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, 20 de lecții, care tratează în întregime Știința Datelor. Fiecare lecție include chestionare înainte și după lecție, instrucțiuni scrise pentru a finaliza lecția, o soluție și o temă. Pedagogia noastră bazată pe proiecte îți permite să înveți construind, 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 contribuitorilor de conținut din rândul 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 realizat de @nitya

🌐 Suport multilingv

Suportat prin GitHub Action (automatizat și întotdeauna la zi)

Arabă | Bengaleză | Bulgară | Birmană (Myanmar) | Chineză (simplificată) | Chineză (tradițională, Hong Kong) | Chineză (tradițională, Macau) | Chineză (tradițională, Taiwan) | Croată | Cehă | Daneză | Olandeză | Estonă | Finlandeză | Franceză | Germană | Greacă | Ebraică | Hindi | Maghiară | Indoneziană | Italiană | Japoneză | Kannada | Coreeană | Lituaniană | Malaeză | Malayalam | Marathi | Nepaleză | Pidgin nigeriană | Norvegiană | Persană (Farsi) | Poloneză | Portugheză (Brazilia) | Portugheză (Portugalia) | Punjabi (Gurmukhi) | Română | Rusă | Sârbă (chirilică) | Slovacǎ | Slovenă | Spaniolă | Swahili | Suedeză | Tagalog (Filipineză) | Tamilă | Telugu | Thailandeză | Turcă | Ucraineană | Urdu | Vietnameză

Dacă doriți ca limbi suplimentare să fie suportate, listele limbilor acceptate sunt disponibile aici

Alăturați-vă comunității noastre

Avem o serie pe Discord "Learn with 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 folosirea GitHub Copilot în Știința Datelor.

Ești student?

Începeți cu următoarele resurse:

• Student Hub page 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 vrei să o marchezi și să o verifici din când în când deoarece schimbăm conținutul cel puțin lunar.
• Microsoft Learn Student Ambassadors Alăturați-vă unei comunități globale de ambasadori studențești; aceasta ar putea fi calea dvs. către Microsoft.

Începeți

📚 Documentație

• Installation Guide - Instrucțiuni pas cu pas pentru configurare pentru începători
• Usage Guide - Exemple și fluxuri de lucru comune
• Troubleshooting - Soluții pentru probleme frecvente
• Contributing Guide - Cum să contribui la acest proiect
• For Teachers - Ghid pentru predare și resurse pentru clasă

👨‍🎓 Pentru studenți

Începători compleți: Ești nou în știința datelor? Începe cu exemplele noastre prietenoase pentru începători! Aceste exemple simple, bine comentate te vor ajuta să înțelegi elementele de bază înainte de a aprofunda întregul curriculum. Students: pentru a folosi acest curriculum pe cont propriu, dă fork întregului repo și finalizează exercițiile pe cont propriu, începând cu un chestionar dinaintea lecției. Apoi citește lecția și finalizează restul activităților. Încearcă să creezi proiectele înțelegând lecțiile, mai degrabă decât copiind codul soluției; totuși, acel cod 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 studiu suplimentar, recomandăm Microsoft Learn.

Pornire rapidă:

1. Verifică Installation Guide pentru a-ți configura mediul
2. Revizuiește Usage Guide pentru a învăța cum să lucrezi cu curriculumul
3. Începe cu Lecția 1 și parcurge-le 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-ul vostru în forumul nostru de discuții!

Întâlnește echipa

Gif de Mohit Jaisal

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

Pedagogie

Am ales două principii pedagogice în timpul construirii acestui curriculum: asigurarea faptului că este bazat pe proiecte și că include chestionare frecvente. Până la sfârșitul 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 de utilizare din lumea reală pentru știința datelor și altele.

În plus, un chestionar cu miză scăzută înaintea unei ore setează intenția studentului către învățarea unui subiect, iar un al doilea chestionar după oră asigură o retenție mai bună. Acest curriculum a fost conceput pentru a fi 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.

Găsiți Codul nostru de conduită, Contribuții, Traduceri. Apreciem feedback-ul dvs. constructiv!

