Data Science with R & Python Free Offline Tutorial

Наука данных, машинное обучение и искусственный интеллект
на рынке Boom.
Наука данных в основном преобразует структурированные или неструктурированные данные в понимание, понимание и знания с использованием научных методов, процессов и алгоритмов.
r и python
представляют собой бесплатные языки программирования с открытым исходным кодом, используемыми для статистической, математической, обработки данных, разведки и визуализации в науке данных. Он может иметь дело со структурированными (организованными) и полуструктурированными (полуорганизованными) данными.
Узнать r для науки о данных Мы рассмотрели все аспекты следующим образом:
Типы данных в r
• Переменные в r
• Операторы в R
• Условные операторы
• Отчеты с циклами
• Заявления управления циклом
• r Сценарий
• r Функции
• Пользовательская функция
• Структуры данных
⁎ Атомные векторы
⁎ Matrix
⁎ Массивы
⁎ Факторы
⁎ Кадры данных
⁎ Список
• Импорт / Данные экспорта - Назначение значений в структуру данных
• Манипуляция / преобразование данных
• Применить функцию базы R
• Package Package
для Python Мы покрыты следующим образом -
Основы Python
✽IntRoduction и настройка окружающей среды
Типы Python
✽data в Python
✽data Структура: Tuple
✽data Структура: Список
✽data Структура: Словарь (Dict)
✽data Структура: Set
✽basic Оператор: в
✽basic Оператор: (плюс)
✽basic Operato R: * (Multiply)
✽stift-in Sequence Функция в Python
✽control Список расходов: если, ELIF, остальное
✽control DECTORTH: для петлей
✽control Отчеты о движении: в то время как Loops
✽Exception Handling
✤Mathematical Вычисление с NumPy в Python
✽Types массивы
✽Attributes из ndarray
✽Basic Шефа
✽Accessing массива Element
✽ Копия и представления
✽Universal Функции (UFUNC)
Manipulation
✽linear Algebra
✤data Manipulation с Pandas
• Почему Pandas?
• Структуры данных
• Серия - Создание
• Серия - Элемент доступа
• Серия - Векторные операции
• DataFrame - Создание
• Просмотр DataFrame
• Обращение без вести Значения
• Операции с данными с функциями
• Статистические функции для операций с данными
• Работа с передачей данных с Groupby
• Работа в работе: сортировка
• Работа на данных: слияние, дубликат, Concateenation
• SQL O. Производство в пандах
Статистика
имеет решающее значение для начала обучения в этой области.
Условия, используемые в статистике, очень странно и трудно понять для начинающих, поэтому мы пробовали наши лучшие Чтобы объяснить эти термины в очень легком языке для новичков, промежуточных или продвинутых парней в науке о данных, машинном обучении, поле AI.
Здесь мы накрыли так много терминов, используемых в статистике, как -
• Гипотезы
• Количественные Методы
• Качественные методы
• Независимые и зависимые переменные
• Переменные предиктор и результатов
• категорические переменные
• Двоичная переменная
• Номинальная переменная
• Портовая переменная • Непрерывная переменная
• Переменная интервала
• Коэффициент переменная
• Дискретная переменная
• Раздающие переменные
• Ошибка измерения
• Ошибка измерения
• Очеренность и надежность
• Два метода сбора данных
• Типы вариаций
• Бессмыстематические вариации
• Систематические вариации
• Частота распространения
• Средняя
• Median
• Режим
• Dispe RSion В распределении данных
• Диапазон
• Интерквартирный диапазон
• Кредилы
• Вероятность
• Стандартное отклонение
Наиболее важное преимущество этого приложения, которое завершено материал, кроме образца проекта Доступно в автономном режиме, выборочная деталь проекта является онлайн, потому что мы продолжаем добавлять его в Интернете регулярным.
Онлайн компилятор на мобильном устройстве, вы можете написать код на мобильном телефоне и запустить его, чтобы увидеть вывод.
симуляция Тест / экзамен - проверьте свои знания в науке по данным, пытаясь этот симуляционный экзамен, каждый вопрос имеет 4 варианта и 1 правильный ответ.