12 KiB

Raw Blame History

Contribuind la Data Science pentru Începători

Mulțumim pentru interesul de a contribui la curriculumul Data Science pentru Începători! Salutăm contribuțiile din partea comunității.

Cuprins

Cod de Conduită

Acest proiect a adoptat Codul de Conduită Open Source Microsoft.
Pentru mai multe informații, consultați FAQ-ul Codului de Conduită
sau contactați opencode@microsoft.com pentru întrebări sau comentarii suplimentare.

Cum Pot Contribui?

Raportarea Bug-urilor

Înainte de a crea rapoarte de bug-uri, verificați problemele existente pentru a evita duplicatele. Când creați un raport de bug, includeți cât mai multe detalii:

Folosiți un titlu clar și descriptiv
Descrieți pașii exacți pentru a reproduce problema
Furnizați exemple specifice (fragmente de cod, capturi de ecran)
Descrieți comportamentul observat și cel așteptat
Includeți detalii despre mediul dvs. (OS, versiunea Python, browser)

Sugestii de Îmbunătățiri

Sugestiile de îmbunătățiri sunt binevenite! Când propuneți îmbunătățiri:

Folosiți un titlu clar și descriptiv
Furnizați o descriere detaliată a îmbunătățirii sugerate
Explicați de ce această îmbunătățire ar fi utilă
Listați funcționalități similare din alte proiecte, dacă este cazul

Contribuind la Documentație

Îmbunătățirile documentației sunt mereu apreciate:

Corectați greșelile de ortografie și gramatică
Îmbunătățiți claritatea explicațiilor
Adăugați documentație lipsă
Actualizați informațiile învechite
Adăugați exemple sau cazuri de utilizare

Contribuind Cod

Salutăm contribuțiile de cod, inclusiv:

Lecții sau exerciții noi
Corectarea bug-urilor
Îmbunătățiri ale notebook-urilor existente
Seturi de date sau exemple noi
Îmbunătățiri ale aplicației de quiz

Începutul

Cerințe Prealabile

Înainte de a contribui, asigurați-vă că aveți:

Un cont GitHub
Git instalat pe sistemul dvs.
Python 3.7+ și Jupyter instalat
Node.js și npm (pentru contribuții la aplicația de quiz)
Familiaritate cu structura curriculumului

Consultați INSTALLATION.md pentru instrucțiuni detaliate de configurare.

Fork și Clone

Fork-uiți repository-ul pe GitHub

Clonați fork-ul local:

git clone https://github.com/YOUR-USERNAME/Data-Science-For-Beginners.git
cd Data-Science-For-Beginners

Adăugați upstream remote:

git remote add upstream https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git

Creați un Branch

Creați un branch nou pentru munca dvs.:

git checkout -b feature/your-feature-name
# or
git checkout -b fix/your-bug-fix

Convenții pentru denumirea branch-urilor:

feature/ - Funcționalități sau lecții noi
fix/ - Corectarea bug-urilor
docs/ - Modificări ale documentației
refactor/ - Refactorizarea codului

Ghid de Contribuție

Pentru Conținutul Lecțiilor

Când contribuiți lecții sau modificați lecții existente:

Respectați structura existentă:
- README.md cu conținutul lecției
- Notebook Jupyter cu exerciții
- Temă (dacă este cazul)
- Link către quiz-uri pre și post
Includeți aceste elemente:
- Obiective clare de învățare
- Explicații pas cu pas
- Exemple de cod cu comentarii
- Exerciții pentru practică
- Link-uri către resurse suplimentare
Asigurați accesibilitatea:
- Folosiți un limbaj clar și simplu
- Furnizați text alternativ pentru imagini
- Includeți comentarii în cod
- Luați în considerare stiluri diferite de învățare

Pentru Notebook-uri Jupyter

Ștergeți toate output-urile înainte de a face commit:

jupyter nbconvert --clear-output --inplace notebook.ipynb

Includeți celule markdown cu explicații

Folosiți un format consistent:

# Import libraries at the top
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Use meaningful variable names
# Add comments for complex operations
# Follow PEP 8 style guidelines

Testați complet notebook-ul înainte de a-l trimite

Pentru Cod Python

Respectați ghidul de stil PEP 8:

# Good practices
import pandas as pd

def calculate_mean(data):
    """Calculate the mean of a dataset.
    
