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chore(i18n,learn): processed translations (#46682)
This commit is contained in:
camperbot
@@ -8,12 +8,12 @@ dashedName: demographic-data-analyzer
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# --description--
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Lavorerari a [questo progetto con il nostro codice iniziale su Replit](https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-demographic-data-analyzer).
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Lavorerai a <a href="https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-demographic-data-analyzer" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">questo progetto con il nostro codice iniziale su Replit</a>.
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Stiamo ancora sviluppando la parte didattica interattiva del curriculum di Python. Per ora, ecco alcuni video sul canale YouTube di freeCodeCamp.org che ti insegneranno tutto quello che devi sapere per completare questo progetto:
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- [Video corso Python for Everybody](https://www.freecodecamp.org/news/python-for-everybody/) (14 ore)
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- [Video corso Learn Python](https://www.freecodecamp.org/news/learn-python-video-course/) (10 ore)
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- <a href="https://www.freecodecamp.org/news/python-for-everybody/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Video corso Python for Everybody</a> (14 ore)
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- <a href="https://www.freecodecamp.org/news/learn-python-video-course/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Video corso Learn Python</a> (10 ore)
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# --instructions--
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@@ -59,7 +59,7 @@ Copia l'URL del tuo progetto e consegnalo nell'input qua sotto.
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## Fonte Dataset
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Dua, D. e Graff, C. (2019). [UCI Machine Learning Repository](http://archive.ics.uci.edu/ml). Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science.
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Dua, D. e Graff, C. (2019). <a href="http://archive.ics.uci.edu/ml" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">UCI Machine Learning Repository</a>. Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science.
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# --hints--
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@@ -8,12 +8,12 @@ dashedName: mean-variance-standard-deviation-calculator
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# --description--
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Lavorerari a [questo progetto con il nostro codice iniziale su Replit](https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-mean-variance-standard-deviation-calculator).
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Lavorerai a <a href="https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-mean-variance-standard-deviation-calculator" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">questo progetto con il nostro codice iniziale su Replit</a>.
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Stiamo ancora sviluppando la parte didattica interattiva del curriculum di Python. Per ora, ecco alcuni video sul canale YouTube di freeCodeCamp.org che ti insegneranno tutto quello che devi sapere per completare questo progetto:
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- [Video corso Python for Everybody](https://www.freecodecamp.org/news/python-for-everybody/) (14 ore)
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- [Video corso Learn Python](https://www.freecodecamp.org/news/learn-python-video-course/) (10 ore)
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- <a href="https://www.freecodecamp.org/news/python-for-everybody/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Video corso Python for Everybody</a> (14 ore)
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- <a href="https://www.freecodecamp.org/news/learn-python-video-course/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Video corso Learn Python</a>
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# --instructions--
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@@ -8,12 +8,12 @@ dashedName: medical-data-visualizer
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# --description--
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Lavorerari a [questo progetto con il nostro codice iniziale su Replit](https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-medical-data-visualizer).
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Lavorerai a <a href="https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-medical-data-visualizer" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">questo progetto con il nostro codice iniziale su Replit</a>.
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Stiamo ancora sviluppando la parte didattica interattiva del curriculum di Python. Per ora, ecco alcuni video sul canale YouTube di freeCodeCamp.org che ti insegneranno tutto quello che devi sapere per completare questo progetto:
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- [Video corso Python for Everybody](https://www.freecodecamp.org/news/python-for-everybody/) (14 ore)
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- [Video corso Learn Python](https://www.freecodecamp.org/news/learn-python-video-course/) (10 ore)
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- <a href="https://www.freecodecamp.org/news/python-for-everybody/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Video corso Python for Everybody</a> (14 ore)
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- <a href="https://www.freecodecamp.org/news/learn-python-video-course/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Video corso Learn Python</a>
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# --instructions--
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@@ -8,12 +8,12 @@ dashedName: page-view-time-series-visualizer
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# --description--
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Lavorerari a [questo progetto con il nostro codice d'inizio su Replit](https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-page-view-time-series-visualizer).
