Data Science using R & Python offline tutorial APK

Home screen design improvement

Рынок данных, машинного обучения и искусственного интеллекта находится на подъеме.
Наука о данных в основном преобразует структурированные или неструктурированные данные в понимание, понимание и знание с использованием научных методов, процессов и алгоритмов.

R и Python являются наиболее распространенными языками программирования, используемыми в науке о данных.

R - это бесплатный язык с открытым исходным кодом, используемый в качестве программного обеспечения для статистики и визуализации. Он может иметь дело со структурированными (организованными) и полуструктурированными (полуорганизованными) данными.

Чтобы изучить R для науки о данных, мы охватили все аспекты следующим образом:

& # 10020; Вступление
& # 10020; Типы данных в R
& # 10020; Переменные в R
& # 10020; Операторы в R
& # 10020; Условные заявления
& # 10020; Loop заявления
& # 10020; Заявления о контроле цикла
& # 10020; R Script
& # 10020; Функции R
& # 10020; Пользовательская функция
& # 10020; Структуры данных
• Атомные векторы
• Матрица
• массивы
• факторы
• Фреймы данных
• список
& # 10020; Импорт / экспорт данных - присвоение значений структуре данных
& # 10020; Манипулирование данными
& # 10020; Применить функцию Base R
& # 10020; пакет dplyr

Для Python мы рассмотрели следующее -
& # 10020; Настройка среды и основы Python
• Введение и настройка среды
• Назначение переменной в Python
• Типы данных в Python
• Структура данных: кортеж
• Структура данных: список
• Структура данных: словарь (Dict)
• Структура данных: набор
• Основной оператор: в
• Основной оператор: + (плюс)
• Основной оператор: * (умножить)
• функции
• Встроенная функция последовательности в Python
• Операции управления потоком: if, elif, else
• Операции управления потоком: для циклов
• Операции управления потоком: пока Loops
• Обработка исключений

& # 10020; Математические вычисления с NumPy в Python
• Типы массивов
• Атрибуты ndarray
• Основные операции
• Доступ к элементу массива
• Копирование и просмотры
• Универсальные функции (ufunc)
• манипуляции с формой
• вещание
• Линейная алгебра

& # 10020; Манипулирование данными с пандами
    • Почему Панды?
    • структуры данных
    • Серия - Создание
    • Серия - Элемент доступа
    • Серия - Векторизация операций
    • DataFrame - создание
    • Просмотр DataFrame
    • Обработка пропущенных значений
    • Операции с данными с функциями
    • Статистические функции для операций с данными
    • Работа с данными с GroupBy
    • Операция с данными: сортировка
    • Операция с данными: объединение, дублирование, объединение
    • Операция SQL в Pandas

Статистика является важной частью для начала обучения в этой области.
Термины, используемые в статистике, очень странные и трудные для понимания новичками, поэтому мы постарались объяснить эти термины очень простым языком для начинающих, среднего или продвинутого уровня в области наук о данных, машинного обучения, искусственного интеллекта.
Здесь мы рассмотрели так много терминов, используемых в статистике, как -
• гипотезы
• Количественные методы
• Качественные методы
• Независимые и зависимые переменные
• Предиктор и переменные результата
• Категориальные переменные
• двоичная переменная
• Номинальная переменная
• Порядковая переменная
• Непрерывная переменная
• Интервальная переменная
• переменная отношения
• Дискретная переменная
• смешанные переменные
• Погрешность измерения
• Обоснованность и надежность
• Два метода сбора данных
• Типы вариаций
• Бессистемное изменение
• Систематическая изменчивость
• Распределение частоты
• Жадный
• Медиана
• Режим
• Дисперсия в распространении данных
• Ассортимент
• Межквартирный ассортимент
• квартили
• вероятность
• Среднеквадратичное отклонение

Самое важное преимущество этого приложения в том, что полный материал, за исключением примера проекта, доступен в автономном режиме, часть примера проекта - онлайн, потому что мы постоянно добавляем его через Интернет.

Онлайн-компилятор на мобильном устройстве, вы можете написать код на мобильном телефоне и запустить его, чтобы увидеть результат.

Симуляционный тест / экзамен - проверьте свои знания в Data Science, попробовав этот симуляционный экзамен, каждый вопрос имеет 4 варианта и 1 правильный ответ.