Data-Science-For-Beginners/translations/ro

Știința Datelor pentru Începători - Un Curriculum

Azure Cloud Advocates de la Microsoft sunt încântați să ofere un curriculum de 10 săptămâni, cu 20 de lecții, dedicat Științei Datelor. Fiecare lecție include teste 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 a fixa noile abilități.

Mulțumiri sincere 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

Știința Datelor pentru Începători - Sketchnote de @nitya

🌐 Suport Multi-Limbă

Suportat prin GitHub Action (Automat & Mereu 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 | Korean | Lithuanian | Malay | Marathi | Nepali | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

Dacă doriți să aveți suport pentru limbi suplimentare, acestea sunt listate aici

Alăturați-vă Comunității Noastre

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

Ești student?

Începe cu următoarele resurse:

• Pagina Hub pentru Studenți Pe această pagină, veți găsi resurse pentru începători, pachete pentru studenți și chiar modalități de a obține un voucher gratuit pentru certificare. Este o pagină pe care merită să o marcați și să o verificați periodic, deoarece schimbăm conținutul cel puțin lunar.
• Microsoft Learn Student Ambassadors Alăturați-vă unei comunități globale de ambasadori studenți, aceasta ar putea fi calea voastră către Microsoft.

Începeți

📚 Documentație

• Ghid de Instalare - Instrucțiuni pas cu pas pentru configurare, destinate începătorilor
• Ghid de Utilizare - Exemple și fluxuri de lucru comune
• Depanare - Soluții pentru probleme frecvente
• Ghid de Contribuție - Cum să contribuiți la acest proiect
• Pentru Profesori - Ghiduri de predare și resurse pentru clasă

👨‍🎓 Pentru Studenți

Începători Compleți: Nou în știința datelor? Începeți cu exemplele prietenoase pentru începători! Aceste exemple simple, bine comentate, vă vor ajuta să înțelegeți elementele de bază înainte de a aprofunda curriculumul complet. Studenți: pentru a utiliza acest curriculum pe cont propriu, clonați întregul repo și completați exercițiile pe cont propriu, începând cu un test înainte de lecție. Apoi citiți lecția și finalizați restul activităților. Încercați să creați proiectele înțelegând lecțiile, mai degrabă decât copierea codului 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.

Start Rapid:

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 utilizați acest curriculum. Ne-ar plăcea să primim feedback-ul vostru în forumul nostru de discuții!

Cunoașteți Echipa

Gif realizat de Mohit Jaisal

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

Pedagogie

Am ales două principii pedagogice în construirea acestui curriculum: asigurarea că este bazat pe proiecte și includerea de teste frecvente. Până la sfârșitul acestei serii, studenții vor fi învățat principiile de bază ale științei datelor, inclusiv concepte etice, pregătirea datelor, diferite moduri de a lucra cu datele, vizualizarea datelor, analiza datelor, cazuri de utilizare din lumea reală ale științei datelor și multe altele.

În plus, un test cu miză redusă înainte de curs setează intenția studentului de a învăța un subiect, în timp ce un al doilea test după curs asigură o mai bună retenție. Acest curriculum a fost conceput să fie flexibil și distractiv și poate fi parcurs în întregime 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, Ghiduri de traducere. Apreciem feedback-ul vostru constructiv!

Fiecare lecție include:

• Schiță opțională
• Video suplimentar opțional
• Test de încălzire înainte de lecție
• Lecție scrisă
• Pentru lecțiile bazate pe proiecte, ghiduri pas cu pas despre cum să construiți proiectul
• Verificări de cunoștințe
• O provocare
• Lectură suplimentară
• Temă
• Test după lecție

O notă despre teste: Toate testele sunt incluse în folderul Quiz-App, pentru un total de 40 de teste, fiecare cu trei întrebări. Ele sunt legate din cadrul lecțiilor, dar aplicația de teste poate fi rulată local sau implementată pe Azure; urmați instrucțiunile din folderul quiz-app. Ele sunt treptat localizate.

