Data Science using R & Python offline tutorial for Android

Опис

Ринок науки про дані, машинного навчання та штучного інтелекту переживає бум.

Наука про дані в основному перетворює структуровані чи неструктуровані дані на розуміння, розуміння та знання за допомогою наукових методів, процесів і алгоритмів.

R і Python є найпоширенішими мовами програмування, які використовуються в Data Science.

R — це безкоштовна мова з відкритим кодом, яка використовується як статистичне програмне забезпечення та програмне забезпечення для візуалізації. Він може працювати зі структурованими (організованими) і напівструктурованими (напіворганізованими) даними.

Щоб вивчити R для науки про дані, ми розглянули всі аспекти:

вступ

Типи даних у R

Змінні в R

Оператори в Р

Умовні оператори

Інструкції циклу

Інструкції керування циклом

Сценарій R

Функції R

Спеціальна функція

Структури даних

Атомні вектори

Матриця

Масиви

Фактори

Кадри даних

Список

Імпорт/експорт даних Призначення значень структурі даних

Маніпулювання/перетворення даних

Застосувати функцію Base R

Пакет dplyr

Для Python ми розглянули наступне -

Налаштування середовища та основи Python

Введення та налаштування середовища

Присвоєння змінної в Python

Типи даних у Python

Структура даних: Кортеж

Структура даних: Список

Структура даних: словник (Dict)

Структура даних: набір

Базовий оператор: in

Базовий оператор: + (плюс)

Базовий оператор: * (множення)

Функції

Вбудована функція послідовності в Python

Оператори потоку керування: if, elif, else

Оператори потоку керування: для циклів

Оператори потоку керування: цикли while

Обробка винятків

Математичні обчислення за допомогою NumPy у Python

Типи масивів

Атрибути ndarray

Основні операції

Доступ до елемента масиву

Копіювання та перегляди

Універсальні функції (ufunc)

Маніпуляція формою

мовлення

Лінійна алгебра

Маніпулювання даними за допомогою Pandas

Чому панди?

Структури даних

Створення серії

Елемент доступу до серії

Серія Операції векторизації

Створення DataFrame

Перегляд DataFrame

Обробка відсутніх значень

Операції даних з функціями

Статистичні функції для операцій з даними

Операція з даними GroupBy

Операція з даними: сортування

Операції з даними: злиття, дублювання, конкатенація

Операція SQL у Pandas

Статистика є важливою частиною для початку навчання в цій галузі.

Терміни, які використовуються в статистиці, є дуже дивними та важкими для розуміння початківцям, тому ми постаралися пояснити ці терміни дуже простою мовою для новачків, середнього та просунутого рівня у сфері Data Science, Machine Learning, AI.

Тут ми розглянули стільки термінів, які використовуються в статистиці, як-от -

Гіпотези

Кількісні методи

Якісні методи

Незалежні та залежні змінні

Змінні прогнозу та результату

Категориальні змінні

Двійкова змінна

Номінальна змінна

Порядкова змінна

Безперервна змінна

Інтервальна змінна

Змінна співвідношення

Дискретна змінна

Змішуючі змінні

Похибка вимірювання

Обґрунтованість і надійність

Два методи збору даних

Види варіації

Безсистемна варіація

Систематична варіація

Розподіл частоти

Середній

Медіана

Режим

Розпорошення в розподілі даних

Діапазон

Міжквартильний діапазон

Квартилі

Ймовірність

Стандартне відхилення

Найважливіша перевага цієї програми полягає в тому, що весь матеріал, окрім зразка проекту, доступний офлайн, а частина зразка проекту доступна в режимі онлайн, тому що ми постійно додаємо його через Інтернет.

Онлайн-компілятор на мобільному пристрої, ви можете написати код на мобільному пристрої та запустити його, щоб побачити результат.

Симуляційний тест/екзамен – перевірте свої знання з Data Science, спробувавши цей імітаційний іспит, кожне запитання має 4 варіанти та 1 правильну відповідь.