complet de lucru de la început până la sfârșit

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

👉 Începe cu exemplele 👈

Lecții

Știința datelor pentru începători: Plan de parcurs - Sketchnote de @nitya

Număr lecție	Subiect	Grupare lecție	Obiective de învățare	Lecție legată	Autor
01	Definirea științei datelor	Introducere	Învață conceptele de bază din spatele științei datelor și cum este legată de inteligența artificială, învățarea automată și big data.	lecție video	Dmitry
02	Etica în știința datelor	Introducere	Concepte, provocări și cadre etice în știința datelor.	lecție	Nitya
03	Definirea datelor	Introducere	Cum sunt clasificate datele și sursele lor comune.	lecție	Jasmine
04	Introducere în statistică și probabilitate	Introducere	Tehnicile matematice ale probabilității și statisticii pentru a înțelege datele.	lecție 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 ca SQL (pronunțat „see-quell”).	lecție	Christopher
06	Lucrul cu date NoSQL	Lucrul cu date	Introducere în date non-relaționale, tipurile lor variate și elementele de bază ale explorării și analizei bazelor de date document.	lecție	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.	lecție video	Dmitry
08	Pregătirea datelor	Lucrul cu date	Subiecte despre tehnici de curățare și transformare a datelor pentru a face față provocărilor datelor lipsă, inexacte sau incomplete.	lecție	Jasmine
09	Vizualizarea cantităților	Vizualizarea datelor	Învață cum să folosești Matplotlib pentru a vizualiza date despre păsări 🦆	lecție	Jen
10	Vizualizarea distribuțiilor datelor	Vizualizarea datelor	Vizualizarea observațiilor și tendințelor într-un interval.	lecție	Jen
11	Vizualizarea proporțiilor	Vizualizarea datelor	Vizualizarea procentajelor discrete și grupate.	lecție	Jen
12	Vizualizarea relațiilor	Vizualizarea datelor	Vizualizarea conexiunilor și corelațiilor între seturi de date și variabilele lor.	lecție	Jen
13	Vizualizări semnificative	Vizualizarea datelor	Tehnici și îndrumări pentru a face vizualizările valoroase pentru rezolvarea eficientă a problemelor și obținerea de perspective.	lecție	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.	lecție	Jasmine
15	Analiza	Ciclul de viață	Această fază a ciclului de viață al științei datelor se concentrează pe tehnici de analiză a datelor.	lecție	Jasmine
16	Comunicare	Ciclul de viață	Această fază a ciclului de viață al științei datelor se concentrează pe prezentarea perspectivelor din date într-un mod care să faciliteze înțelegerea de către factorii de decizie.	lecție	Jalen
17	Știința datelor în cloud	Date în cloud	Această serie de lecții introduce știința datelor în cloud și beneficiile sale.	lecție	Tiffany și Maud
18	Știința datelor în cloud	Date în cloud	Antrenarea modelelor folosind instrumente Low Code.	lecție	Tiffany și Maud
19	Știința datelor în cloud	Date în cloud	Implementarea modelelor cu Azure Machine Learning Studio.	lecție	Tiffany și Maud
20	Știința datelor în lumea reală	În sălbăticie	Proiecte conduse de știința datelor în lumea reală.	lecție	Nitya

GitHub Codespaces

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

1. Faceți clic 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 depozit într-un container folosind mașina locală și VSCode cu extensia VS Code Remote - Containers:

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

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

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

Sau să deschideți o versiune clonată local sau descărcată a depozitului:

• Clonați acest depozit pe sistemul dvs. local.
• 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.

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

Alte curricula

Echipa noastră produce și alte curricula! Consultați:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Agents

---

Seria AI Generativ

---

Învățare de bază

---

Seria Copilot

Obținerea ajutorului

Întâmpinați probleme? Consultați Ghidul 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 de sprijin unde întrebările sunt binevenite și cunoștințele sunt împărtășite liber.

Dacă aveți feedback despre produs sau erori în timpul construirii, vizitați:

---

Declinare de responsabilitate:
Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere 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 nativă trebuie considerat sursa autorizată. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un specialist uman. Nu ne asumăm răspunderea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite rezultate din utilizarea acestei traduceri.