Data Science using R & Python offline tutorial APK

Home screen design improvement

Thị trường Khoa học dữ liệu, Máy học và Trí tuệ nhân tạo đang bùng nổ.
Khoa học dữ liệu về cơ bản là chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc hoặc không cấu trúc thành hiểu biết, hiểu biết và kiến ​​thức bằng các phương pháp, quy trình và thuật toán khoa học.

R và Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất được sử dụng trong Khoa học dữ liệu.

R là ngôn ngữ nguồn mở miễn phí được sử dụng làm phần mềm thống kê và trực quan hóa. Nó có thể đối phó với dữ liệu có cấu trúc (có tổ chức) và bán cấu trúc (bán có tổ chức).

Để học R cho khoa học dữ liệu, chúng tôi đã đề cập đến tất cả các khía cạnh như sau:

& # 10020; Giới thiệu
& # 10020; Kiểu dữ liệu trong R
& # 10020; Các biến trong R
& # 10020; Toán tử trong R
& # 10020; Câu điều kiện
& # 10020; Báo cáo vòng lặp
& # 10020; Báo cáo kiểm soát vòng lặp
& # 10020; Tập lệnh R
& # 10020; Hàm R
& # 10020; Chức năng tùy chỉnh
& # 10020; Cấu trúc dữ liệu
• vectơ nguyên tử
• Ma trận
• Mảng
• Các nhân tố
• Khung dữ liệu
• Danh sách
& # 10020; Nhập / Xuất dữ liệu - Gán giá trị cho cấu trúc dữ liệu
& # 10020; Thao tác / chuyển đổi dữ liệu
& # 10020; Áp dụng chức năng của Base R
& # 10020; gói dplyr

Đối với Python, chúng tôi đã trình bày theo -
& # 10020; Thiết lập môi trường và các yếu tố cần thiết của Python
• Giới thiệu và thiết lập môi trường
• Phép gán biến trong Python
• Kiểu dữ liệu trong Python
• Cấu trúc dữ liệu: Tuple
• Cấu trúc dữ liệu: Danh sách
• Cấu trúc dữ liệu: Từ điển (Dict)
• Cấu trúc dữ liệu: Đặt
• Toán tử cơ bản: trong
• Toán tử cơ bản: + (cộng)
• Toán tử cơ bản: * (nhân)
• Chức năng
• Hàm tuần tự tích hợp trong Python
• Kiểm soát lưu lượng báo cáo: if, elif, other
• Kiểm soát lưu lượng báo cáo: cho các vòng lặp
• Kiểm soát lưu lượng báo cáo: trong khi các vòng lặp
• Xử lý ngoại lệ

& # 10020; Tính toán toán học với NumPy bằng Python
• Các loại mảng
• Thuộc tính của ndarray
• Hoạt động cơ bản
• Truy cập phần tử mảng
• Sao chép và xem
• Hàm đa năng (ufunc)
• Thao tác hình dạng
• Phát thanh truyền hình
• Đại số tuyến tính

& # 10020; Thao tác dữ liệu với Pandas
    • Tại sao gấu trúc?
    • Cấu trúc dữ liệu
    • Series - Sáng tạo
    • Sê-ri - Phần tử truy cập
    • Sê-ri - Hoạt động Vectorizing
    • Khung dữ liệu - Tạo
    • Xem DataFrame
    • Xử lý các giá trị thiếu
    • Hoạt động dữ liệu với các chức năng
    • Chức năng thống kê cho hoạt động dữ liệu
    • Hoạt động dữ liệu với GroupBy
    • Hoạt động dữ liệu: Sắp xếp
    • Hoạt động dữ liệu: Hợp nhất, trùng lặp, ghép nối
    • Hoạt động SQL ở Pandas

Thống kê là phần quan trọng để bắt đầu học trong lĩnh vực này.
Các thuật ngữ được sử dụng trong thống kê rất lạ và khó hiểu đối với người mới bắt đầu, vì vậy chúng tôi đã cố gắng hết sức để giải thích các thuật ngữ này bằng ngôn ngữ rất dễ dàng cho những người ở cấp độ Novice, Trung cấp hoặc Nâng cao trong Khoa học dữ liệu, Học máy, lĩnh vực AI.
Ở đây chúng tôi đề cập đến rất nhiều thuật ngữ được sử dụng trong thống kê như -
• Giả thuyết
• Phương pháp định lượng
• Phương pháp định tính
• Biến độc lập và phụ thuộc
• Biến dự đoán và kết quả
• Các biến phân loại
• Biến nhị phân
• Biến danh nghĩa
• Biến thông thường
• Biến số liên tục
• Biến khoảng
• Biến tỷ lệ
• Biến rời rạc
• Trùng biến
• Lỗi đo lường
• Hiệu lực và độ tin cậy
• Hai phương pháp thu thập dữ liệu
• Các loại biến thể
• Biến thể không hệ thống
• Biến thể có hệ thống
• Phân phối tần số
• Nghĩa là
• Trung bình
• Chế độ
• Phân tán dữ liệu
• Phạm vi
• Phạm vi liên vùng
• Bộ tứ
• Xác suất
• Độ lệch chuẩn

Ưu điểm quan trọng nhất của ứng dụng này là hoàn thành tài liệu ngoại trừ dự án mẫu có sẵn ngoại tuyến, phần dự án mẫu là trực tuyến vì chúng tôi tiếp tục thêm web dựa trên web thường xuyên.

Trình biên dịch trực tuyến trên thiết bị di động, bạn có thể viết mã trên thiết bị di động và chạy nó để xem đầu ra.

Kiểm tra / Kiểm tra mô phỏng - Kiểm tra kiến ​​thức của bạn về Khoa học dữ liệu bằng cách thực hiện bài kiểm tra mô phỏng này, mỗi câu hỏi có 4 tùy chọn và 1 câu trả lời đúng.