Fiecare lecție include:

• Sketchnote opțional
• Video suplimentar opțional
• Chestionar de încălzire înainte de lecție
• Lecție scrisă
• Pentru lecțiile bazate pe proiecte, ghiduri pas cu pas despre cum să construiți proiectul
• Verificări ale cunoștințelor
• O provocare
• Lecturi suplimentare
• Temă
• Chestionar după lecție

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

🎓 Exemple prietenoase 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 dvs. program de știința datelor
• 📂 Loading Data - Învățați să citiți și să explorați seturi de date
• 📊 Simple Analysis - Calculați statistici și găsiți tipare
• 📈 Basic Visualization - Creați grafice și diagrame
• 🔬 Real-World Project - Flux de lucru complet de la început până la sfârșit

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

👉 Începeți cu exemplele 👈

Lecții

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

Numărul lecției	Subiect	Gruparea lecției	Obiectivele de învățare	Lecție legată	Autor
01	Definirea științei datelor	Introducere	Aflați conceptele de bază din spatele științei datelor și cum este legată de inteligența artificială, învățarea automată și big data.	lecție video	Dmitry
02	Data Science Ethics	Introducere	Date Ethics Concepts, Challenges & Frameworks.	lecție	Nitya
03	Defining Data	Introducere	How data is classified and its common sources.	lecție	Jasmine
04	Introduction to Statistics & Probability	Introducere	The mathematical techniques of probability and statistics to understand data.	lecție video	Dmitry
05	Working with Relational Data	Working With Data	Introduction to relational data and the basics of exploring and analyzing relational data with the Structured Query Language, also known as SQL (pronounced “see-quell”).	lecție	Christopher
06	Working with NoSQL Data	Working With Data	Introduction to non-relational data, its various types and the basics of exploring and analyzing document databases.	lecție	Jasmine
07	Working with Python	Working With Data	Basics of using Python for data exploration with libraries such as Pandas. Foundational understanding of Python programming is recommended.	lecție video	Dmitry
08	Data Preparation	Working With Data	Topics on data techniques for cleaning and transforming the data to handle challenges of missing, inaccurate, or incomplete data.	lecție	Jasmine
09	Visualizing Quantities	Data Visualization	Learn how to use Matplotlib to visualize bird data 🦆	lecție	Jen
10	Visualizing Distributions of Data	Data Visualization	Visualizing observations and trends within an interval.	lecție	Jen
11	Visualizing Proportions	Data Visualization	Visualizing discrete and grouped percentages.	lecție	Jen
12	Visualizing Relationships	Data Visualization	Visualizing connections and correlations between sets of data and their variables.	lecție	Jen
13	Meaningful Visualizations	Data Visualization	Techniques and guidance for making your visualizations valuable for effective problem solving and insights.	lecție	Jen
14	Introduction to the Data Science lifecycle	Lifecycle	Introduction to the data science lifecycle and its first step of acquiring and extracting data.	lecție	Jasmine
15	Analyzing	Lifecycle	This phase of the data science lifecycle focuses on techniques to analyze data.	lecție	Jasmine
16	Communication	Lifecycle	This phase of the data science lifecycle focuses on presenting the insights from the data in a way that makes it easier for decision makers to understand.	lecție	Jalen
17	Data Science in the Cloud	Cloud Data	This series of lessons introduces data science in the cloud and its benefits.	lecție	Tiffany and Maud
18	Data Science in the Cloud	Cloud Data	Training models using Low Code tools.	lecție	Tiffany and Maud
19	Data Science in the Cloud	Cloud Data	Deploying models with Azure Machine Learning Studio.	lecție	Tiffany and Maud
20	Data Science in the Wild	In the Wild	Data science driven projects in the real world.	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 repo într-un container folosind mașina dvs. locală și VSCode cu extensia VS Code Remote - Containers:

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

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

Notă: Under the hood, this will use the Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... command to clone the source code in a Docker volume instead of the local filesystem. Volumes are the preferred mechanism for persisting container data.

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

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

Acces offline

Puteți rula această documentație offline folosind Docsify. Fork-uiți acest repo, instalați Docsify pe mașina dvs. locală, apoi în folderul rădăcină al acestui repo, tastați docsify serve. Website-ul va fi servit pe portul 3000 la 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 cursuri

Echipa noastră produce și alte programe de studiu! Consultați:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Agents

---

Seria Inteligență Generativă

---

Învățare de bază

---

Seria Copilot

Obținerea ajutorului

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

Dacă te blochezi sau ai întrebări despre construirea aplicațiilor AI. Alătură-te celorlalți cursanți și dezvoltatorilor cu experiență în discuții despre MCP. Este o comunitate de sprijin în care întrebările sunt binevenite și cunoștințele sunt împărtășite liber.

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

---

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 autoritativă. Pentru informații critice, se recomandă o traducere profesională realizată de un traducător uman. Nu suntem responsabili pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite rezultate din utilizarea acestei traduceri.