Data Science with R & Python Free Offline Tutorial

Ciencia de los datos, aprendizaje automático y inteligencia artificial
El mercado está en el auge.
La ciencia de los datos está convirtiendo básicamente los datos estructurados o no estructurados a la visión, la comprensión y el conocimiento utilizando métodos, procesos y algoritmos científicos.
R y Python
son lenguajes de programación gratuitos de código abierto utilizados para estadística, matemática, datos de datos, exploración y visualización en la ciencia de los datos. Puede lidiar con datos estructurados (organizados) y semiestructurados (semi organizados).
Para conocer R para la ciencia de los datos cubrimos todos los aspectos de la siguiente manera:
• Introducción
• Tipos de datos en R • Variables en R /
• Operadores en R • Declaraciones condicionales
• Declaraciones de bucle
• Declaraciones de control de bucle
• Script
R • Funciones R • R
• Función personalizada
• Estructuras de datos
⁎ Vectores atómicos
⁎ Matriz
⁎ Arrays
⁎ Factores
⁎ Marcos de datos
Lista de administración
• Importar / Importar / Datos de exportación: asignar valores a la estructura de datos
• Manipulación de datos / transformación
• Aplique la función de la base R. • Paquete DPLYR
Para Python cubrimos lo siguiente -
Essentials de Python
Setructura Diccionario (DICT)
✽Data Estructura: Set
Básico Operato R: * (Multiply)
✽Funciones
✽ Función de secuencia incorporada en Python
✽Control Flow Statements: Si, Elif, else
✽Control Flow Declaraciones: Para los bucles
✽control Declaraciones de flujo: mientras que los bucles
✽Exception Manipulación
✤ Cálculo ambiental con adormecimiento en Python
✽Tipo de matrices
✽Atributes de NDarray
✽ Operaciones básicas
✽Artículo Elemento
LAS PANDAS Pandas?
• Estructuras de datos
• Serie - Creación
• Serie - Elemento de acceso
• Serie - Vector de operaciones
• Frame de datos - Creación
• Visualización de datos de datos
• Manipulación Falta Valores
• Operaciones de datos con funciones
• Funciones estadísticas para operaciones de datos
• Funcionamiento de datos con Groupby
• Operación de datos: Ordenado
• Operación de datos: Fusión, duplicado, concatenación
• SQL O PERACIÓN EN PANDAS
Estadística
es parte crucial para comenzar a aprender en este campo.
Los términos utilizados en las estadísticas son muy extraños y difíciles de entender para los principiantes, así que hicimos nuestro mejor esfuerzo Para explicar estos términos en lenguaje muy fácil para los chicos principiantes, intermedios o avanzados en la ciencia de los datos, el aprendizaje de la máquina, el campo AI.
Aquí cubrimos tantos términos utilizados en las estadísticas como - • Hipótesis
• Cantital Métodos
• Métodos cualitativos
• Variables independientes y dependientes
• Predictor y variables de resultados
• Variables categóricas
• Variable binaria
• Variable nominal
• Variable ordinal
• Variable continua
• Variable de intervalo
• Relación variable
• Variable discreta
• Variables de confusión
• ERROR DE MEDICIÓN
• Validez y confiabilidad
• Dos métodos de recopilación de datos
• TIPOS DE VARIACIÓN
• Variación no sistemática
• Variación sistemática
• Distribución de frecuencia
• La media
• La mediana
• El modo
• dispo RSION EN DISTRIBUCIÓN DE DATOS
• RANGO
• CAMBIO INTERPARTE
• Cuartiles
• Probabilidad
• Desviación estándar
Más importantes ventaja de esta aplicación que completa material, excepto el proyecto de muestra. está disponible Desconectado, la parte del proyecto de muestra está en línea porque seguimos agregándole la web basada en la web.
Compilador en línea en dispositivo móvil, puede escribir código en Mobile y ejecutarlo para ver la salida.
simulación Prueba / examen: verifique su conocimiento en la ciencia de datos al intentar este examen de simulación, cada pregunta tiene 4 opciones y 1 respuesta correcta.