Data Science with R & Python Free Offline Tutorial

علوم البيانات، والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي
السوق على الطفرة.
علوم البيانات محول بشكل أساسي بيانات منظمة أو غير منظم في البصيرة والتفاهم والمعرفة باستخدام الأساليب والعمليات والخوارزميات العلمية.
r and python
هي لغات البرمجة مفتوحة مفتوحة المصدر المستخدمة للإحصاء والرياضات الرياضية والبيانات والاستكشاف والتصور في علوم البيانات. يمكن أن تتعامل مع بيانات منظمة (منظمة) منظم (شبه منظمة).
لتعلم R لعلوم البيانات غطينا جميع الجوانب على النحو التالي:
مقدمة
أنواع البيانات في R
• المتغيرات في R
• المشغلون في R
التصريحات الشرطية
• بيانات حلقة
• بيانات التحكم في حلقة
• Script R
• وظيفة مخصصة
• هياكل البيانات
⁎ المخلفات الذرية
⁎ مصفوفة
⁎ صفائف
⁎ العوامل
⁎ إطارات البيانات
⁎ القائمة
• استيراد / بيانات التصدير - تعيين قيم هيكل البيانات
• معالجة البيانات / التحول
• تطبيق وظيفة الأساس R
• حزمة Deryr
ل Python نحن مغطاة التالية -
Environment Setup و أساسيات Python
ithintroduction وإعداد البيئة
- التعيين في Python
أنواع ✽Data في Python
هيكل ✽data: Tuple
هيكل ✽data: قائمة
هيكل ✽data: قاموس (Dict)
هيكل ✽data: set
✽Basic المشغل: في
✽Basic المشغل: (زائد)
✽basic operato R: * (مضاعفة)
✽Functions
✽Built-in Strumence وظيفة في Python
بيانات التدفق ✽Control: إذا، elif، غيرها
بيانات تدفق ✽كونترول: للحلقات
✽كونترول بيانات التدفق: أثناء حلقات
التعامل مع ✽Exception
✤mathematical computation مع numpy in python
✽types من الصفائف
✽atributes of ndarray
✽ Element
✽copy and وجهات النظر
وظائف ✽universal (UFUNC)
التلاعب ✽proadcasting
✽Broadcasting
✽LINEAR ALGEBRA
✤DATA بانداس؟
• هياكل البيانات
• سلسلة - إنشاء
السلسلة - عنصر وصول
• Series - عمليات Vectorizing
• DataFrame - إنشاء
• عرض DataFrame
• التعامل المفقود القيم
• عمليات البيانات مع الوظائف
• الوظائف الإحصائية لعمليات البيانات
• تشغيل البيانات مع GroupBy
عملية البيانات: الفرز
• تشغيل البيانات: دمج، مكررة، تسلسل
• SQL O. بيرطة في الباندا
إحصائيات
هو جزء أساسي لبدء التعلم في هذا المجال.
المصطلحات المستخدمة في الإحصاءات أمر غريب للغاية ويصعب فهم للمبتدئين، لذلك حاولنا قصارى جهدنا لشرح هذه الشروط بلغة سهلة للغاية بالنسبة للرجال المبتدئين أو الوسيط أو المتقدمة في علوم البيانات، تعلم الجهاز، حقل AI.
نحن هنا غطينا الكثير من المصطلحات المستخدمة في الإحصاءات مثل -
• الفرضيات
• الكمي الأساليب
• الأساليب النوعية
• المتغيرات المستقلة والمعالين
• متوقع ومتغيرات النتائج
• المتغيرات الفئوية
• متغير ثنائي
• متغير اسمي
• متغير ترتيبي
• متغير مستمر
• متغير الفاصل
• متغير النسبة
• متغير منفصل
• متغيرات مربكة
• خطأ القياس
• صلاحية وموثوقية
• طريقتان من جمع البيانات
• أنواع الاختلاف
• تباين غير منتظم - • تباين منهجي
• توزيع الترددات
• الوسط
• الوسيط
• الوضع
• DISTE شيون في توزيع البيانات
• المدى
• مجموعة interquartile
• الربعات الرباعية
• الاحتمال
• الانحراف المعياري
أهم ميزة لهذا التطبيق أن المواد كاملة باستثناء المشروع متوفر حاليا، جزء المشروع عينة على الإنترنت لأننا نستمر في إضافته على شبكة الإنترنت العادية.
التحويل البرمجي عبر الإنترنت على الجهاز المحمول، يمكنك كتابة التعليمات البرمجية على الهاتف المحمول وتشغيلها لرؤية الإخراج.
المحاكاة اختبار / امتحان - التحقق من معرفتك في علوم البيانات عن طريق محاولة امتحان المحاكاة هذا، كل سؤال لديه 4 خيارات و 1 إجابة صحيحة.