Data Science using R & Python offline tutorial for Android APK

Apraksts

Datu zinātnes, mašīnmācības un mākslīgā intelekta tirgus uzplaukst.

Datu zinātne pamatā pārvērš strukturētus vai nestrukturētus datus ieskatā, izpratnē un zināšanās, izmantojot zinātniskas metodes, procesus un algoritmus.

R un Python ir visizplatītākās programmēšanas valodas, ko izmanto datu zinātnē.

R ir bezmaksas atvērtā pirmkoda valoda, ko izmanto kā statistikas un vizualizācijas programmatūru. Tas var apstrādāt strukturētus (organizētus) un daļēji strukturētus (daļēji organizētus) datus.

Lai apgūtu R datu zinātnei, mēs visus aspektus aptvērām šādi:

Ievads

Datu veidi R

Mainīgie R

Operatori R

Nosacīti paziņojumi

Cilpas paziņojumi

Cilpas vadības paziņojumi

R skripts

R Funkcijas

Pielāgota funkcija

Datu struktūras

Atomu vektori

Matrica

Masīvi

Faktori

Datu rāmji

Saraksts

Datu importēšana/eksportēšana Piešķiriet datu struktūrai vērtības

Datu manipulācija/transformācija

Lietot Base R funkciju

dplyr pakotne

Python mēs apskatījām sekojošo -

Vides iestatīšana un Python pamatprincipi

Ievads un vides iestatīšana

Mainīgo piešķiršana Python

Datu tipi programmā Python

Datu struktūra: Tuple

Datu struktūra: saraksts

Datu struktūra: vārdnīca (dikts)

Datu struktūra: iestatīt

Pamatoperators: in

Pamatoperators: + (plus)

Pamatoperators: * (reizināt)

Funkcijas

Iebūvēta secības funkcija programmā Python

Kontroles plūsmas paziņojumi: if, elif, else

Kontroles plūsmas paziņojumi: cilpām

Kontroles plūsmas paziņojumi: while Loops

Izņēmumu apstrāde

Matemātiskais aprēķins ar NumPy programmā Python

Masīvu veidi

Ndarray atribūti

Pamatoperācijas

Piekļuve masīva elementam

Kopēšana un skati

Universālās funkcijas (ufunc)

Manipulācija ar formu

Apraide

Lineārā algebra

Datu manipulācijas ar pandām

Kāpēc Pandas?

Datu struktūras

Sērijas izveide

Sērijas piekļuves elements

Sērijas vektorizācijas operācijas

DataFrame izveide

DataFrame skatīšana

Trūkstošo vērtību apstrāde

Datu operācijas ar funkcijām

Statistiskās funkcijas datu operācijām

Datu darbība ar GroupBy

Datu darbība: šķirošana

Datu darbība: sapludināšana, dublēšana, savienošana

SQL darbība Pandas

Statistika ir ļoti svarīga, lai sāktu mācīties šajā jomā.

Statistikā izmantotie termini ir ļoti dīvaini un grūti saprotami iesācējiem, tāpēc mēs centāmies izskaidrot šos terminus ļoti vienkāršā valodā iesācējiem, vidēja līmeņa vai progresīviem puišiem datu zinātnē, mašīnmācībā, AI jomā.

Šeit mēs apskatījām tik daudz terminu, ko izmanto statistikā, piemēram,

Hipotēzes

Kvantitatīvās metodes

Kvalitatīvās metodes

Neatkarīgie un atkarīgie mainīgie

Prognozes un iznākuma mainīgie

Kategoriskie mainīgie

Binārais mainīgais

Nominālais mainīgais

Kārtības mainīgais

Nepārtraukts mainīgais

Intervāla mainīgais

Attiecības mainīgais

Diskrēts mainīgais

Mulsinoši mainīgie

Mērījumu kļūda

Derīgums un uzticamība

Divas datu vākšanas metodes

Variāciju veidi

Nesistemātiska variācija

Sistemātiska variācija

Frekvences sadalījums

Vidēji

Mediāna

Režīms

Izkliede datu izplatībā

Diapazons

Interkvartila diapazons

Kvartiles

Varbūtība

Standarta novirze

Šīs lietotnes vissvarīgākā priekšrocība ir tā, ka viss materiāls, izņemot projekta paraugu, ir pieejams bezsaistē, projekta parauga daļa ir tiešsaistē, jo mēs to regulāri pievienojam tīmeklī.

Tiešsaistes kompilators mobilajā ierīcē, varat ierakstīt kodu mobilajā ierīcē un palaist to, lai redzētu izvadi.

Simulācijas tests/eksāmens — pārbaudiet savas zināšanas datu zinātnē, izmēģinot šo simulācijas eksāmenu. Katram jautājumam ir 4 iespējas un 1 pareizā atbilde.