28 KiB

Raw Blame History

Data Science pentru Începători - Un Curriculum

Avocații Azure Cloud de la Microsoft sunt încântați să ofere un curriculum de 10 săptămâni, cu 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 demonstrată pentru a face 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 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 For Beginners - Sketchnote de @nitya

🌐 Suport Multilingv

Suportat prin GitHub Action (Automatizat și Mereu Actualizat)

Preferi să clonezi local?

Acest depozit include peste 50 de traduceri în limbi diferite, ceea ce crește 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'
Aceasta 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 o serie Discord “Învață cu AI” în desfășurare, află mai multe și alătură-te la Learn with AI Series între 18 - 30 septembrie 2025. Vei primi trucuri și sfaturi pentru folosirea GitHub Copilot pentru Știința Datelor.

Ești student?

Începe cu următoarele resurse:

Pagina Student Hub Pe această pagină vei găsi resurse pentru începători, pachete pentru studenți și chiar modalități de a obține un voucher de certificare gratuit. Aceasta este o pagină pe care vrei să o adaugi la favorite și să o verifici din când în când, deoarece conținutul se schimbă cel puțin lunar.
Microsoft Learn Student Ambassadors Alătură-te unei comunități globale de ambasadori studenți, aceasta poate fi calea ta spre Microsoft.

Începutul

📚 Documentație

Ghid de Instalare - Instrucțiuni pas cu pas pentru configurarea mediului pentru începători
Ghid de Utilizare - Exemple și fluxuri de lucru comune
Depanare - Soluții pentru probleme frecvente
Ghid Contribuire - Cum să contribui la acest proiect
Pentru Profesori - Ghid pentru predare și resurse pentru clasă

👨‍🎓 Pentru Studenți

Începători Compleți: Nou în știința datelor? Începe cu exemplele noastre prietenoase pentru începători! Aceste exemple simple și bine comentate te vor ajuta să înțelegi elementele de bază înainte de a te adânci în curriculumul complet. Studenți: pentru a folosi acest curriculum pe cont propriu, fă un fork la întregul repo și completează exercițiile singur, începând cu un chestionar pre-lectură. Apoi citește lecția și finalizează restul activităților. Încearcă să creezi proiectele înțelegând lecțiile, mai degrabă decât să copiezi codul soluției; cu toate acestea, acel cod este disponibil în folderele /solutions din fiecare lecție orientată spre proiect. O altă idee ar fi să formezi un grup de studiu cu prietenii și să parcurgeți împreună conținutul. Pentru studiu suplimentar, recomandăm Microsoft Learn.

Pornire Rapidă:

Verifică Ghidul de Instalare pentru a seta mediul
Revizuiește Ghidul de Utilizare pentru a învăța cum să folosești curriculumul
Începe cu Lecția 1 și parcurge-le în ordine
Alătură-te comunității noastre pe Discord pentru suport

👩‍🏫 Pentru Profesori

Profesori: am inclus unele sugestii despre cum să folosiți acest curriculum. Am aprecia feedback-ul dumneavoastră în forumul nostru de discuții!

Cunoaște Echipa

Gif de Mohit Jaisal

🎥 Dă clic 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: să fie bazat pe proiecte și să includă 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 date, vizualizarea datelor, analiza datelor, cazuri de folosire reale ale științei datelor și altele.

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

Găsește Codul nostru de conduită, Contribuții, ghidurile de Traduceri. Apreciem feedback-ul tău 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 ale cunoștințelor
O provocare
Lectură suplimentară
Temă
Test post-lectie

Un comentariu despre teste: Toate testele se găsesc în folderul Quiz-App, cu 40 de teste în total a câte trei întrebări fiecare. Sunt legate din lecții, dar aplicația de test poate fi rulată local sau implementată în Azure; urmează instrucțiunile din folderul quiz-app. Se traduc progresiv.

🎓 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 știința 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 real - Flux complet de lucru de la început până la sfârșit

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

👉 Începe cu exemplele 👈

Lecții


Știința datelor pentru începători: Plan - 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 modul în care se leagă de inteligența artificială, învățarea automatizată și big data.	lecție video	Dmitry
02	Etica în știința datelor	Introducere	Concepte, provocări și cadre ale eticii datelor.	lecție	Nitya
03	Definirea datelor	Introducere	Cum sunt clasificate datele și sursele lor comune.	lecție	Jasmine
04	Introducere în Statistică & Probabilitate	Introducere	Tehnicile matematice ale probabilității și statisticii pentru înțelegerea datelor.	lecție video	Dmitry
05	Lucrul cu date relaționale	Lucrul cu date	Introducere în date relaționale și elemente de explorare și analiză a datelor relaționale folosind Structured Query Language, cunoscut și ca SQL (pronunțat „see-quell”).	lecție	Christopher
06	Lucrul cu date NoSQL	Lucrul cu date	Introducere în date non-relaționale, tipurile lor și elementele de explorare și analiză a bazelor de date de tip document.	lecție	Jasmine
07	Lucrul cu Python	Lucrul cu date	Bazele utilizării Python pentru explorarea datelor cu biblioteci precum Pandas. Este recomandată o înțelegere fundamentala a programării Python.	lecție video	Dmitry
08	Pregătirea datelor	Lucrul cu date	Obiecte 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 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	Ciclu de viață	Introducere în ciclul de viață al științei datelor și prima etapă de achiziție și extragere a datelor.	lecție	Jasmine
15	Analiza	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 perspectivelor din date într-un mod care să faciliteze înțelegerea decidenților.	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 unelte 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 teren	În teren	Proiecte bazate pe știința datelor în lumea reală.	lecție	Nitya

GitHub Codespaces

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

Dă clic pe meniul derulant Code și selectează opțiunea Open with Codespaces.
Selectează + New codespace în partea de jos a panoului. Pentru mai multe informații, consultă documentația GitHub.

VSCode Remote - Containere

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

Dacă este prima dată când folosești un container de dezvoltare, asigură-te că sistemul tău îndeplinește cerințele prealabile (adică ai instalat Docker) din documentația de început.

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

Notă: În fundal, se 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 recomandat pentru persistența datelor containerului.

Sau deschide o copie clonată local sau descărcată a depozitului:

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

Acces offline

Poți rula această documentație offline folosind Docsify. Fă fork la 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 pe localhost-ul tău: localhost:3000.

Notă, caietele Jupyter nu vor fi afișate prin Docsify, așa că atunci când trebuie să rulezi un caiet, fă-o separat în VS Code cu un kernel Python.

Alte Curricula

Echipa noastră produce și alte curricula! Vezi:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agenți

Seria Inteligență Artificială Generativă

Învățare de bază

Seria Copilot

Obținerea Ajutorului

Întâmpinați probleme? Verificați Ghidul de depanare pentru soluții la probleme comune.

Dacă vă blocați sau aveți întrebări despre construirea aplicațiilor AI, alăturați-vă altor cursanți și dezvoltatori experimentați în discuții despre MCP. Este o comunitate de suport unde întrebările sunt binevenite și cunoștințele sunt împărtășite liber.

Dacă aveți feedback despre produs sau întâmpinați erori în timpul dezvoltării, 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 autoritară. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesionistă realizată de un specialist uman. Nu ne asumăm nicio responsabilitate pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite rezultate din utilizarea acestei traduceri.

28 KiB Raw Blame History