Data-Science-For-Beginners/translations/ro

Știința Datelor pentru Începători - Un Curriculum

Advocații Cloud Azure de la Microsoft sunt încântați să ofere un curriculum de 10 săptămâni, cu 20 de lecții despre 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 vă permite să învățați construind, 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 & 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 | Korean | Lithuanian | Malay | 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 | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

Dacă doriți să aveți suport pentru traduceri suplimentare, limbile disponibile sunt listate aici

Alăturați-vă Comunității Noastre

Avem o serie de învățare cu AI pe Discord în desfășurare, aflați mai multe și alăturați-vă 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 Student Hub În această pagină, vei 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 salvezi și să o verifici periodic, deoarece schimbăm conținutul cel puțin lunar.
• Microsoft Learn Student Ambassadors Alătură-te unei comunități globale de ambasadori studenți, aceasta ar putea fi calea ta către Microsoft.

Începe

📚 Documentație

• Ghid de Instalare - Instrucțiuni pas cu pas 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 - Ghiduri de predare și resurse pentru clasă

👨‍🎓 Pentru Studenți

Începători Compleți: Nou în știința datelor? Începe cu exemplele prietenoase pentru începători! Aceste exemple simple, bine comentate, te vor ajuta să înțelegi elementele de bază înainte de a te aprofunda în curriculum complet. Studenți: pentru a folosi acest curriculum pe cont propriu, clonează întregul repo și completează exercițiile pe cont propriu, începând cu un chestionar pre-lectură. Apoi citește lecția și completează restul activităților. Încearcă să creezi 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 formezi un grup de studiu cu prietenii și să parcurgeți conținutul împreună. Pentru studii suplimentare, 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 parcurge-le secvențial
4. Alătură-te comunității noastre pe 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!

Cunoaște Echipa

Gif realizat de Mohit Jaisal

🎥 Click 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 finalul acestei serii, studenții vor învăța principiile de bază ale științei datelor, inclusiv concepte etice, pregătirea datelor, diferite moduri de a lucra cu date, 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 o lecție setează intenția studentului de a învăța un subiect, în timp ce un al doilea test după lecție asigură o mai bună retenție. Acest curriculum a fost conceput să fie flexibil și distractiv și poate fi parcurs integral sau parțial. Proiectele încep mici și devin din ce în ce mai complexe până la finalul ciclului de 10 săptămâni.

Găsiți Codul nostru de Conduită, Ghidul de Contribuire, Ghidul 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 ale cunoștințelor
• 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 câte trei întrebări. Acestea sunt legate din lecții, dar aplicația de teste poate fi rulată local sau implementată pe Azure; urmați instrucțiunile din folderul quiz-app. Acestea sunt treptat localizate.

🎓 Exemple pentru Începători

Nou în Știința Datelor? Am creat un director special de exemple 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 identifică tipare
• 📈 Vizualizare de Bază - Creează diagrame și grafice
• 🔬 Proiect din Lumea Reală - Flux de lucru complet 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 - 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, provocări și cadre etice în știința datelor.	lecție	Nitya
03	Definirea Datelor	Introducere	Cum sunt clasificate datele și sursele lor comune.	lecție	Jasmine
04	Introducere în Statistică și Probabilitate	Introducere	Tehnici matematice de probabilitate și statistică 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 Limbajul Structurat de Interogare, cunoscut și ca 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 documentare.	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 date 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 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	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	Comunicarea	Ciclul 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 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 sale.	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 Lumea Reală	În Lumea Reală	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.

VSCode Remote - Containers

Urmați acești pași pentru a deschide acest depozit într-un container folosind mașina locală și VSCode utilizând 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, 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 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 utilizând Docsify. Faceți fork acestui 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-ul dvs.: localhost:3000.

Notă, notele nu vor fi redate prin Docsify, așa că atunci când aveți nevoie să rulați o notă, faceți acest lucru separat în VS Code rulând un kernel Python.

Alte Curricula

Echipa noastră produce și alte curricula! Consultați:

Azure / Edge / MCP / Agenți

---

Seria AI Generativă

---

Învățare de Bază

---

Seria Copilot

Obținerea Ajutorului

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

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

Dacă aveți feedback despre produs sau întâmpinați erori în timpul construirii, vizitați:

---

Declinarea responsabilității:
Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI Co-op Translator. Deși ne străduim să asigurăm acuratețea, vă rugăm să rețineți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa nativă ar trebui considerat sursa autoritară. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un specialist uman. Nu ne asumăm răspunderea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite care pot apărea din utilizarea acestei traduceri.