Data Science with R & Python Free Offline Tutorial APK

Now you can make app Ad Free too.

Il mercato della scienza dei dati, dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale è in pieno boom.
La scienza dei dati sta fondamentalmente convertendo dati strutturati o non strutturati in insight, comprensione e conoscenza usando metodi, processi e algoritmi scientifici.

R e Python sono linguaggi di programmazione open source gratuiti utilizzati per la statistica, la matematica, la lotta ai dati, l'esplorazione e la visualizzazione nella scienza dei dati. Può gestire dati strutturati (organizzati) e semi-strutturati (semi-organizzati).

Per imparare la R per la scienza dei dati abbiamo trattato tutti gli aspetti come segue:

• Introduzione
• Tipi di dati in R
• Variabili in R
• Operatori in R
• Dichiarazioni condizionali
• Dichiarazioni in loop
• Dichiarazioni di controllo del loop
• R Script
• Funzioni R
• Funzione personalizzata
• Strutture dati
& # 8270; Vettori atomici
& # 8270; Matrice
& # 8270; Array
& # 8270; fattori
& # 8270; Cornici dati
& # 8270; Elenco
• Importa / esporta dati - Assegna valori alla struttura dati
• Manipolazione / trasformazione dei dati
• Applica la funzione di Base R
• Pacchetto dplyr

Per Python abbiamo seguito:
& # 10020; Configurazione dell'ambiente ed elementi essenziali di Python
& # 10045; Introduzione e configurazione dell'ambiente
& # 10045; Assegnazione variabile in Python
& # 10045; Tipi di dati in Python
& # 10045; Struttura dei dati: Tupla
& # 10045; Struttura dei dati: elenco
& # 10045; Struttura dei dati: Dizionario (Dict)
& # 10045; Struttura dei dati: imposta
& # 10045; Operatore di base: in
& # 10045; Operatore di base: + (più)
& # 10045; Operatore di base: * (moltiplicare)
& # 10045; Funzioni
& # 10045; Funzione sequenza integrata in Python
& # 10045; Dichiarazioni sul flusso di controllo: if, elif, else
& # 10045; Dichiarazioni sul flusso di controllo: per i loop
& # 10045; Dichiarazioni sul flusso di controllo: mentre loop
& # 10045; Gestione delle eccezioni

& # 10020; Calcolo matematico con NumPy in Python
& # 10045; Tipi di array
& # 10045; Attributi di ndarray
& # 10045; Operazioni di base
& # 10045; Accesso all'elemento array
& # 10045; Copia e visualizzazioni
& # 10045; Funzioni universali (ufunc)
& # 10045; Manipolazione della forma
& # 10045; Broadcasting
& # 10045; Algebra lineare

& # 10020; Manipolazione dei dati con i panda
    • Perché i panda?
    • Strutture dati
    • Serie - Creazione
    • Serie: elemento di accesso
    • Serie: operazioni di vettorializzazione
    • DataFrame - Creazione
    • Visualizzazione di DataFrame
    • Gestione dei valori mancanti
    • Operazioni sui dati con funzioni
    • Funzioni statistiche per le operazioni sui dati
    • Funzionamento dei dati con GroupBy
    • Operazione dati: ordinamento
    • Operazione dati: Unisci, Duplica, Concatenazione
    • Operazione SQL in Panda

Statistiche è una parte cruciale per iniziare l'apprendimento in questo campo.
I termini utilizzati nelle statistiche sono molto strani e difficili da comprendere per i principianti, quindi abbiamo fatto del nostro meglio per spiegare questi termini in un linguaggio molto semplice per i ragazzi di livello principiante, intermedio o avanzato nei settori della scienza dei dati, dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale.
Qui abbiamo coperto così tanti termini usati in statistiche come -
• Ipotesi
• Metodi quantitativi
• Metodi qualitativi
• Variabili indipendenti e dipendenti
• Variabili di predittore e risultato
• Variabili categoriali
• Variabile binaria
• Variabile nominale
• Variabile ordinale
• Variabile continua
• Variabile di intervallo
• Rapporto variabile
• Variabile discreta
• Variabili che confondono
• Errore di misurazione
• Validità ed affidabilità
• Due metodi di raccolta dei dati
• Tipi di variazione
• Variazione non sistematica
• Variazione sistematica
• Distribuzione di frequenza
• La media
• La mediana
• Il modo
• Dispersione nella distribuzione dei dati
• Gamma
• Intervallo interquartile
• Quartili
• Probabilità
• Deviazione standard

Il vantaggio più importante di questa app è che il materiale completo ad eccezione del progetto di esempio è disponibile offline, la parte del progetto di esempio è online perché continuiamo ad aggiungerlo regolarmente sul web.

Compilatore online su dispositivo mobile, puoi scrivere codice su dispositivo mobile ed eseguirlo per vedere l'output.

Test di simulazione / esame: verifica le tue conoscenze in Data Science tentando questo esame di simulazione, ogni domanda ha 4 opzioni e 1 risposta corretta.