Data-Science-For-Beginners/translations/ro

Data Science pentru Începători - Un Curriculum

Azure Cloud Advocates de la Microsoft sunt încântați să ofere un curriculum de 10 săptămâni, cu 20 de lecții, despre Data Science. Fiecare lecție include teste înainte și după lecție, instrucțiuni scrise pentru completarea lecției, o soluție și un exercițiu. Pedagogia noastră bazată pe proiect vă permite să învățați în timp ce construiți, o metodă dovedită ca noile abilități să se „fixeze”.

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 colaboratorilor 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 (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 peste 50 de traduceri în limbi care cresc semnificativ dimensiunea descărcării. Pentru a clona fără traduceri, folosește sparse checkout:

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 descărcare mult mai rapidă.

Dacă dorești să fie suportate limbi suplimentare de traducere, acestea sunt listate aici

Alătură-te Comunității Noastre

Avem în desfășurare o serie Discord "Learn with AI", află mai multe și alătură-te la Learn with AI Series între 18 - 30 septembrie 2025. Vei primi sfaturi și trucuri pentru folosirea GitHub Copilot în Data Science.

Ești student?

Începe cu următoarele resurse:

• Pagina Student Hub Pe această pagină găsești 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 marchezi și să o verifici din când în când deoarece înlocuim conținutul cel puțin lunar.
• Microsoft Learn Student Ambassadors Alătură-te unei comunități globale de ambasadori studenți, acest lucru ar putea fi calea ta spre Microsoft.

Începe

📚 Documentație

• Ghid de instalare - Instrucțiuni pas cu pas pentru configurația începătorilor
• Ghid de utilizare - Exemple și fluxuri de lucru comune
• Depanare - Soluții pentru probleme frecvente
• Ghid pentru contribuții - Cum să contribui la acest proiect
• Pentru profesori - Ghidare 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 de a începe curriculum-ul complet. Studenți: pentru a folosi acest curriculum pe cont propriu, fă fork la tot repo-ul și realizează singur exercițiile, începând cu un quiz pre-lectură. Apoi citește lecția și realizează restul activităților. Încearcă să creezi proiectele înțelegând lecțiile, nu copiază codul soluției; totuși, codul este disponibil în folderele /solutions din fiecare lecție orientată pe proiect. O altă idee ar fi să formezi un grup de studiu cu prietenii și să parcurgeți conținutul împreună. Pentru studii suplimentare, recomandăm Microsoft Learn.

Pornire rapidă:

1. Consultă Ghidul de instalare pentru configurarea mediului
2. Revizuiește Ghidul de utilizare pentru a învăța cum să folosești curriculum-ul
3. Începe cu Lecția 1 și lucrează în ordine
4. Alătură-te comunității noastre Discord pentru suport

👩‍🏫 Pentru Profesori

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

Cunoaște Echipa

Gif de Mohit Jaisal

🎥 Apasă pe imaginea de mai sus pentru un video 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 frecvent chestionare. La finalul acestei serii, studenții vor fi învățat principiile de bază ale științei datelor, inclusiv concepte etice, pregătirea datelor, diferite moduri de a lucra cu date, vizualizarea datelor, analiza datelor, cazuri de utilizare în lumea reală a științei datelor și altele.

În plus, un chestionar cu miză redusă înaintea unei clase setează intenția studentului către învățarea unui subiect, în timp ce un al doilea chestionar după clasă asigură o retenție suplimentară. Acest curriculum a fost conceput să fie flexibil și distractiv și poate fi urmat integral sau parțial. Proiectele încep mic și devin din ce în ce mai complexe până la finalul ciclului de 10 săptămâni.

Găsește Codul nostru de conduită, Ghidul de contribuție, Ghidul de traduceri. Așteptăm cu drag feedback-ul tău constructiv!

Fiecare lecție include:

• Sketchnote opțional
• Video suplimentar opțional
• Chestionar de încălzire înainte de lecție
• Lecție scrisă
• Pentru lecțiile bazate pe proiect, ghid pas cu pas pentru realizarea proiectului
• Verificări de cunoștințe
• O provocare
• Lecturi suplimentare
• Temă
• Chestionar post-lecție

O notă despre chestionare: Toate chestionarele sunt conținute în folderul Quiz-App, pentru un total de 40 de chestionare a câte trei întrebări fiecare. Ele sunt linkate din interiorul lecțiilor, dar aplicația de chestionare poate fi rulată local sau implementată în Azure; urmează instrucțiunile din folderul quiz-app. Acestea sunt localizate treptat.