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Lavorerai a <a href="https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-page-view-time-series-visualizer" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow"> questo progetto con il nostro codice d'inizio su Replit</a>.
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Stiamo ancora sviluppando la parte didattica interattiva del curriculum di Python. Per ora, ecco alcuni video sul canale YouTube di freeCodeCamp.org che ti insegneranno tutto quello che devi sapere per completare questo progetto:
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- [Python for Everybody Video Course](https://www.freecodecamp.org/news/python-for-everybody/) (14 ore)
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- [Video corso Learn Python](https://www.freecodecamp.org/news/learn-python-video-course/) (10 ore)
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- <a href="https://www.freecodecamp.org/news/python-for-everybody/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Video corso Python for Everybody</a> (14 ore)
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- <a href="https://www.freecodecamp.org/news/learn-python-video-course/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Video corso Learn Python</a>
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# --instructions--
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@@ -21,11 +21,11 @@ Per questo progetto visualizzerai i dati delle serie temporali usando un grafico
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Utilizza i dati per completare le seguenti attività:
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- Utilizza Pandas per importare i dati da "fcc-forum-pageviews.csv". Imposta l'indice sulla colonna "date".
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- Utilizza Pandas per importare i dati da "fcc-forum-pageviews.csv". Imposta l'indice alla colonna `date`.
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- Pulisci i dati filtrando i giorni in cui le viste della pagina erano nel 2,5% superiore o nel 2,5% inferiore del set di dati.
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- Crea una funzione `draw_line_plot` che utilizza Matplotlib per disegnare un grafico a linee simile a "examples/Figure_1.png". Il titolo dovrebbe essere "Daily freeCodeCamp Forum Page Views 5/2016-12/2019". L'etichetta sull'asse x dovrebbe essere "Date" e l'etichetta sull'asse y dovrebbe essere "Page Views".
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- Crea una funzione `draw_bar_plot` che disegna un grafico a barre simile a "examples/Figure_2.png". Dovrebbe mostrare le visualizzazioni medie giornaliere delle pagine per ogni mese raggruppato per anno. La legenda dovrebbe mostrare le etichette mensili e avere un titolo di "Months". Sul grafico, l'etichetta sull'asse x dovrebbe essere "Years" e l'etichetta sull'asse y dovrebbe essere "Average Page Views".
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- Crea una funzione `draw_box_plot` che utilizzi Seaborn per disegnare due grafici adiacenti simili a "examples/Figure_3.png". Questi grafici a riquadro devono mostrare come i valori sono distribuiti entro un determinato anno o mese e come si confronta nel tempo. Il titolo del primo grafico dovrebbe essere "Year-wise Box Plot (Trend)" e il titolo del secondo grafico dovrebbe essere "Month-wise Box Plot (Seasonality)". Assicurati che le etichette mensili in basso inizino da "Jan" e che gli assi x e y siano etichettati correttamente. Il boilerplate include comandi per preparare i dati.
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- Crea una funzione `draw_line_plot` che utilizza Matplotlib per disegnare un grafico a linee simile a "examples/Figure_1.png". Il titolo dovrebbe essere `Daily freeCodeCamp Forum Page Views 5/2016-12/2019`. L'eticchetta sull'asse x dovrebbe essere `Date` e l'etichetta sull'asse y dovrebbe essere `Page Views`.
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- Crea una funzione `draw_bar_plot` che disegna un grafico a barre simile a "examples/Figure_2.png". Dovrebbe mostrare le visualizzazioni medie giornaliere delle pagine per ogni mese raggruppato per anno. La legenda dovrebbe mostrare etichette dei mesi e avere il titolo `Months`. Sul grafico, l'etichetta sull'asse x dovrebbe essere `Years` e l'etichetta sull'asse y dovrebbe essere `Average Page Views`.
