Data Science using R & Python offline tutorial for Android APK

Descriere

Piața științei datelor, învățării automate și a inteligenței artificiale este în plină expansiune.

Știința datelor este practic convertirea datelor structurate sau nestructurate în perspectivă, înțelegere și cunoaștere folosind metode, procese și algoritmi științifici.

R și Python sunt cele mai frecvente limbaje de programare utilizate în Data Science.

R este un limbaj open source gratuit folosit ca software de statistică și vizualizare. Se poate ocupa de date structurate (organizate) și semi-structurate (semi-organizate).

Pentru a învăța R pentru știința datelor, am acoperit toate aspectele după cum urmează:

Introducere

Tipuri de date în R

Variabile în R

Operatorii din R

Declarații condiționale

Instrucțiuni de buclă

Declarații de control al buclei

R Script

R Funcții

Funcție personalizată

Structuri de date

Vectori atomici

Matrice

Matrice

Factori

Cadre de date

Listă

Import/Export Date Atribuiți valori structurii de date

Manipularea/Transformarea datelor

Aplicați funcția bazei R

Pachetul dplyr

Pentru Python am acoperit următoarele -

Configurarea mediului și elementele esențiale ale Python

Introducere și configurarea mediului

Alocarea variabilelor în Python

Tipuri de date în Python

Structura datelor: tuplu

Structura datelor: Listă

Structura datelor: dicționar (Dict)

Structura datelor: Setați

Operator de bază: în

Operator de bază: + (plus)

Operator de bază: * (înmulțire)

Funcții

Funcția de secvență încorporată în Python

Instrucțiuni de flux de control: if, elif, else

Instrucțiuni de flux de control: pentru bucle

Instrucțiuni de flux de control: bucle while

Tratarea excepțiilor

Calcul matematic cu NumPy în Python

Tipuri de matrice

Atributele lui ndarray

Operații de bază

Accesarea elementului Array

Copiere și vizualizări

Funcții universale (ufunc)

Manipularea formei

Difuzare

Algebră liniară

Manipularea datelor cu Pandas

De ce panda?

Structuri de date

Crearea Serii

Element de acces în serie

Operații de vectorizare în serie

Creare DataFrame

Vizualizarea DataFrame

Gestionarea valorilor lipsă

Operații de date cu funcții

Funcții statistice pentru operațiuni de date

Operarea datelor cu GroupBy

Operarea datelor: Sortare

Operațiunea datelor: fuzionare, duplicare, concatenare

Operațiunea SQL în Pandas

Statistica este o parte esențială pentru a începe să învețe în acest domeniu.

Termenii folosiți în statistici sunt foarte ciudați și greu de înțeles pentru începători, așa că am încercat tot posibilul să explicăm acești termeni într-un limbaj foarte ușor pentru băieții de nivel începător, intermediar sau avansat în știința datelor, învățarea automată, domeniul AI.

Aici am acoperit atât de mulți termeni folosiți în statistici precum -

Ipoteze

Metode cantitative

Metode calitative

Variabile independente și dependente

Variabile predictor și rezultat

Variabile categoriale

Variabilă binară

Variabila nominala

Variabilă ordinală

Variabilă continuă

Variabila de interval

Variabila raportului

Variabilă discretă

Variabile de confuzie

Eroare de măsurare

Validitate și fiabilitate

Două metode de colectare a datelor

Tipuri de variație

Variație nesistematică

Variație sistematică

Distribuția de frecvență

Rău

Median

Modul

Dispersia în distribuția datelor

Gamă

Intervalul intercuartil

Quartiles

Probabilitate

Deviație standard

Cel mai important avantaj al acestei aplicații că materialul complet, cu excepția proiectului eșantionului, este disponibil offline, partea de proiect eșantion este online, deoarece continuăm să-l adăugăm în mod regulat pe web.

Compilator online pe dispozitivul mobil, puteți scrie cod pe mobil și îl puteți rula pentru a vedea rezultatul.

Test/Examen de simulare - Verificați-vă cunoștințele în știința datelor încercând acest examen de simulare, fiecare întrebare are 4 opțiuni și 1 răspuns corect.