🎓 Exemple Prietenoase pentru Începători

Ești nou în Știința Datelor? Am creat un director special exemple 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 grafice și diagrame
• 🔬 Proiect din Lumea Reală - Flux complet de lucru de la început până la sfârșit

Fiecare exemplu include comentarii detaliate care explică fiecare pas, fiind perfect pentru începătorii absoluți!

👉 Începe cu exemplele 👈

Lecții

Știința Datelor pentru Începători: Plan - Sketchnote de @nitya

Număr Lecție	Subiect	Grupare Lecție	Obiective de Învățare	Lecție Linkuită	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 comune ale acestora.	lecție	Jasmine
04	Introducere în Statistică & Probabilitate	Introducere	Tehnici matematice de probabilitate și statistică pentru a înțelege datele.	lecție video	Dmitry
05	Lucrul cu Date Relaționale	Lucrul cu Date	Introducere în date relaționale și elemente de bază pentru explorarea și analiza datelor relaționale cu limbajul Structured Query Language, cunoscut și ca SQL (pronunțat "see-quell").	lecție	Christopher
06	Lucrul cu Date NoSQL	Lucrul cu Date	Introducere în datele non-relaționale, tipurile acestora și elementele de bază ale explorării și analizei bazelor de date de tip document.	lecție	Jasmine
07	Lucrul cu Python	Lucrul cu Date	Elemente de bază pentru utilizarea Python în explorarea datelor folosind biblioteci precum Pandas. Se recomandă înțelegerea de bază 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 legate de date lipsă, inexacte sau incomplete.	lecție	Jasmine
09	Vizualizarea Cantităților	Vizualizarea Datelor	Învață 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 acestora.	lecție	Jen
13	Vizualizări Semnificative	Vizualizarea Datelor	Tehnici și recomandări 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	Ciclu de Viață	Introducere în ciclul de viață al științei datelor și prima etapă de achiziție și extragere a datelor.	lecție	Jasmine
15	Analiză	Ciclu de Viață	Această fază a ciclului de viață al științei datelor se concentrează pe tehnici de analiză a datelor.	lecție	Jasmine
16	Comunicare	Ciclu de Viață	Această fază a ciclului de viață al științei datelor se concentrează pe prezentarea insight-urilor din date într-un mod care facilitează 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 Lumea Reală	Proiecte conduse de știința datelor în lumea reală.	lecție	Nitya

GitHub Codespaces

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

1. Apasă meniul derulant Code și selectează opțiunea Open with Codespaces.
2. Selectează + New codespace în partea de jos a panoului. Pentru mai multe informații, vezi documentația GitHub.

VSCode Remote - Containers

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

1. Dacă folosești pentru prima dată un container de dezvoltare, asigură-te că sistemul tău îndeplinește cerințele prealabile (adică ai instalat Docker) în documentația de introducere.

Pentru a folosi acest depozit, poți deschide fie depozitul într-un volum Docker izolat:

Notă: În spate, acest lucru 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 persistarea datelor containerului.

Sau deschide o versiune clonată sau descărcată local a depozitului:

• Clonează acest depozit pe sistemul tău local.
• Apasă F1 și selectează comanda Remote-Containers: Open Folder in Container....
• Selectează copie clonată a acestui folder, așteaptă să pornească containerul și încearcă.

Acces offline

Poți rula această documentație offline folosind Docsify. Fork-uiește acest repo, instalează Docsify pe mașina ta locală, apoi în folderul rădăcină al acestui repo, tastează docsify serve. Site-ul va fi servit pe portul 3000 la localhost-ul tău: localhost:3000.

Atenție, notebook-urile nu vor fi randate prin Docsify, așa că când trebuie să rulezi un notebook, fă-o separat în VS Code folosind un kernel Python.

Alte Curriculumuri

Echipa noastră produce și alte curriculumuri! Vezi:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Agenți

---

Seria Inteligenței Generative

---

Învățare de Bază

---

Seria Copilot

Obținerea Ajutorului

Întâmpini probleme? Consultă Ghidul de depanare pentru soluții la probleme frecvente.

Dacă te blochezi sau ai întrebări legate de crearea aplicațiilor AI. Alătură-te altor învățăcei și dezvoltatori experimentați în discuții despre MCP. Este o comunitate de sprijin unde întrebările sunt binevenite și cunoștințele sunt împărtășite liber.

Dacă ai feedback despre produs sau erori în timpul dezvoltării vizitează:

---

Declinare a responsabilității:
Acest document a fost tradus folosind 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 nativă trebuie considerat sursa autoritară. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un specialist uman. Nu ne asumăm responsabilitatea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite care pot apărea în urma utilizării acestei traduceri.