Data Science with R & Python Free Offline Tutorial

Data Science, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
Der Markt ist auf dem Boom. Die Datenwissenschaft konvertiert grundsätzlich strukturierte oder unstrukturierte Daten in Einblicke, Verständnis und Wissen mit wissenschaftlichen Methoden, Prozessen und Algorithmen.
R und Python
sind freie Open Source-Programmiersprachen, die für statistische, mathematische, datistische Wrangling, Erkundung und Visualisierung in der Datenwissenschaft verwendet werden. Es kann sich mit strukturierten (organisierten) und halbstrukturierten (semi-organisierten) Daten umgehen.
Um R for Data Science zu lernen, haben wir alle Aspekte wie folgt abgedeckt:
• EINLEITUNG
• Datentypen in R
• Variablen in r
• Bediener in R
• Bedingte Anweisungen
• Loop-Anweisungen
• Loop-Steuerungsanweisungen
• R-Skript
• R Funktionen
• Benutzerdefinierte Funktion
• Datenstrukturen
⁎ Atom-Vektoren
⁎ Matrix
⁎ Arrays
⁎ Faktoren
⁎ Datenrahmen
⁎ Liste
• Import / Daten exportieren - Werte für die Datenstruktur zuweisen
• Datenmanipulation / -transformation
• Anwenden Funktion der Basis R
• DPlyR-Paket
Für Python Wir haben Folgendes gedeckt Wesentliche von Python
✽IndRoduction and Environment Setup
✽Variable Zuweisung in Python
✽Data-Typen in Python
✽Data Struktur: Tupel
✽Data Struktur: Liste
✽Data Struktur: Wörterbuch (dict)
✽Data Struktur: Set
✽Basic Betreiber: In
✽Basic Betreiber: (plus)
✽Basic Operato R: * (Multiply)
✽Funktionen
✽Built-In-Sequenz-Funktion in Python
✽Control Flow-Anweisungen: Wenn, Elif, elifs
✽Control Flow-Anweisungen: für Loops
✽Control Flow-Anweisungen: Während Loops
✽Exception-Handling
✤Mathematische Berechnung mit NUMPY IN PYTHON
✽Typen von Arrays
✽Attributes von Ndarray
✽Basic Operations
✽Accessing Array Element
✽Kopie und Ansichten
✽Universalfunktionen (UFunc)
✽Shape Manipulation
✽Broadcasting
✽linear Algebra
✤Data Manipulation mit Pandas
Pandas?
• Datenstrukturen
• Serie - Erstellung
• Serie - Zugangs-Element
• Serie - Vektoriervorgänge
• Datenframe - Erstellung
• Anzeigen von DatasRame
• Handhabung fehlt Werte
• Datenbetrieb mit Funktionen
• Statistische Funktionen für Datenoperationen
• Datenbetrieb mit Gruppy
• Datenbetrieb: Sortierung
• Datenbetrieb: Zusammenführen, Duplikat, Verkettung
• SQL O. Peration in Pandas
Statistiken
ist der entscheidende Teil, um in diesem Bereich zu lernen.
Begriffe, die in der Statistik verwendet werden, ist sehr seltsam und schwer zu verstehen für Anfänger, also haben wir unser Bestes gegeben Um diese Begriffe in sehr einfacher Sprache für Anfänger, mittlere oder fortgeschrittene Level-Jungs in der Datenwissenschaft, der Maschinenlernen, des AI-Felds zu erklären. HINT GEHALTEN Wir haben so viele Begriffe gedeckt, die in Statistiken verwendet werden - -
• Hypothesen
• Quantitativ Methoden
• Qualitative Methoden
• Unabhängige und abhängige Variablen
• Prädiktor- und Ergebnisvariablen
• Kategorievariablen
• Binärvariable
• Nominalvariable
• Ordinalvariable
• Kontinuierliche Variable
• Intervallvariable
• Verhältnisvariable
• Diskrete Variable
• verwirrende Variablen
• Messfehler
• Gültigkeit und Zuverlässigkeit
• Zwei Methoden der Datenerfassung
• Arten von Variationen
• UNSENSTEMATISCHE VARIFION
• Systematische Variation
• Frequenzverteilung
• Der Mittelwert • Der Median
• Der Modus
• dish RSION in der Verteilung der Daten
• RANDY
• Interquartile-Sortiment
• Viertel
• Wahrscheinlichkeit
• Standardabweichung
Wichtigster Vorteil dieser App, die Material außer Sample-Projekt abschließen Ist offline verfügbar, Sample Project Part ist online, da wir es weiterhin dazu bringen, regelmäßig webbasiert hinzuzufügen.
Online-Compiler Beim mobilen Gerät können Sie Code auf Mobile schreiben und um die Ausgabe ausführen.
Simulation Test / Prüfung - Überprüfen Sie Ihr Wissen in der Datenwissenschaft, indem Sie diese Simulationsprüfung versuchen, jede Frage hat 4 Optionen und 1 richtige Antwort.