Data Science with R & Python Free Offline Tutorial

Penerangan tentang Data Science with R & Python Free Offline Tutorial

Sains data, pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan
Pasaran adalah pada ledakan.
Sains data pada dasarnya menukarkan data berstruktur atau tidak berstruktur untuk memahami, memahami dan pengetahuan menggunakan kaedah, proses dan algoritma saintifik.
R dan Python
adalah bahasa pengaturcaraan sumber terbuka yang digunakan untuk statistik, matematik, perjuangan data, eksplorasi dan visualisasi dalam sains data. Ia boleh menangani data berstruktur (teratur) dan separa berstruktur (separa teratur).
Untuk belajar untuk sains data Kami meliputi semua aspek seperti berikut:
• Pengenalan
• Jenis Data dalam R
• Pembolehubah dalam R
• Pengendali dalam R
• Penyata Bersyarat
• Pernyataan Gelung
• Penyata Kawalan Gelung
• R SCRIPT
• R Fungsi
• Fungsi Custom
• Struktur Data
⁎ Vektor Atom
⁎ Matrix
⁎ Arrays
⁎ Faktor
⁎ Bingkai Data
⁎ Senarai
• Import / Data Eksport - Menetapkan Nilai kepada Struktur Data
• Manipulasi / Transformasi Data
• Memohon Fungsi Base R
• Pakej DGLR
Untuk Python Kami Dilindungi Berikutan -
✤Environment Persediaan dan Essentials of Python
Penetapan dan Persediaan Persediaan
Tugasan dalam Python
✽ Jenis-jenis dalam Python
✽Data Struktur: Tuple
Struktur ✽Data: Senarai
✽Data Struktur: Kamus (DICT)
✽Data Struktur: Tetapkan
✽basic operator: dalam ✽Br> ✽basic operator: (tambah)
✽basic operato R: * (Multiply)
✽Fungsi
✽Built-dalam fungsi urutan dalam Python
✽ Penyata aliran kontrol: Jika, elif, lain
✽ Penyata aliran kontrol: Untuk gelung
✽Control Penyata Aliran: Sementara Loops
✽Exception pengendalian
✤Mathematical Computation dengan Nuhpy dalam Python
✽Types of Arrays
✽Alat Ndarray
✽Basika
✽Accessing array Unsur
✽Copy and Views
✽univesal Fungsi (UFUNC)
✽Shape manipulasi
✽Broadcasting
✽Linear algebra
✤Data manipulasi dengan PANDAS
• Mengapa PANDAS?
• Struktur data
• Siri - Penciptaan
• Siri - unsur akses
• Siri - Vektorisasi Operasi
• DATAFrame - Penciptaan
• Melihat DATAFrame
• Mengendalikan hilang Nilai
• Operasi Data dengan Fungsi
• Fungsi Statistik untuk Operasi Data
• Operasi Data dengan Groupby
• Operasi Data: Menyusun
• Operasi Data: Bergabung, Duplikat, Penggabungan
• SQL O. Peration di Panda
Statistik
adalah bahagian penting untuk memulakan pembelajaran dalam bidang ini.
Terma yang digunakan dalam statistik adalah sangat pelik dan sukar difahami untuk pemula, jadi kami mencuba yang terbaik Untuk menjelaskan istilah ini dalam bahasa yang sangat mudah untuk orang baru, pertengahan atau level level dalam sains data, pembelajaran mesin, bidang AI.
Di sini kami meliputi banyak istilah yang digunakan dalam statistik seperti -
• Hipotesis
• Kuantitatif Kaedah
• Kaedah Kualitatif
• Pemboleh ubah bebas dan bergantung
• Pembolehubah peramal dan hasil
• Pembolehubah kategori
• Pemboleh ubah binari
• Pemboleh ubah nominal
• Pemboleh ubah ordinal
• Pemboleh ubah berterusan
• Pemboleh ubah interval
• Variabel nisbah
• Pemboleh ubah diskret - • Pembolehubah yang membingungkan
• Ralat pengukuran
• Kesahan dan kebolehpercayaan
• Dua kaedah pengumpulan data
• Jenis Variasi
• Variasi yang tidak sistematik
• Variasi sistematik
• Pengagihan frekuensi
• Maksud
• Median
• Mod
• Dispe Rsion dalam pengedaran data
• Range
• Range InterQuartile
• Quartiles
• Kebarangkalian
• Penyimpangan piawai
Keuntungan yang paling penting dari aplikasi ini yang melengkapkan bahan kecuali projek sampel boleh didapati di luar talian, bahagian projek sampel adalah dalam talian kerana kami terus menambahkannya secara tetap berasaskan.
Pengomputer dalam talian Pada peranti mudah alih, anda boleh menulis kod di telefon bimbit dan menjalankannya untuk melihat output.
Simulasi Ujian / peperiksaan - Semak pengetahuan anda dalam sains data dengan mencuba peperiksaan simulasi ini, setiap soalan mempunyai 4 pilihan dan 1 jawapan yang betul.