Data Science with R & Python Free Offline Tutorial for Android APK

Описание

Рынок науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта переживает бум.

Наука о данных в основном преобразует структурированные или неструктурированные данные в понимание, понимание и знания с использованием научных методов, процессов и алгоритмов.

R и Python — это бесплатные языки программирования с открытым исходным кодом, используемые для статистики, математики, обработки данных, исследования и визуализации в науке о данных. Он может работать со структурированными (организованными) и полуструктурированными (полуорганизованными) данными.

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

Введение

Типы данных в R

Переменные в R

Операторы в R

Условные операторы

Операторы цикла

Операторы управления циклом

R-скрипт

R-функции

Пользовательская функция

Структуры данных

Атомные векторы

Матрица

Массивы

Факторы

Фреймы данных

Список

Импорт/экспорт данных Присвоение значений структуре данных

Манипуляция/преобразование данных

Применить функцию базы R

Пакет dplyr

Для Python мы рассмотрели следующее:

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: in

Основной оператор: + (плюс)

Базовый оператор: * (умножить)

Функции

Встроенная функция последовательности в Python

Операторы управления потоком: if, elif, else

Операторы потока управления: циклы for

Операторы управления потоком: циклы while

Обработка исключений

Математические вычисления с NumPy в Python

Типы массивов

Атрибуты ndarray

Основные операции

Доступ к элементу массива

Копирование и просмотры

Универсальные функции (ufunc)

Манипуляции с фигурами

Вещание

Линейная алгебра

Манипуляции с данными с помощью Pandas

Почему панды?

Структуры данных

Создание серии

Элемент доступа к серии

Серия Операции векторизации

Создание фрейма данных

Просмотр кадра данных

Обработка пропущенных значений

Операции с данными с функциями

Статистические функции для операций с данными

Работа с данными с помощью GroupBy

Операция с данными: сортировка

Операции с данными: слияние, дублирование, конкатенация

SQL-операция в пандах

Статистика является важной частью, чтобы начать обучение в этой области.

Термины, используемые в статистике, очень странные и трудные для понимания новичками, поэтому мы изо всех сил старались объяснить эти термины очень простым языком для новичков, специалистов среднего или продвинутого уровня в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.

Здесь мы рассмотрели так много терминов, используемых в статистике, например -

Гипотезы

Количественные методы

Качественные методы

Независимые и зависимые переменные

Переменные предиктора и результата

Категориальные переменные

Двоичная переменная

Номинальная переменная

Порядковая переменная

Непрерывная переменная

Интервальная переменная

Переменная соотношения

Дискретная переменная

Смешивающие переменные

Погрешность измерения

Обоснованность и надежность

Два метода сбора данных

Типы вариации

Бессистемная вариация

Систематическая вариация

Распределение частоты

Значение

Медиана

Режим

Дисперсия в распределении данных

Диапазон

Межквартильный диапазон

Квартили

Вероятность

Стандартное отклонение

Наиболее важным преимуществом этого приложения является то, что весь материал, за исключением образца проекта, доступен в автономном режиме, часть образца проекта находится в сети, потому что мы постоянно добавляем его через Интернет.

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

Симуляционный тест/экзамен. Проверьте свои знания в области науки о данных, выполнив этот имитационный экзамен. Каждый вопрос имеет 4 варианта ответа и 1 правильный ответ.