Data Science using R & Python offline tutorial for Android APK
| Failitüüp | APK |
|---|---|
| Versioon | 2.1-paid |
| Kirjastaja | Concept Apps World |
| Väljalaske kuupäev | 22. apr 2020 |
| Kuupäev lisatud | 22. apr 2020 |
| Os nõuded | Android |
| Nõuded | Requires Android 4.1 and up |
| Allalaadimisi kokku | 1 |
| Hind | $1.99 |
Kirjeldus
Andmeteaduse, masinõppe ja tehisintellekti turg on buumil.
Andmeteadus on põhimõtteliselt struktureeritud või struktureerimata andmete teisendamine arusaamadeks, mõistmiseks ja teadmisteks, kasutades selleks teaduslikke meetodeid, protsesse ja algoritme.
R ja Python on andmeteaduses kõige levinumad programmeerimiskeeled.
R on tasuta avatud lähtekoodiga keel, mida kasutatakse statistika- ja visualiseerimistarkvarana. See võib käsitleda struktureeritud (organiseeritud) ja poolstruktureeritud (poolorganiseeritud) andmeid.
Andmeteaduse R õppimiseks käsitlesime kõiki aspekte järgmiselt:
Sissejuhatus
Andmetüübid R-is
Muutujad R
Operaatorid linnas R
Tingimuslikud avaldused
Silmuslaused
Loop Control avaldused
R skript
R funktsioonid
Kohandatud funktsioon
Andmestruktuurid
Aatomivektorid
Maatriks
Massiivid
tegurid
Andmeraamid
Nimekiri
Andmete import/eksport Määrake andmestruktuurile väärtused
Andmete manipuleerimine/transformatsioon
Rakenda Base R funktsiooni
dplyr pakett
Pythoni jaoks käsitlesime järgmist -
Keskkonna seadistamine ja Pythoni põhialused
Sissejuhatus ja keskkonna seadistamine
Muutujate määramine Pythonis
Andmetüübid Pythonis
Andmestruktuur: Tuple
Andmestruktuur: loend
Andmestruktuur: sõnastik (dikt)
Andmestruktuur: komplekt
Põhioperaator: sisse
Põhioperaator: + (pluss)
Põhioperaator: * (korruta)
Funktsioonid
Pythonis sisseehitatud järjestusfunktsioon
Juhtvoo avaldused: if, elif, else
Juhtimise voo avaldused: silmuste jaoks
Juhtimise voo avaldused: while Loops
Erandi käsitlemine
Matemaatiline arvutus Pythonis NumPy abil
Massiivide tüübid
Ndarray atribuudid
Põhitoimingud
Juurdepääs massiivielemendile
Kopeerimine ja vaated
Universaalsed funktsioonid (ufunc)
Kujundiga manipuleerimine
Ringhääling
Lineaaralgebra
Andmete manipuleerimine Pandadega
Miks Pandas?
Andmestruktuurid
Sarja loomine
Seeria juurdepääsuelement
Seeria vektoriseerimise operatsioonid
DataFrame'i loomine
DataFrame'i vaatamine
Puuduvate väärtuste käsitlemine
Andmeoperatsioonid funktsioonidega
Andmeoperatsioonide statistilised funktsioonid
Andmeoperatsioon GroupBy abil
Andmeoperatsioon: sortimine
Andmeoperatsioon: ühendamine, dubleerimine, ühendamine
SQL-operatsioon Pandases
Statistika on selles valdkonnas õppimise alustamisel ülioluline.
Statistikas kasutatavad terminid on väga kummalised ja algajatele raskesti arusaadavad, seetõttu proovisime andmeteaduse, masinõppe ja tehisintellekti valdkonnas algajatele, kesktasemel või edasijõudnutele neid termineid väga lihtsas keeles selgitada.
Siin käsitlesime nii palju statistikas kasutatavaid termineid, näiteks -
Hüpoteesid
Kvantitatiivsed meetodid
Kvalitatiivsed meetodid
Sõltumatud ja sõltuvad muutujad
Ennustavad ja tulemusmuutujad
Kategoorilised muutujad
Binaarne muutuja
Nominaalne muutuja
Korduv muutuja
Pidev muutuja
Intervalli muutuja
Suhtarvu muutuja
Diskreetne muutuja
Segavad muutujad
Mõõtmisviga
Kehtivus ja usaldusväärsus
Kaks andmete kogumise meetodit
Variatsiooni tüübid
Ebasüstemaatiline variatsioon
Süstemaatiline variatsioon
Sageduse jaotumine
Tähendab
Mediaan
Režiim
Dispersioon andmete levitamisel
Vahemik
Interkvartiilne vahemik
Kvartiilid
Tõenäosus
Standardhälve
Selle rakenduse kõige olulisem eelis on see, et kogu materjal, välja arvatud näidisprojekt, on võrguühenduseta saadaval, näidisprojekti osa on võrgus, kuna lisame seda pidevalt veebipõhiselt.
Mobiilseadme võrgukompilaator, saate väljundi nägemiseks koodi kirjutada ja käivitada.
Simulatsioonitest/eksam – kontrollige oma teadmisi andmeteaduses, proovides seda simulatsioonieksamit. Igal küsimusel on 4 valikut ja 1 õige vastus.