chore(i18n,curriculum): update translations (#42918)
This commit is contained in:
camperbot
GitHub
@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c14c
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title: Introduction to Data Analysis
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title: Introduzione all'analisi dei dati
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challengeType: 11
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videoId: VJrP2FUzKP0
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dashedName: introduction-to-data-analysis
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@ -8,31 +8,31 @@ dashedName: introduction-to-data-analysis
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# --description--
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More resources:
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Altre risorse:
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\- [Slides](https://docs.google.com/presentation/d/1cUIt8b2ySz-85_ykfeuuWsurccwTAuFPn782pZBzFsU/edit?usp=sharing)
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\- [Presentazione](https://docs.google.com/presentation/d/1cUIt8b2ySz-85_ykfeuuWsurccwTAuFPn782pZBzFsU/edit?usp=sharing)
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# --question--
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## --text--
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Which of the following is **not** part of Data Analysis?
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Quale dei seguenti elementi **non** è parte dell'analisi dei dati?
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## --answers--
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Building statistical models and data visualizations.
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Costruire modelli statistici e visualizzazioni di dati.
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Picking a desired conclusion for the analysis.
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Scegliere una conclusione desiderata per l'analisi.
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Fixing incorrect values and removing invalid data.
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Correggere i valori errati e rimuovere i dati non validi.
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Transforming data into an appropriate data structure.
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Trasformare i dati in una struttura di dati appropriata.
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## --video-solution--
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@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c157
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title: Numpy Algebra and Size
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title: Algebra e dimensione con Numpy
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challengeType: 11
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videoId: XAT97YLOKD8
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dashedName: numpy-algebra-and-size
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@ -8,34 +8,34 @@ dashedName: numpy-algebra-and-size
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# --description--
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*Instead of using notebooks.ai like it shows in the video, you can use Google Colab instead.*
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*Invece di usare notebooks.ai come mostrato nel video, puoi usare Google Colab.*
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More resources:
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Altre risorse:
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- [Notebooks on GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
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- [How to open Notebooks from GitHub using Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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- [Notebook su GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
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- [Come aprire Notebooks da GitHub usando Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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What is the relationship between size of objects (such as lists and datatypes) in memory in Python's standard library and the NumPy library? Knowing this, what are the implications for performance?
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Qual è la relazione tra le dimensioni degli oggetti (come liste e tipi di dati) nella memoria nella libreria standard di Python e nella libreria NumPy? Sapendo questo, quali sono le implicazioni per le prestazioni?
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## --answers--
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Standard Python objects take up much more memory to store than NumPy objects; operations on comparable standard Python and NumPy objects complete in roughly the same time.
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Gli oggetti Python standard occupano molta più memoria degli oggetti NumPy; operazioni su oggetti Python e NumPy standard comparabili sono completate approssimativamente nello stesso tempo.
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NumPy objects take up much more memory than standard Python objects; operations on NumPy objects complete very quickly compared to comparable objects in standard Python.
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Gli oggetti NumPy occupano molta più memoria degli oggetti Python standard; le operazioni su oggetti NumPy sono completate molto più rapidamente rispetto agli oggetti comparabili presenti in Python standard.
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NumPy objects take up much less memory than Standard Python objects; operations on Standard Python objects complete very quickly compared to comparable objects on NumPy Object.
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Gli oggetti NumPy occupano molta meno memoria degli oggetti Python standard; le operazioni su oggetti Python standard sono completate molto più rapidamente rispetto agli oggetti comparabili su NumPy.
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Standard Python objects take up more memory than NumPy objects; operations on NumPy objects complete very quickly compared to comparable objects in standard Python.
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Gli oggetti Python standard occupano più memoria degli oggetti NumPy; le operazioni su oggetti NumPy sono completate molto più rapidamente rispetto agli oggetti comparabili presenti in Python standard.
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## --video-solution--
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@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c154
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title: Numpy Arrays
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title: Array di Numpy
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challengeType: 11
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videoId: VDYVFHBL1AM
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dashedName: numpy-arrays
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@ -8,18 +8,18 @@ dashedName: numpy-arrays
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# --description--
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*Instead of using notebooks.ai like it shows in the video, you can use Google Colab instead.*
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*Invece di usare notebooks.ai come mostrato nel video, puoi usare Google Colab.*
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More resources:
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Altre risorse:
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- [Notebooks on GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
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- [How to open Notebooks from GitHub using Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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- [Notebook su GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
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- [Come aprire Notebooks da GitHub usando Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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What will the following code print out?
