Sciences de données, apprentissage de la machine et intelligence artificielle
Le marché est sur le boom.
La science des données convertit fondamentalement des données structurées ou non structurées dans une perspicacité, une compréhension et des connaissances en utilisant des méthodes scientifiques, des processus et des algorithmes.
R et Python
Sont des langages de programmation open source gratuits utilisées pour statistiques, mathématiques, de la maîtrise des données, d'exploration et de visualisation dans la science des données. Il peut traiter des données structurées (organisées) et semi-structurées (semi-organisées).
Pour apprendre R pour la science des données Nous avons couvert tous les aspects suivants:
• Introduction
• Types de données In
• Variables de R> R> • Opérateurs de R
• Déclarations conditionnelles
R.
• Fonction personnalisée
• Structures de données
Vecteurs Atomic
⁎ Matrix
⁎ Tableaux
⁎ Facteurs
⁎ Cadres de données
Données d'exportation - Attribuer des valeurs à la structure de données
• Manipulation / transformation des données • Appliquer une fonction de base R
• DLYR Package
Pour Python Nous avons couvert après la configuration de l'environnement et Essentials de Python
✽IntrOduction et configuration de l'environnement
MissionVariable à Python
✽Data Types en Python
✽Data Structure: tuple
Structure: Liste
Structure ✽Data: Dictionnaire (DICT)
✽Data Structure: Set
✽Basic opérateur: en
Opérateur ✽Basic: (plus)
✽Basic Operato R: * (Multiplier)
✽ Fonction de séquence ✽Built dans Python
Contex Déclarations de flux: en boucles de ✽Exception Handling
✤Mathematical calcul avec NumPy de Python ✽Types de Tableaux de ✽Attributes de ndarray
✽Accessing Array ✽Basic opérations de Élément
✽Copie et vues
Fonctions ✽iversales (Ufunc)
MANIPULATION DEPASHE
✤Data manipulation avec pandas
• Pourquoi Pandas?
• Structures de données
• Série - Création
• Série - Élément d'accès
• Série - Opérations vectorisantes
• Dataframe - Création
Valeurs
• Opérations de données avec fonctions
• Fonctions statistiques pour les opérations de données
• Fonctionnement des données avec groupeby
• Fonctionnement des données: Tri
• Fonctionnement des données: Fusionner, Dupliquer, Concaténation
SQL O Peration en Pandas
Statistiques
est une partie cruciale pour commencer à apprendre dans ce domaine. Les termes utilisés dans les statistiques sont très étranges et difficiles à comprendre pour les débutants, nous avons donc essayé de notre mieux Pour expliquer ces termes en langage très facile pour les gages de niveau novice, intermédiaire ou avancé dans la science des données, l'apprentissage de la machine, le domaine de l'AI.
Nous avons couvert de nombreux termes utilisés dans des statistiques comme -
• Quantitatif Méthodes
• Méthodes qualitatives
• Variables indépendantes et dépendantes
• Variables de prédicteur et de résultat
• Variables catégoriques
• Variable binaire
• Variable nominale
• Variable continue
Variable d'intervalle • Ratio variable
• Variable discrète
• Variables de confusion
• Erreur de mesure
• Validité et fiabilité
• Deux méthodes de collecte de données
• Types de variation
• Variations non systématiques
• Variations systématiques
• La moyenne de
• Le Médian
• Le mode
• Deux RSION dans la distribution de données
• Gamme
• Gamme interquartile
• Déviation standard
Le plus important avantage de cette application qui complète le matériel exceptionnel Est disponible hors ligne, exemple de pièce de projet est en ligne car nous continuons à ajouter régulièrement Web Web.
Compilateur en ligne sur un appareil mobile, vous pouvez écrire du code sur mobile et exécuter-le pour voir la sortie.
Simulation Test / EXAM - Vérifiez vos connaissances en sciences de la technologie en essayant cet examen de simulation, chaque question dispose de 4 options et d'une réponse correcte.
Now you can make app Ad Free too.
9Apps 4.9