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- Crea una funzione `draw_box_plot` che utilizzi Seaborn per disegnare due grafici adiacenti simili a "examples/Figure_3.png". Questi grafici a riquadro devono mostrare come i valori sono distribuiti entro un determinato anno o mese e come si confronta nel tempo. Il titolo del primo grafico dovrebbe essere `Year-wise Box Plot (Trend)` e il titolo del secondo grafico dovrebbe essere `Month-wise Box Plot (Seasonality)`. Assicurati che le etichette mensili in basso inizino con `Jan` e gli assi x e y siano etichettati correttamente. Il boilerplate include comandi per preparare i dati.
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Per ogni grafico, assicurati di utilizzare una copia del frame di dati. I test unitari sono scritti per te in `test_module.py`.
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@@ -8,12 +8,12 @@ dashedName: sea-level-predictor
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# --description--
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Lavorerari a [questo progetto con il nostro codice d'inizio su Replit](https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-sea-level-predictor).
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Lavorerai a <a href="https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-sea-level-predictor" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">questo progetto con il nostro codice d'inizio su Replit</a>.
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Stiamo ancora sviluppando la parte didattica interattiva del curriculum di Python. Per ora, ecco alcuni video sul canale YouTube di freeCodeCamp.org che ti insegneranno tutto quello che devi sapere per completare questo progetto:
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- [Video corso Python for Everybody](https://www.freecodecamp.org/news/python-for-everybody/) (14 ore)
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- [Video corso Learn Python](https://www.freecodecamp.org/news/learn-python-video-course/) (10 ore)
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- <a href="https://www.freecodecamp.org/news/python-for-everybody/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Video corso Python for Everybody</a> (14 ore)
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- <a href="https://www.freecodecamp.org/news/learn-python-video-course/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Video corso Learn Python</a>
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# --instructions--
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@@ -22,10 +22,10 @@ Analizzerai un set di dati del cambiamento globale medio del livello del mare da
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Usa i dati per completare le seguenti attività:
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- Usa Pandas per importare i dati da `epa-sea-level.csv`.
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- Usa matplotlib per creare un grafico a dispersione usando la colonna "Year" come asse x e la colonna "CSIRO Adjusted Sea Level" come asse y.
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- Usa matplotlib per creare un grafico a dispersione usando la colonna `Year` come asse x e la colonna `CSIRO Adjusted Sea Level` come asse y.
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- Usa la funzione `linregress` da `scipy.stats` per ottenere la pendenza e l'intercetta y della retta di regressione. Traccia la retta di regressione sopra la parte superiore del grafico a dispersione. Fai passare la linea attraverso l'anno 2050 per prevedere l'aumento del livello del mare nel 2050.
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- Traccia una nuova retta di regressione utilizzando i dati dall'anno 2000 all'anno più recente nel set di dati. Fai passare la linea anche per l'anno 2050 per prevedere quale sarà l'aumento del livello del mare nel 2050 se il tasso di crescita continuerà come ha fatto dal 2000 in poi.
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- L'etichetta x dovrebbe essere "Year", l'etichetta y dovrebbe essere "Sea Level (inches)", e il titolo dovrebbe essere "Rise in Sea Level".
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- L'asse x dovrebbe essere `Year`, l'asse y dovrebbe essere `Sea Level (inches)` e il titolo dovrebbe essere `Rise in Sea Level`.
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I test unitari sono scritti per te in `test_module.py`.
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@@ -44,7 +44,8 @@ Abbiamo importato i test da `test_module.py` in `main.py` per tua convenienza. I
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Copia l'URL del tuo progetto e consegnalo nell'input qua sotto.
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## Sorgente Dati
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[Cambiamento medio assoluto globale del livello del mare](https://datahub.io/core/sea-level-rise), dal 1880 al 2014 da US Environmental Protection Agency usando i dati da CSIRO, 2015; NOAA, 2015.
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<a href="https://datahub.io/core/sea-level-rise" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Cambiamento medio assoluto globale del livello del mare</a>, dal 1880 al 2014 da US Environmental Protection Agency usando i dati da CSIRO, 2015; NOAA, 2015.
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# --hints--
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Reference in New Issue
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