Data Science with R & Python Free Offline Tutorial

ডাটা বিজ্ঞান, মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
বাজার বুমে।
তথ্য বিজ্ঞান মূলত কাঠামোগত বা অনির্দিষ্ট তথ্যটি বৈজ্ঞানিক পদ্ধতি, প্রসেস এবং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে অন্তর্দৃষ্টি, বোঝার এবং জ্ঞানে রূপান্তর করা হয়।
r এবং পাইথন
ডেটা বিজ্ঞানের মধ্যে পরিসংখ্যানগত, গাণিতিক, ডেটা wrangling, অনুসন্ধান এবং কল্পনা জন্য ব্যবহৃত বিনামূল্যে ওপেন সোর্স প্রোগ্রামিং ভাষা। এটি কাঠামোগত (সংগঠিত) এবং আধা-কাঠামোগত (আধা-সংগঠিত) ডেটা মোকাবেলা করতে পারে।
ডেটা বিজ্ঞানের জন্য আর শিখতে আমরা নিম্নরূপ সব দিক আচ্ছাদিত করেছি:
• ভূমিকা
• আর
মধ্যে ডেটা-প্রকারগুলি • র
মধ্যে অপারেটরদের
• শর্তাধীন বিবৃতি
• লুপ নিয়ন্ত্রণ বিবৃতি
• আর ফাংশন
• কাস্টম ফাংশন
• ডেটা স্ট্রাকচারগুলি
⁎ পারমাণবিক ভেক্টর
← ম্যাট্রিক্স
← অ্যারে
← ফ্যাক্টর
/ রপ্তানি ডেটা - ডেটা স্ট্রাক্টের মানগুলি বরাদ্দ করুন
• ডেটা ম্যানিপুলেশন / রূপান্তরকরণ
• বেস আর ফাংশন প্রয়োগ করুন
Python এর জন্য
আমরা অনুসরণ করি -
✤environment সেটআপ এবং পাইথন
✽introduction এবং পরিবেশের সেটআপের প্রয়োজনীয়তা
Python মধ্যে ✽✽ararata assign✽ataata types assign✽TATA প্রকারের PYYTHON- এ প্রকারগুলি
কাঠামো: তালিকা: অভিধান (dict) ✽Data গঠন: সেট
✽basic অপারেটর: ইন
✽basic অপারেটর: (প্লাস)
✽basic operato R: * (সংখ্যাবৃদ্ধি)
✽ ফন্টনেসস
✽built-in Cypence Piython এ ফাংশন
✽ কন্ট্রোল ফ্লো বিবৃতি: যদি, এলিফ, অন্যথায়
✽ কন্ট্রোল ফ্লো বিবৃতি: loops জন্য
✽ কন্ট্রোল প্রবাহ বিবৃতি: loops
✽ এক্সপ্লিকেশন হ্যান্ডলিং
Python মধ্যে Numpy সঙ্গে mathematical গণনা
✽darray এর ✽tray এর ✽attriray
✽ বেসিক অপারেশন
✽ ব্যাসিক অপারেশন
উপাদান
✽ কপি এবং মতামত
✽ ইউনিভার্সাল ফাংশন (ufunc)
✽shape ম্যানিপুলেশন
✽broadcasting
পন্ডাস সঙ্গে ম্যানিপুলেশন
PANDAS?
• ডেটা স্ট্রাকচার
• সিরিজ - সৃষ্টি
• সিরিজ - অ্যাক্সেস উপাদান
• ভেক্টরাইজিং অপারেশনস
• ডেটাফ্রেম - সৃষ্টি
অনুপস্থিত হ্যান্ডলিং
VALUES
• ফাংশনগুলির সাথে ডেটা অপারেশনগুলি
ডেটা অপারেশনগুলির জন্য পরিসংখ্যানগত ফাংশন
• গ্রুপবিতে ডেটা অপারেশন
• ডেটা অপারেশন: সাজানোর
ডেটা অপারেশন: ডেটা অপারেশন: ডেটা অপারেশন
এসকিউএল ও PANDAS মধ্যে সমষ্টি
পরিসংখ্যান
এই ক্ষেত্রে শেখার শুরু করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ অংশ।
পরিসংখ্যান ব্যবহৃত শর্তগুলি খুবই অদ্ভুত এবং শুরুতে বোঝার জন্য কঠিন, তাই আমরা আমাদের সেরা চেষ্টা করেছি নোভিসের জন্য খুব সহজ ভাষাতে এই শর্তাদি ব্যাখ্যা করতে, ইন্টারমিডিয়েট বা উন্নত স্তরের ছেলের ডেটা সায়েন্স, মেশিন লার্নিং, এআই ফিল্ডে।
এখানে আমরা পরিসংখ্যানগুলিতে ব্যবহৃত অনেক পদ আচ্ছাদিত -
• হাইপোথিসেসেস
• পরিমাণগত পদ্ধতি
• গুণগত পদ্ধতি
• স্বাধীন এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবল
• Predictor এবং ফলাফল ভেরিয়েবল
• স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল
• নামমাত্র পরিবর্তনশীল
• ক্রমাগত পরিবর্তনশীল
• ব্যবধান পরিবর্তনশীল
• অনুপাত পরিবর্তনশীল
• Confounding ভেরিয়েবল
• পরিমাপ ত্রুটি
• তথ্য সংগ্রহের দুটি পদ্ধতি • তথ্য সংগ্রহের দুটি পদ্ধতি
BR> • বৈচিত্র্যের ধরন
• অনিশ্চিত বৈচিত্র্য
• নিয়মিত বৈচিত্র
• ফ্রিকোয়েন্সি বন্টন
ডেটা বিতরণে আরএসআইন
• পরিসীমা
• ইন্টারকার্টাইল রেঞ্জ
• কোয়ার্টাইলস
• সম্ভাব্যতা
• স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি
এই অ্যাপ্লিকেশনের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সুবিধা যা নমুনা প্রকল্প ব্যতীত সম্পূর্ণ উপাদান উপলব্ধ অফলাইন, নমুনা প্রকল্প অংশ অনলাইন অনলাইন কারণ আমরা এটি ওয়েব ভিত্তিক নিয়মিত যোগ রাখা।
মোবাইল ডিভাইসে অনলাইন কম্পাইলার, আপনি মোবাইলে কোড লিখতে এবং আউটপুট দেখতে এটি চালাতে পারেন।
সিমুলেশন পরীক্ষা / পরীক্ষা - এই সিমুলেশন পরীক্ষার চেষ্টা করে ডেটা বিজ্ঞানে আপনার জ্ঞান পরীক্ষা করে দেখুন, প্রতিটি প্রশ্নের 4 টি বিকল্প এবং 1 টি সঠিক উত্তর রয়েছে।