Data-Science-For-Beginners/translations/ro

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, despre Data Science. Fiecare lecție include chestionare înainte și după lecție, instrucțiuni scrise pentru a finaliza lecția, o soluție și o temă. Pedagogia noastră bazată pe proiecte vă permite să învățați în timp ce construiți, o metodă dovedită pentru 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 ai 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

Susținut prin GitHub Action (Automatizat & 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 traduceri în peste 50 de 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 existe și alte limbi de traducere suportate, acestea sunt listate aici

Alătură-te Comunității Noastre

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

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 ar putea fi calea ta către Microsoft.

Începutul

📚 Documentație

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

👨‍🎓 Pentru Studenți

Începători Completi: Ești nou în data science? Începe cu exemplele prietenoase pentru începători! Aceste exemple simple și bine comentate te vor ajuta să înțelegi bazele înainte de a te avânta în curriculumul complet. Studenți: pentru a folosi acest curriculum pe cont propriu, dă fork întregului repo și finalizează exercițiile de unul singur, începând cu un chestionar pre-lectură. Apoi citește lecția și finalizează restul activităților. Încearcă să creezi proiectele înțelegând lecțiile și nu copiază codul soluției; totuși, codul este disponibil în directoarele /solutions din fiecare lecție orientată pe proiecte. O altă idee ar fi să formezi un grup de studiu cu prietenii și să parcurgeți conținutul împreună. Pentru studiu suplimentar, recomandăm Microsoft Learn.

Start rapid:

1. Verifică Ghidul de Instalare pentru a-ți configura mediul
2. Consultă Ghidul de Utilizare pentru a învăța cum să lucrezi cu curriculumul
3. Începe cu Lecția 1 și continuă secvențial
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 de la voi în forumul nostru de discuții!

Echipa

Gif de Mohit Jaisal

🎥 Dă clic pe imaginea de mai sus pentru un videoclip despre proiect și persoanele care l-au creat!

Pedagogie

Am ales două principii pedagogice în construirea acestui curriculum: să fie bazat pe proiecte și să includă chestionare frecvente. La finalul acestei serii, studenții vor fi învățat principii de bază ale științei datelor, inclusiv concepte etice, pregătirea datelor, diverse moduri de a lucra cu datele, vizualizarea datelor, analiza datelor, cazuri de utilizare din lumea reală a științei datelor și multe altele.

În plus, un chestionar cu miză redusă înaintea unei ore setează intenția studentului de a învăța un subiect, iar un al doilea chestionar după oră asigură o reținere suplimentară. Acest curriculum a fost conceput să fie flexibil și distractiv și poate fi parcurse integral 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, Contribuire, Ghidurile de traducere. Apreciem feedback-ul vostru 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 pentru construirea proiectului
• Verificări de cunoștințe
• Provocare
• Lectură suplimentară
• Temă
• Chestionar post-lectie

O notă despre chestionare: Toate chestionarele se găsesc în folderul Quiz-App, în total 40 de chestionare cu câte trei întrebări fiecare. Sunt legate din lecții, dar aplicația se poate rula local sau implementa pe Azure; urmați instrucțiunile din folderul quiz-app. Se traduc treptat.

🎓 Exemple prietenoase pentru începători

Ești nou în Știința Datelor? Am creat un director special cu 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 final