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Cosa verrà visualizzato nella console con il seguente codice?
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```py
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A = np.array([
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@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c156
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title: Numpy Boolean Arrays
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title: Array booleani di Numpy
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challengeType: 11
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videoId: N1ttsMmcVMM
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dashedName: numpy-boolean-arrays
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@ -8,18 +8,18 @@ dashedName: numpy-boolean-arrays
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# --description--
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*Instead of using notebooks.ai like it shows in the video, you can use Google Colab instead.*
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*Invece di usare notebooks.ai come mostrato nel video, puoi usare Google Colab.*
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More resources:
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Altre risorse:
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- [Notebooks on GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
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- [How to open Notebooks from GitHub using Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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- [Notebook su GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
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- [Come aprire Notebooks da GitHub usando Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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What will the following code print out?
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Cosa verrà visualizzato nella console con il seguente codice?
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```py
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a = np.arange(5)
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@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c152
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title: Numpy Introduction A
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title: Introduzione a Numpy A
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challengeType: 11
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videoId: P-JjV6GBCmk
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dashedName: numpy-introduction-a
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@ -8,30 +8,30 @@ dashedName: numpy-introduction-a
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# --description--
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*Instead of using notebooks.ai like it shows in the video, you can use Google Colab instead.*
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*Invece di usare notebooks.ai come mostrato nel video, puoi usare Google Colab.*
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More resources:
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Altre risorse:
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- [Notebooks on GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
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- [How to open Notebooks from GitHub using Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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- [Notebook su GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
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- [Come aprire Notebooks da GitHub usando Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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Why is Numpy an important, but unpopular Python library?
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Perché Numpy è una libreria Python importante ma poco popolare?
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## --answers--
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Often you won't work directly with Numpy.
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Spesso non lavorerai direttamente con Numpy.
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It is extremely slow.
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È estremamente lento.
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Working with Numpy is difficult.
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Lavorare con Numpy è difficile.
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## --video-solution--
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@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c153
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title: Numpy Introduction B
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title: Introduzione a Numpy B
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challengeType: 11
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videoId: YIqgrNLAZkA
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dashedName: numpy-introduction-b
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@ -8,34 +8,34 @@ dashedName: numpy-introduction-b
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# --description--
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*Instead of using notebooks.ai like it shows in the video, you can use Google Colab instead.*
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*Invece di usare notebooks.ai come mostrato nel video, puoi invece usare Google Colab.*
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More resources:
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Altre risorse:
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- [Notebooks on GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
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- [How to open Notebooks from GitHub using Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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- [Notebook su GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
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- [Come aprire Notebooks da GitHub usando Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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About how much memory does the integer `5` consume in plain Python?
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Quanta memoria consuma all'incirca in Python puro il numero intero `5`?
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## --answers--
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32 bits
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32 bit
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20 bytes
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20 byte
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16 bytes
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16 byte
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8 bits
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8 bit
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## --video-solution--
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@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c15b
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title: Pandas Conditional Selection and Modifying DataFrames
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title: Selezione condizionale con Panda e modifica dei DataFrame
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challengeType: 11
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videoId: BFlH0fN5xRQ
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dashedName: pandas-conditional-selection-and-modifying-dataframes
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@ -8,18 +8,18 @@ dashedName: pandas-conditional-selection-and-modifying-dataframes
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# --description--
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*Instead of using notebooks.ai like it shows in the video, you can use Google Colab instead.*
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*Invece di usare notebooks.ai come mostrato nel video, puoi usare Google Colab.*
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More resources:
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Altre risorse:
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- [Notebooks on GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-pandas)
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- [How to open Notebooks from GitHub using Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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- [Notebook su GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-pandas)
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- [Come aprire Notebooks da GitHub usando Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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What will the following code print out?
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Cosa verrà visualizzato nella console con il seguente codice?
