Data Science using R & Python offline tutorial for Android APK

Sự miêu tả

Thị trường khoa học dữ liệu, Học máy và Trí tuệ nhân tạo đang bùng nổ.

Khoa học dữ liệu về cơ bản là chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc hoặc phi cấu trúc thành cái nhìn sâu sắc, sự hiểu biết và kiến ​​thức bằng cách sử dụng 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 mã nguồn mở miễn phí được sử dụng làm phần mềm thống kê và hình ảnh hóa. Nó có thể xử lý dữ liệu có cấu trúc (có tổ chức) và bán cấu trúc (bán có tổ chức).

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

Giới thiệu

Kiểu dữ liệu trong R

Các biến trong R

Các toán tử trong R

Câu điều kiện

Câu lệnh lặp

Tuyên bố kiểm soát vòng lặp

Tập lệnh R

R Chức năng

Chức năng tùy chỉnh

Cấu trúc dữ liệu

Vectơ nguyên tử

Ma trận

Mảng

Các nhân tố

Khung dữ liệu

Danh sách

Nhập/Xuất dữ liệu Gán giá trị cho cấu trúc dữ liệu

Thao tác/Chuyển đổi dữ liệu

Áp dụng chức năng của Cơ sở R

Gói dplyr

Đối với Python, chúng tôi đã trình bày sau đây:

Thiết lập môi trường và những điều cần thiết của Python

Giới thiệu và thiết lập môi trường

Phép gán biến trong Python

Các 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: Tập hợp

Toán tử cơ bản: trong

Toán tử cơ bản: + (cộng)

Toán tử cơ bản: * (nhân)

Chức năng

Hàm trình tự tích hợp trong Python

Câu lệnh luồng kiểm soát: if, elif, else

Tuyên bố luồng điều khiển: for Loops

Kiểm soát các tuyên bố về luồng: Vòng lặp while

Xử lý ngoại lệ

Tính toán toán học với NumPy trong Python

Các loại mảng

Các thuộc tính của ndarray

Hoạt động cơ bản

Truy cập phần tử mảng

Sao chép và Lượt xem

Các chức năng phổ quát (ufunc)

Thao tác hình dạng

Phát thanh truyền hình

Đại số tuyến tính

Thao tác dữ liệu với gấu trúc

Tại sao gấu trúc?

Cấu trúc dữ liệu

Tạo chuỗi

Phần tử truy cập chuỗi

Chuỗi hoạt động Vectorizing

Tạo DataFrame

Xem DataFrame

Xử lý các giá trị bị 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, Sao chép, Kết hợp

Hoạt động SQL trong Pandas

Thống kê là một 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 hiểu cho người mới học, trình độ Trung cấp hoặc Cao cấp trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu, Học máy, AI.

Ở đây, chúng tôi đã đề cập đến rất nhiều thuật ngữ được sử dụng trong thống kê như -

Giả thuyết

Phương pháp định lượng

Phương pháp định tính

Các biến độc lập và phụ thuộc

Biến dự đoán và kết quả

Các biến phân loại

Biến nhị phân

Biến danh nghĩa

Biến thứ tự

Biến số liên tục

Biến khoảng thời gian

Biến tỷ lệ

Biến rời rạc

Trùng biến

Lỗi đo lường

Tính hợp lệ và độ tin cậy

Hai phương pháp thu thập dữ liệu

Các loại biến thể

Biến thể không có hệ thống

Biến thể có hệ thống

Phân phối tần số

Bần tiện

Trung bình

Cách thức

Phân tán trong phân phối dữ liệu

Phạm vi

Phạm vi liên phần tư

Tứ phân vị

Xác suất

Độ lệch chuẩn

Ưu điểm quan trọng nhất của ứng dụng này là tài liệu hoàn chỉnh ngoại trừ dự án mẫu có sẵn ngoại tuyến, phần dự án mẫu là trực tuyến vì chúng tôi tiếp tục thêm nó 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 trong Khoa học Dữ liệu bằng cách thử làm bài kiểm tra mô phỏng này, mỗi câu hỏi có 4 lựa chọn và 1 câu trả lời đúng.