データサイエンス、機械学習、人工知能
市場はブームにあります。
データ科学は、基本的に科学的方法、プロセス、およびアルゴリズムを使用して、構造化または非構造化データを洞察、理解、知識に変換します。
は、データ科学における統計的、数学的、データの格闘、探査、視覚化に使用される無料のオープンソースプログラミング言語です。構造化（組織化）および半構造化（半組織）データに対処することができます。
データ科学のためにRを学ぶことは、すべての側面を次のようにカバーしました。
•
•データ型
•ループステートメント
•Rスクリプト
•R機能
カスタム関数
↑マトリックス
↑データフレーム
↓リスト
↓リスト
•インポート/エクスポートデータ - データ構造への値の割り当て
•データ操作/変換
DPLYRパッケージ
Python for Python私たちは次のようになります -
✤vironmentsetupとPythonの必需品
Dataの種類
DATA Structure：Tuple
Data Structure：list
データ構造：辞書（dict）
✽basicoperator：
✽basic演算子： （plus）
✽basicoperato r：*（乗算）
関数
コントロール・フローステートメント：IF、ELIF、ELSE
アレイ要素
→コピーとビュー
✽shapeの操作
④Data操作
Pandas？
•データ構造
•シリーズ - 作成
•シリーズ - アクセス要素
•データフレーム - 作成
•データフレームの表示値
•関数を持つデータ操作
•データ操作の統計関数
•データ操作：データ操作：
•データ操作：マージ、重複、連結
• SQL o. Pandasでのペラーション
統計
この分野で学習を開始するための重要な部分である。
統計で使用されている用語は非常に奇妙で初心者にとって理解するのが難しいので、私たちは最善を尽くしましたデータ科学、機械学習、AIフィールドの初心者、中級または高度なレベルの人々のための非常に簡単な言語でこれらの用語を説明するために。
•仮説
•定量的メソッド
•Predictorと結果の変数
•カテゴリ変数
•2値変数
•継続的な変数
•間隔変数
•rate variable
•交絡変数
•妥当性と信頼性
•データ収集の2つの方法
•変動の種類
•非体系的な変動
•体系的な変動
•頻度の分布
•平均
•中央
•Median
•モード
•dispeデータの配布のRSION
•Quartle
•確率
•標準偏差
サンプルプロジェクトを除く完全な素材のほとんどの重要な利点Offlineでは、Sample Project Partがオンラインです。
モバイルデバイスでは、モバイル上のコードを書くことができ、出力を実行して出力を確認できます。
シミュレーションテスト/試験 - このシミュレーション試験を試みることでデータ科学での知識を確認してください。各質問には4つのオプションと1つの正しい答えがあります。
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