Data Science using R & Python offline tutorial for Android

Опис

Пазарот на наука за податоци, машинско учење и вештачка интелигенција е во бум.

Науката за податоци во основа ги претвора структурираните или неструктурираните податоци во увид, разбирање и знаење користејќи научни методи, процеси и алгоритми.

R и Python се најчестите програмски јазици што се користат во Data Science.

R е бесплатен јазик со отворен код кој се користи како софтвер за статистика и визуелизација. Може да се занимава со структурирани (организирани) и полуструктурирани (полуорганизирани) податоци.

За да научиме R за наука за податоци, ги опфативме сите аспекти на следниов начин:

Вовед

Типови на податоци во Р

Променливи во Р

Операторите во Р

Условни изјави

Изјави за јамка

Изјави за контрола на јамката

R скрипта

R Функции

Прилагодена функција

Структури на податоци

Атомски вектори

Матрица

Низи

Фактори

Рамки за податоци

Список

Увоз/извоз на податоци Доделете вредности на структурата на податоците

Манипулација/Трансформација на податоци

Примени ја функцијата на базата R

dplyr пакет

За Python го опфативме следново -

Поставување на животната средина и суштинско значење на Python

Вовед и поставување на животната средина

Доделување на променлива во Python

Типови на податоци во Python

Структура на податоци: Tuple

Структура на податоци: Листа

Структура на податоци: речник (дикт)

Структура на податоци: Множество

Основен оператор: во

Основен оператор: + (плус)

Основен оператор: * (множи)

Функции

Вградена функција на секвенца во Python

Контролни изјави за проток: ако, елиф, друго

Контролни изјави за проток: за јамки

Контролни изјави за проток: while Loops

Ракување со исклучоци

Математичко пресметување со NumPy во Python

Видови низи

Атрибути на ndarray

Основни операции

Пристап до елементот низа

Копирај и прегледи

Универзални функции (ufunc)

Манипулација со облик

Емитување

Линеарна алгебра

Манипулација со податоци со панди

Зошто панди?

Структури на податоци

Создавање серија

Елемент за пристап до серијата

Сериски векторизирачки операции

Создавање рамка на податоци

Преглед на DataFrame

Ракување со вредностите што недостасуваат

Операции со податоци со функции

Статистички функции за операции со податоци

Операција со податоци со GroupBy

Операција со податоци: Сортирање

Операција со податоци: спојување, дупликат, спојување

Операција на SQL во панди

Статистиката е клучен дел за да се започне учење во оваа област.

Термините што се користат во статистиката се многу чудни и тешко разбирливи за почетници, па затоа се обидовме да ги објасниме овие термини на многу лесен јазик за момци од почетници, средно или напредно ниво во областа на Data Science, Machine Learning, AI.

Овде опфативме толку многу термини што се користат во статистиката како -

Хипотези

Квантитативни методи

Квалитативни методи

Независни и зависни променливи

Променливи за предвидување и исход

Категорични променливи

Бинарна променлива

Номинална променлива

Редна променлива

Континуирана променлива

Променлива на интервал

Променлива сооднос

Дискретна променлива

Збунувачки променливи

Грешка во мерењето

Валидност и доверливост

Два методи на собирање податоци

Видови варијации

Несистематска варијација

Систематска варијација

Дистрибуција на фреквенција

Средно

Медијана

Мод

Дисперзија во дистрибуцијата на податоци

Опсег

Меѓуквартилен опсег

Квартили

Веројатност

Стандардна девијација

Најважната предност на оваа апликација е тоа што целосниот материјал освен примерок од проект е достапен офлајн, примерок од проектниот дел е онлајн бидејќи продолжуваме редовно да го додаваме базиран на веб.

Онлајн компајлер на мобилен уред, можете да напишете код на мобилен и да го стартувате за да го видите излезот.

Симулациски тест/испит - Проверете го вашето знаење во Data Science со обид за овој симулациски испит, секое прашање има 4 опции и 1 точен одговор.