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chore(i18n,learn): processed translations (#53714)
Co-authored-by: Naomi Carrigan <nhcarrigan@gmail.com>
This commit is contained in:
camperbot
@@ -8,12 +8,7 @@ dashedName: demographic-data-analyzer
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# --description--
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Estarás <a href="https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-demographic-data-analyzer" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">trabajando en este proyecto con nuestro código inicial en Replit</a>.
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- Comienza importando el proyecto en Replit.
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- Después verás una ventana `.replit`.
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- Selecciona `Use run command` y presiona el botón `Done`.
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You will be <a href="https://gitpod.io/?autostart=true#https://github.com/freeCodeCamp/boilerplate-demographic-data-analyzer/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">working on this project with our Gitpod starter code</a>.
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Todavía estamos desarrollando la parte interactiva del currículo de Python. Por el momento, aquí hay algunos videos en el canal de YouTube de freeCodeCamp.org que te enseñaran todo lo que necesitas saber para completar este proyecto:
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@@ -47,17 +42,15 @@ Debes usar Pandas para responder a las siguientes preguntas:
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- ¿Qué país tiene el porcentaje más alto de personas que ganan >50k y cuál es ese porcentaje?
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- Identifica la ocupación más popular de aquellos que ganan >50k en India.
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Utilice el código de inicio en el archivo `demographic_data_analyzer`. Actualice el código para que todas las variables definidas como "None" se establezcan al cálculo o código apropiado. Redondea todos los decimales a la décima más cercana.
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Las pruebas unitarias están escritas para ti en `test_module.py`.
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Use the starter code in the file `demographic_data_analyzer.py`. Update the code so all variables set to `None` are set to the appropriate calculation or code. Redondea todos los decimales a la décima más cercana.
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## Desarrollo
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Para el desarrollo, puedes utilizar `main.py` para probar tus funciones. Haz clic en el botón "run" y se ejecutará `main.py`.
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Write your code in `demographic_data_analyzer.py`. For development, you can use `main.py` to test your code.
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## Pruebas
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Importamos las pruebas de `test_module.py` a `main.py` para tu conveniencia. Las pruebas se ejecutarán automáticamente cada vez que presiones el botón "run".
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The unit tests for this project are in `test_module.py`. Importamos las pruebas de `test_module.py` a `main.py` para tu conveniencia.
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## Envío
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@@ -8,12 +8,7 @@ dashedName: mean-variance-standard-deviation-calculator
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# --description--
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Estarás <a href="https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-mean-variance-standard-deviation-calculator" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" mark="crwd-mark ">trabajando en este proyecto con nuestro código de inicio Replit</a>.
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- Start by importing the project on Replit.
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- Next, you will see a `.replit` window.
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- Select `Use run command` and click the `Done` button.
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You will be <a href="https://gitpod.io/?autostart=true#https://github.com/freeCodeCamp/boilerplate-mean-variance-standard-deviation-calculator/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">working on this project with our Gitpod starter code</a>.
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Todavía estamos desarrollando la parte interactiva del currículo de Python. Por ahora, aquí hay algunos videos en el canal de YouTube de freeCodeCamp.org que te enseñaran todo lo que necesitas saber para completar este proyecto:
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@@ -55,15 +50,13 @@ Por ejemplo, `calculate([0,1,2,3,4,5,6,7,8])` debe regresar:
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}
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```
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Las pruebas unitarias para este proyecto están en `test_module.py`.
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## Desarrollo
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Durante el desarrollo, puede usar `main.py` para probar su función `calculate()`. Haz clic en el botón "run" y se ejecutará `main.py`.
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Write your code in `mean_var_std.py`. For development, you can use `main.py` to test your code.
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## Pruebas
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Hemos importado las pruebas de `test_module.py` a `main.py` para tu conveniencia. Las pruebas se ejecutarán automáticamente cada vez que pulses el botón "run".
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Las pruebas unitarias para este proyecto están en `test_module.py`. Hemos importado las pruebas de `test_module.py` a `main.py` para tu conveniencia.
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## Envío
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@@ -8,12 +8,7 @@ dashedName: medical-data-visualizer
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# --description--
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Estarás <a href="https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-medical-data-visualizer" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">trabajando en este proyecto con nuestro código de inicio Replit</a>.
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- Start by importing the project on Replit.
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- Next, you will see a `.replit` window.
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- Select `Use run command` and click the `Done` button.
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You will be <a href="https://gitpod.io/?autostart=true#https://github.com/freeCodeCamp/boilerplate-medical-data-visualizer/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">working on this project with our Gitpod starter code</a>.
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Todavía estamos desarrollando la parte interactiva del currículo de Python. Por ahora, aquí hay algunos vídeos en nuestro canal de YouTube freeCodeCamp.org que te enseñará todo lo que necesitas saber para completer este proyecto:
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@@ -65,15 +60,13 @@ Utiliza los datos para completar las siguientes tareas en `medical_data_visualiz
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Cada vez que una variable está establecida en `Ninguno`, asegúrese de establecerla en el código correcto.
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Las pruebas unitarias están escritas en `test_module.py`.
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## Desarrollo
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Para el desarrollo, puedes usar `main.py` para probar tus funciones. Haz clic en el botón "run" y se ejecutará `main.py`.