🎓 Exemple pentru începători

Nou în știința datelor? Am creat un director de exemple special cu cod simplu și bine comentat pentru a vă ajuta să începeți:

• 🌟 Hello World - Primul tău program de știința 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 din lumea reală - Flux de lucru complet de la început la sfârșit

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

👉 Începe cu exemplele 👈

Lecții

Știința datelor pentru începători: Planificare - Schiță de @nitya

Număr lecție	Subiect	Grupare lecție	Obiective de învățare	Lecție legată	Autor
01	Definirea științei datelor	Introducere	Învață conceptele de bază ale științei datelor și cum este aceasta legată de inteligența artificială, învățarea automată și big data.	lecție video	Dmitry
02	Etica în știința datelor	Introducere	Concepte de etică a datelor, provocări și cadre.	lecție	Nitya
03	Definirea datelor	Introducere	Cum sunt clasificate datele și sursele lor comune.	lecție	Jasmine
04	Introducere în statistici și probabilități	Introducere	Tehnici matematice de probabilitate și statistici pentru a înțelege datele.	lecție video	Dmitry
05	Lucrul cu date relaționale	Lucrul cu date	Introducere în datele relaționale și elementele de bază ale explorării și analizei datelor relaționale cu Structured Query Language, cunoscut și sub numele de SQL (pronunțat „see-quell”).	lecție	Christopher
06	Lucrul cu date NoSQL	Lucrul cu date	Introducere în datele non-relaționale, diferitele lor tipuri 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 gestiona provocările datelor lipsă, inexacte sau incomplete.	lecție	Jasmine
09	Vizualizarea cantităților	Vizualizarea datelor	Învață cum să folosești Matplotlib pentru a vizualiza datele despre păsări 🦆	lecție	Jen
10	Vizualizarea distribuțiilor de date	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 dintre seturi de date și variabilele acestora.	lecție	Jen
13	Vizualizări semnificative	Vizualizarea datelor	Tehnici și îndrumări pentru a face vizualizările valoroase pentru rezolvarea eficientă a problemelor și obținerea de informații.	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 informațiilor obținute din date într-un mod care să faciliteze înțelegerea pentru factorii de decizie.	lecție	Jalen
17	Știința datelor în cloud	Date în cloud	Această serie de lecții introduce știința datelor în cloud și beneficiile acesteia.	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 mediul real	În mediul real	Proiecte bazate pe 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.

Containere Remote - VSCode

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 utilizați un container de dezvoltare, asigurați-vă că sistemul dvs. îndeplinește cerințele preliminare (de exemplu, să aveți Docker instalat) din documentația de început.

Pentru a utiliza 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. Volumurile sunt mecanismul preferat pentru persistența datelor containerului.

Sau să deschideți o versiune clonată sau descărcată local 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 ca containerul să pornească și încercați lucrurile.

Acces offline

Puteți rula această documentație offline folosind Docsify. Clonați acest depozit, instalați Docsify pe mașina dvs. locală, apoi în folderul rădăcină al acestui depozit, tastați docsify serve. Website-ul va fi servit pe portul 3000 pe localhost: localhost:3000.

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

Alte Curricula

Echipa noastră produce alte curricula! Consultați:

Azure / Edge / MCP / Agenți

---

Seria AI Generativ

---

Învățare de Bază

---

Seria Copilot

Obținerea Ajutorului

Întâmpinați probleme? Consultați Ghidul de Depanare pentru soluții la probleme comune.

Dacă întâmpinați dificultăți sau aveți întrebări despre construirea aplicațiilor AI, alăturați-vă:

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 să asigurăm acuratețea, vă rugăm să fiți conștienți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa natală ar trebui considerat sursa autoritară. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de oameni. Nu ne asumăm responsabilitatea pentru neînțelegerile sau interpretările greșite care pot apărea din utilizarea acestei traduceri.