Glosar

Jupyter Notebook

Ce este Jupyter Notebook?

Jupyter Notebook este o aplicație open-source, bazată pe browser, a Project Jupyter, care combină într-un singur document cod executabil, rezultate, grafice și text explicativ. Notebook-urile sunt larg folosite în analiza datelor, machine learning, cercetare și predare, deoarece fiecare pas poate fi documentat și partajat într-un mod trasabil. Python este cel mai des folosit limbaj. Exemplu: un analist încarcă datele de vânzări, le curăță și afișează rezultatele sub formă de grafic chiar dedesubt.

Subiecte

Analiza datelor
Python
Instrument

Încercați KI.ordo

Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.

Porniți demo-ul

← Toți termenii

Termeni înrudiți

Google Colab

Google Colab (Colaboratory) este un serviciu cloud Google pentru rularea codului Python în notebook-uri de tip Jupyter, direct în browser, fără instalare locală. Nivelul gratuit oferă și GPU-uri și TPU-uri, în funcție de disponibilitate și cu limite de timp de rulare; planurile plătite oferă mai multă putere de calcul. Colab este popular pentru predare, analiza datelor și încercarea de modele, iar un asistent Gemini integrat ajută la scrierea și remedierea codului (situația la octombrie 2026).

Notebook
Cloud
+1

pandas

pandas este o bibliotecă Python open-source pentru analiza și manipularea datelor tabelare, dezvoltată începând din 2008 de Wes McKinney. Obiectul ei central, DataFrame, seamănă cu un tabel cu coloane denumite. Cu ajutorul ei se pot încărca date din fișiere CSV, Excel sau baze de date și se pot curăța, filtra, grupa și combina. pandas este construită pe NumPy și este un instrument standard în analiza datelor, raportare și pregătirea datelor de antrenare.

Python
analiza datelor
+1

NumPy

NumPy este biblioteca Python open-source fundamentală pentru calcul numeric. Oferă tablouri multidimensionale și funcții rapide pentru algebră liniară, statistică și numere aleatorii, nucleul ei rulând în cod compilat. Multe instrumente de analiză a datelor și de învățare automată, precum pandas, scikit-learn și numeroase biblioteci de vizualizare, sunt construite pe NumPy. Oricine lucrează cu date în Python o folosește deci aproape întotdeauna, direct sau indirect.

Python
analiza datelor
+1

Analiza exploratorie a datelor (EDA)

Analiza exploratorie a datelor (EDA) este prima privire deschisă asupra unui set de date: se calculează indicatori sintetici, se examinează distribuțiile și graficele și se caută tipare, valori aberante și valori lipsă – încă fără o ipoteză fixă. Ajută la evaluarea calității datelor și la formularea unor întrebări potrivite pentru analize sau modelări ulterioare. Exemplu: înaintea unei prognoze de vânzări, EDA arată că o lună a fost înregistrată incomplet din cauza unei migrări de sistem.

Analiza datelor
Statistică
+1

Șablon