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Write your code in `medical_data_visualizer.py`. For development, you can use `main.py` to test your code.
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## Pruebas
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Hemos importado las pruebas de `test_module.py` a `main.py` para tu conveniencia. Las pruebas se ejecutarán automáticamente cada vez que pulses el botón "run".
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The unit tests for this project are in `test_module.py`. Hemos importado las pruebas de `test_module.py` a `main.py` para tu conveniencia.
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## Envío
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@@ -8,12 +8,7 @@ dashedName: page-view-time-series-visualizer
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# --description--
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Estarás <a href="https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-page-view-time-series-visualizer" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">trabajando en este proyecto con nuestro código de inicio Replit</a>.
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- Empieza importando el proyecto en Replit.
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- Siguiente, verás una ventana `.replit`.
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- Selecciona `Use run command` y click en el botón `Done`.
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You will be <a href="https://gitpod.io/?autostart=true#https://github.com/freeCodeCamp/boilerplate-page-view-time-series-visualizer" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">working on this project with our Gitpod starter code</a>.
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Todavía estamos desarrollando la parte interactiva del currículo de Python. Por el momento, aquí hay algunos videos en el canal de YouTube de freeCodeCamp.org que te enseñaran todo lo que necesitas saber para completar este proyecto:
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@@ -33,17 +28,17 @@ Utiliza los datos para completar las siguientes tareas:
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- Crea una función `draw_bar_plot` que dibuje un gráfico de barras similar a "examples/Figure_2.png". Debería mostrar el promedio diario de vistas a la página para cada mes agrupadas por año. La leyenda debería mostrar etiquetas mensuales y tener un título de `Months`. En la gráfica, la etiqueta en el eje x debería ser `Years` y la etiqueta en el eje y debería ser `Average Page Views`.
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- Crea `draw_box_plot` una función que use Seaborn para dibujar dos puntos de caja adyacentes similar a "examples/Figure_3.png". Estos diagramas de caja deberían mostrar como los valores son distribuídos dentro de un año dado o mes y como se compara con el tiempo. El título del primer gráfico debería ser `Year-wise Box Plot (Trend)` y el título del segundo gráfico debería ser `Month-wise Box Plot (Seasonality)`. Asegurese que la etiqueta mes mes en la parte inferior empiece en `Jan` y los ejes x y y estén etiquetados correctamente. La plantilla incluye comandos para preparar los datos.
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Para cada gráfico, asegúrese de usar una copia de los datos. Las pruebas unitarias están escritas para en `test_module.py`.
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Para cada gráfico, asegúrese de usar una copia de los datos.
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El boilerplate también incluye los comandos para guardar y devolver la imagen.
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## Desarrollo
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Para el desarrollo, puedes usar `main.py` para probar tus funciones. Haz clic en el botón "run" y se ejecutará `main.py`.
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Write your code in `time_series_visualizer.py`. For development, you can use `main.py` to test your code.
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## Pruebas
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Hemos importado las pruebas de `test_module.py` a `main.py` para tu conveniencia. Las pruebas se ejecutarán automáticamente cada vez que presiones el botón "run".
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The unit tests for this project are in `test_module.py`. Hemos importado las pruebas de `test_module.py` a `main.py` para tu conveniencia.
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## Envío
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@@ -8,12 +8,7 @@ dashedName: sea-level-predictor
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# --description--
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Estarás <a href="https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-sea-level-predictor" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">trabajando en este proyecto con nuestro código de inicio Replit</a>.
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- Comienza importando el proyecto en Replit.
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- A continuación, verás una ventana.
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- Selecciona `Use run command` y pulsa el botón `Done`.
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You will be <a href="https://gitpod.io/?autostart=true#https://github.com/freeCodeCamp/boilerplate-sea-level-predictor/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">working on this project with our Gitpod starter code</a>.
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Todavía estamos desarrollando la parte interactiva del currículo de Python. Por ahora, aquí hay algunos videos en el canal de YouTube de freeCodeCamp.org que te enseñaran todo lo que necesitas saber para completar este proyecto:
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@@ -33,17 +28,15 @@ Utiliza los datos para completar las siguientes tareas:
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- Plot a new line of best fit just using the data from year 2000 through the most recent year in the dataset. Make the line also go through the year 2050 to predict the sea level rise in 2050 if the rate of rise continues as it has since the year 2000.
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- The x label should be `Year`, the y label should be `Sea Level (inches)`, and the title should be `Rise in Sea Level`.
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Las pruebas unitarias están escritas para en `test_module.py`.
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El boilerplate también incluye los comandos para guardar y devolver la imagen.
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## Desarrollo
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Para el desarrollo, puedes utilizar `main.py` para probar tus funciones. Haz clic en el botón "run" y se ejecutará `main.py`.
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Write your code in `sea_level_predictor.py`. For development, you can use `main.py` to test your code.
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## Pruebas
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Importamos las pruebas de `test_module.py` a `main.py` para tu conveniencia. Las pruebas se ejecutarán automáticamente cada vez que pulses el botón "run".
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The unit tests for this project are in `test_module.py`. Importamos las pruebas de `test_module.py` a `main.py` para tu conveniencia.
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## Envío
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