Data Science with R & Python Free Offline Tutorial for Android APK

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 tasuta avatud lähtekoodiga programmeerimiskeeled, mida kasutatakse andmeteaduses statistika, matemaatiliste, andmevahetuse, uurimise ja visualiseerimise jaoks. 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

Keskmine

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.