    Args:
        data (list): List of numerical values
        
    Returns:
        float: Mean of the dataset
    """
    return sum(data) / len(data)

Pentru Contribuții la Aplicația de Quiz

Când modificați aplicația de quiz:

Testați local:
```
cd quiz-app
npm install
npm run serve
```
Rulați linter-ul:
```
npm run lint
```
Construiți cu succes:
```
npm run build
```
Respectați ghidul de stil Vue.js și modelele existente

Pentru Traduceri

Când adăugați sau actualizați traduceri:

Respectați structura din folderul translations/
Folosiți codul limbii ca nume de folder (de exemplu, fr pentru franceză)
Mențineți aceeași structură de fișiere ca versiunea în engleză
Actualizați link-urile quiz-urilor pentru a include parametrul limbii: ?loc=fr
Testați toate link-urile și formatările

Procesul de Pull Request

Înainte de a Trimite

Actualizați branch-ul dvs. cu cele mai recente modificări:
```
git fetch upstream
git rebase upstream/main
```
Testați modificările dvs.:
- Rulați toate notebook-urile modificate
- Testați aplicația de quiz dacă a fost modificată
- Verificați toate link-urile
- Verificați greșelile de ortografie și gramatică
Faceți commit modificărilor dvs.:
```
git add .
git commit -m "Brief description of changes"
```
Scrieți mesaje de commit clare:
- Folosiți timpul prezent ("Adaugă funcționalitate" nu "Am adăugat funcționalitate")
- Folosiți modul imperativ ("Mută cursorul la..." nu "Mută cursorul la...")
- Limitați prima linie la 72 de caractere
- Faceți referire la probleme și pull request-uri relevante

Faceți push la fork-ul dvs.:

git push origin feature/your-feature-name

Crearea Pull Request-ului

Accesați repository-ul
Click pe "Pull requests" → "New pull request"
Click pe "compare across forks"
Selectați fork-ul și branch-ul dvs.
Click pe "Create pull request"

Formatul Titlului PR

Folosiți titluri clare și descriptive urmând acest format:

[Component] Brief description

Exemple:

[Lesson 7] Fix Python notebook import error
[Quiz App] Add German translation
[Docs] Update README with new prerequisites
[Fix] Correct data path in visualization lesson

Descrierea PR

Includeți în descrierea PR-ului:

Ce: Ce modificări ați făcut?
De ce: De ce sunt necesare aceste modificări?
Cum: Cum ați implementat modificările?
Testare: Cum ați testat modificările?
Capturi de ecran: Includeți capturi de ecran pentru modificările vizuale
Probleme asociate: Link către problemele asociate (de exemplu, "Fixes #123")

Procesul de Revizuire

Verificările automate vor rula pe PR-ul dvs.
Maintainerii vor revizui contribuția dvs.
Adresați feedback-ul făcând commit-uri suplimentare
După aprobare, un maintainer va face merge PR-ul dvs.

După ce PR-ul dvs. este Fuzionat

Ștergeți branch-ul dvs.:

git branch -d feature/your-feature-name
git push origin --delete feature/your-feature-name

Actualizați fork-ul dvs.:

git checkout main
git pull upstream main
git push origin main

Ghiduri de Stil

Markdown

Folosiți niveluri consistente de titluri
Includeți linii goale între secțiuni
Folosiți blocuri de cod cu specificatori de limbaj:
```
```python
import pandas as pd
```
```
Adăugați text alternativ la imagini: ![Alt text](../../translated_images/ro/image.4ee84a82b5e4c9e6651b13fd27dcf615e427ec584929f2cef7167aa99151a77a.png)
Mențineți lungimea liniilor rezonabilă (aproximativ 80-100 de caractere)

Python

Respectați ghidul de stil PEP 8
Folosiți nume de variabile semnificative
Adăugați docstrings la funcții

Includeți indicii de tip acolo unde este cazul:

def process_data(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    """Process the input dataframe."""
    return df

JavaScript/Vue.js

Respectați ghidul de stil Vue.js 2
Folosiți configurația ESLint furnizată
Scrieți componente modulare, reutilizabile
Adăugați comentarii pentru logica complexă

Organizarea Fișierelor

Mențineți fișierele asociate împreună
Folosiți nume de fișiere descriptive
Respectați structura existentă a directoarelor
Nu faceți commit fișierelor inutile (.DS_Store, .pyc, node_modules, etc.)

Acord de Licență pentru Contribuitori

Acest proiect salută contribuțiile și sugestiile. Majoritatea contribuțiilor necesită să
fiți de acord cu un Acord de Licență pentru Contribuitori (CLA) care declară că aveți dreptul de a,
și chiar acordați drepturile de utilizare a contribuției dvs. Pentru detalii, vizitați
https://cla.microsoft.com.

Când trimiteți un pull request, un bot CLA va determina automat dacă trebuie
să furnizați un CLA și va decora PR-ul corespunzător (de exemplu, etichetă, comentariu). Pur și simplu urmați
instrucțiunile furnizate de bot. Va trebui să faceți acest lucru o singură dată pentru toate repository-urile care folosesc CLA-ul nostru.

Întrebări?

Verificați Canalul nostru Discord #data-science-for-beginners
Alăturați-vă comunității noastre Discord
Revizuiți problemele existente și pull request-urile

Mulțumim!

Contribuțiile dvs. fac acest curriculum mai bun pentru toată lumea. Mulțumim că v-ați luat timpul să contribuiți!

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 un specialist uman. Nu ne asumăm responsabilitatea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite care pot apărea din utilizarea acestei traduceri.

12 KiB Raw Blame History