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```py
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import pandas as pd
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@ -1,6 +1,6 @@
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---
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c15c
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title: Pandas Creating Columns
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title: Creazione di colonne con Panda
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challengeType: 11
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videoId: _sSo2XZoB3E
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dashedName: pandas-creating-columns
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@ -8,18 +8,18 @@ dashedName: pandas-creating-columns
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# --description--
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*Instead of using notebooks.ai like it shows in the video, you can use Google Colab instead.*
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*Invece di usare notebooks.ai come mostrato nel video, puoi usare Google Colab.*
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More resources:
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Altre risorse:
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- [Notebooks on GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-pandas)
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- [How to open Notebooks from GitHub using Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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- [Notebook su GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-pandas)
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- [Come aprire Notebooks da GitHub usando Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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What code would add a "Certificates per month" column to the `certificates_earned` DataFrame like the one below?
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Quale codice aggiungerebbe una colonna "Certificates per month" al DataFrame `certificates_earned` come mostrato sotto?
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<pre> Certificates Time (in months) Certificates per month
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Tom 8 16 0.50
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@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c159
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title: Pandas Indexing and Conditional Selection
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title: Indicizzazione di Pandas e selezione condizionale
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challengeType: 11
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videoId: '-ZOrgV_aA9A'
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dashedName: pandas-indexing-and-conditional-selection
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@ -8,18 +8,18 @@ dashedName: pandas-indexing-and-conditional-selection
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# --description--
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*Instead of using notebooks.ai like it shows in the video, you can use Google Colab instead.*
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*Invece di usare notebooks.ai come mostrato nel video, puoi usare Google Colab.*
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More resources:
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Altre risorse:
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- [Notebooks on GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-pandas)
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- [How to open Notebooks from GitHub using Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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- [Notebook su GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-pandas)
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- [Come aprire Notebooks da GitHub usando Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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What will the following code print out?
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Cosa verrà visualizzato nella console con il seguente codice?
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```py
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import pandas as pd
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@ -1,6 +1,6 @@
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---
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c162
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title: Reading Data CSV and TXT
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title: Lettura di dati CSV e TXT
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challengeType: 11
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videoId: ViGEv0zOzUk
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dashedName: reading-data-csv-and-txt
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@ -8,18 +8,18 @@ dashedName: reading-data-csv-and-txt
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# --description--
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*Instead of using notebooks.ai like it shows in the video, you can use Google Colab instead.*
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*Invece di usare notebooks.ai come mostrato nel video, puoi usare Google Colab.*
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More resources:
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Altre risorse:
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- [Notebooks on GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/RDP-Reading-Data-with-Python-and-Pandas/tree/master/unit-1-reading-data-with-python-and-pandas/lesson-1-reading-csv-and-txt-files/files)
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||||
- [How to open Notebooks from GitHub using Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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||||
- [Notebook su GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/RDP-Reading-Data-with-Python-and-Pandas/tree/master/unit-1-reading-data-with-python-and-pandas/lesson-1-reading-csv-and-txt-files/files)
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||||
- [Come aprire Notebooks da GitHub usando Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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How would you import the CSV file `data.csv` and store it in a DataFrame using the Pandas module?
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Come faresti per importare il file CSV `data.csv` e salvarlo in un DataFrame usando il modulo Pandas?
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## --answers--
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@ -1,6 +1,6 @@
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---
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c163
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title: Reading Data from Databases
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title: Leggere i dati dal database
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challengeType: 11
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videoId: MtgXS1MofRw
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dashedName: reading-data-from-databases
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@ -8,30 +8,30 @@ dashedName: reading-data-from-databases
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# --description--
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||||
*Instead of using notebooks.ai like it shows in the video, you can use Google Colab instead.*
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*Invece di usare notebooks.ai come mostrato nel video, puoi usare Google Colab.*
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More resources:
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Altre risorse:
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||||
- [Notebooks on GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/RDP-Reading-Data-with-Python-and-Pandas/tree/master/unit-1-reading-data-with-python-and-pandas/lesson-11-reading-data-from-relational-databases/files)
|
||||
- [How to open Notebooks from GitHub using Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
||||
- [Notebook su GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/RDP-Reading-Data-with-Python-and-Pandas/tree/master/unit-1-reading-data-with-python-and-pandas/lesson-11-reading-data-from-relational-databases/files)
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||||
- [Come aprire Notebooks da GitHub usando Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
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# --question--
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## --text--
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What method does a `Cursor` instance have and what does it allow?