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

👉 Începe cu exemplele 👈

Lecții

Știința Datelor Pentru Începători: Roadmap - Sketchnote de @nitya

Numărul lecției	Subiect	Grupare lecție	Obiective de învățare	Lecție legată	Autor
01	Definirea Științei Datelor	Introducere	Învață conceptele de bază din spatele 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, provocări și cadre etice în știința datelor.	lecție	Nitya
03	Definirea Datelor	Introducere	Cum se clasifică datele și sursele lor comune.	lecție	Jasmine
04	Introducere în Statistică & Probabilitate	Introducere	Tehnicile matematice ale probabilității și statisticii pentru a înțelege datele.	lecție video	Dmitry
05	Lucrul cu date relaționale	Lucrul cu date	Introducere în date relaționale și elementele de bază ale explorării și analizei datelor relaționale cu SQL (limbajul de interogare structurat, pronunțat „see-quell”).	lecție	Christopher
06	Lucrul cu date NoSQL	Lucrul cu date	Introducere în date non-relaționale, tipurile lor diverse și elementele de bază ale explorării și analizei bazelor de date document.	lecție	Jasmine
07	Lucrul cu Python	Lucrul cu date	Elemente de bază ale utilizării Python pentru explorarea datelor cu biblioteci precum Pandas. Se recomandă o înțelegere de bază a programării în Python.	lecție video	Dmitry
08	Pregătirea datelor	Lucrul cu date	Tehnici de curățare și transformare a datelor pentru a face față provocărilor legate de date lipsă, inexacte sau incomplete.	lecție	Jasmine
09	Vizualizarea cantităților	Vizualizare date	Învață să folosești Matplotlib pentru a vizualiza date despre păsări 🦆	lecție	Jen
10	Vizualizarea distribuțiilor de date	Vizualizare date	Vizualizarea observațiilor și tendințelor într-un interval.	lecție	Jen
11	Vizualizarea proporțiilor	Vizualizare date	Vizualizarea procentajelor discrete și grupate.	lecție	Jen
12	Vizualizarea relațiilor	Vizualizare date	Vizualizarea conexiunilor și corelațiilor între seturi de date și variabilele lor.	lecție	Jen
13	Vizualizări relevante	Vizualizare date	Tehnici și îndrumări pentru a face vizualizările tale valoroase pentru rezolvarea eficientă a problemelor și obținerea de insight-uri.	lecție	Jen
14	Introducere în ciclul de viață al științei datelor	Ciclu de viață	Introducerea ciclului de viață al științei datelor și primul pas al acestuia: obținerea și extragerea 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 insight-urilor extrase din date într-un mod ce ușurează înțelegerea decidenților.	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 unelte Low Code.	lecție	Tiffany și Maud
19	Știința datelor în cloud	Date în cloud	Deployarea 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

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

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

VSCode Remote - Containere

Urmărește acești pași pentru a deschide acest repo într-un container folosind mașina ta locală și VSCode prin extensia VS Code Remote - Containers:

1. Dacă folosești pentru prima dată un container de dezvoltare, asigură-te că sistemul tău îndeplinește cerințele necesare (ex. Docker instalat) conform documentației de început.

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

Notă: În fundal, 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 de fișiere local. Volumele sunt mecanismul preferat pentru persistența datelor containerelor.

Sau poți deschide o versiune clonată local sau descărcată a depozitului:

• Clonează acest depozit în 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 funcționalitățile.

Acces offline

Poți rula această documentație offline folosind Docsify. Fă fork la acest repo, instalează Docsify pe mașina ta locală, apoi în dosarul rădăcină al acestui repo scrie docsify serve. Site-ul va fi servit pe portul 3000 de pe localhost: localhost:3000.

Notă, notebook-urile nu vor fi redate prin Docsify, deci când ai nevoie să rulezi un notebook, fă acest lucru separat în VS Code folosind un kernel Python.

Alte curriculumuri

Echipa noastră produce și alte curriculumuri! Vezi:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Agenți

---

Seria AI Generativă

---

Învățare de Bază

---

Seria Copilot

Obținerea Ajutorului

Întâmpinați probleme? Consultați Ghidul pentru Rezolvarea Problemelor pentru soluții la probleme comune.

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

Dacă aveți sugestii de produs sau întâmpinați erori în timpul dezvoltării, vizitați:

---

Declinare de responsabilitate: Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere automată AI Co-op Translator. Deși ne străduim să oferim acuratețe, vă rugăm să rețineți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original, în limba sa nativă, trebuie considerat sursa autorizată. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un traducător uman. Nu ne asumăm responsabilitatea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite care pot apărea în urma utilizării acestei traduceri.