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Che metodo ha un'istanza di `Cursor` e che cosa permette?
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## --answers--
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The `Cursor` instance has a `.run()` method which allows you to run SQL queries.
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L'istanza `Cursor` ha un metodo `.run()` che consente di eseguire query SQL.
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The `Cursor` instance has a `.select()` method which allows you to select records.
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L'istanza `Cursor` ha un metodo `.select()` che consente di selezionare un documento.
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The `Cursor` instance has an `.execute()` method which will receive SQL parameters to run against the database.
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L'istanza `Cursor` ha un metodo `.execute()` che riceverà i parametri SQL da eseguire sul database.
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## --video-solution--
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@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e46f802ac417301a38fb92b
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title: Page View Time Series Visualizer
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title: Visualizzatore della pagina delle serie temporali
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challengeType: 10
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forumTopicId: 462369
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dashedName: page-view-time-series-visualizer
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@ -8,17 +8,17 @@ dashedName: page-view-time-series-visualizer
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# --description--
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For this project you will visualize time series data using a line chart, bar chart, and box plots. You will use Pandas, matplotlib, and seaborn to visualize a dataset containing the number of page views each day on the freeCodeCamp.org forum from 2016-05-09 to 2019-12-03. The data visualizations will help you understand the patterns in visits and identify yearly and monthly growth.
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Per questo progetto visualizzerai i dati delle serie temporali usando un grafico a linea, un grafico a barre, e un diagramma a scatola e baffi. Userai Pandas, matplotlib, e seaborn per visualizzare il set dei dati contentente il numero di visualizzazioni di pagina di ogni giorno per il forum di freecodecamp.org dal 2016-05-09 al 2019-12-03. La visualizzazione dei dati ti aiuterà a riconoscerme schemi nelle visite e identificare crescita annuale e mensile.
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You can access [the full project description and starter code on Replit](https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-page-view-time-series-visualizer).
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Puoi accedere [alla descrizione completa del progetto e al codice iniziale su Replit](https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-page-view-time-series-visualizer).
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After going to that link, fork the project. Once you complete the project based on the instructions in 'README.md', submit your project link below.
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Dopo essere andato a quel collegamento, fai un fork del progetto. Una volta completato il progetto in base alle istruzioni riportate in 'README.md', invia il link del progetto qui sotto.
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We are still developing the interactive instructional part of the data analysis with Python curriculum. For now, you will have to use other resources to learn how to pass this challenge.
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Stiamo ancora sviluppando la parte didattica interattiva del curriculum di analisi dei dati con Python. Per ora, dovrai utilizzare altre risorse per imparare a superare questa sfida.
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# --hints--
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It should pass all Python tests.
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Dovrebbe superare tutti i test Python.
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```js
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@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e9a0a8e09c5df3cc3600ed3
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title: Basics of Numpy
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title: Fondamenti di Numpy
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challengeType: 11
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videoId: f9QrZrKQMLI
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dashedName: basics-of-numpy
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@ -10,7 +10,7 @@ dashedName: basics-of-numpy
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## --text--
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What will the following code print?
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Cosa scriverà il seguente codice?
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```python
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b = np.array([[1.0,2.0,3.0],[3.0,4.0,5.0]])
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@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e9a0a8e09c5df3cc3600ed8
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title: Mathematics
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title: Matematica
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challengeType: 11
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videoId: 7txegvyhtVk
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dashedName: mathematics
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@ -10,7 +10,7 @@ dashedName: mathematics
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## --text--
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What is the value of `b` after running the following code?
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Qual è il valore di `b` dopo aver eseguito il seguente codice?
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```py
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import numpy as np
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@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e9a0a8e09c5df3cc3600ed9
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title: Reorganizing Arrays
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title: Riorganizzazione degli array
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challengeType: 11
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videoId: VNWAQbEM-C8
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dashedName: reorganizing-arrays
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@ -10,7 +10,7 @@ dashedName: reorganizing-arrays
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## --text--
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What code would produce the following array?
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Quale codice produrrebbe il seguente array?
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```py
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[[1. 1.]
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Reference in New Issue
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