Data Science with R & Python Free Offline Tutorial

คำอธิบายของ Data Science with R & Python Free Offline Tutorial

วิทยาศาสตร์ข้อมูลการเรียนรู้เครื่องและปัญญาประดิษฐ์
ตลาดกำลังบูม
วิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังแปลงข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้างในการเข้าใจความเข้าใจและความรู้โดยใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์กระบวนการและอัลกอริทึมฟรี
r และ python
เป็นภาษาโอเพ่นซอร์สฟรีที่ใช้สำหรับสถิติ, คณิตศาสตร์, การรั่วไหลของข้อมูล, การสำรวจและการสร้างภาพในวิทยาศาสตร์ข้อมูล สามารถจัดการกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง (จัด) และข้อมูลกึ่งโครงสร้าง (กึ่งจัดงาน)
เพื่อเรียนรู้ R สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลเราครอบคลุมทุกด้านดังต่อไปนี้:
•บทนำ
ชนิดข้อมูลใน r
•ตัวแปรใน r
•ผู้ประกอบการใน r
•คำสั่งที่มีเงื่อนไข
•งบลูป
•แถลงการณ์การควบคุมแบบวนซ้ำ
Script R
•ฟังก์ชั่น R
•ฟังก์ชั่นที่กำหนดเอง
•โครงสร้างข้อมูล
⁎เวกเตอร์อะตอม
⁎เมทริกซ์
⁎อาร์เรย์
⁎ปัจจัย
⁎ข้อมูลเฟรม
⁎รายการ
นำเข้า / ข้อมูลการส่งออก - กำหนดค่าให้กับโครงสร้างข้อมูล
•การจัดการข้อมูล / การแปลง
•ใช้ฟังก์ชั่นของฐาน R
•แพคเกจ Dypler
สำหรับ Python เราครอบคลุมต่อไปนี้ - การตั้งค่า✤Environmentและ Essentials of Python
การตั้งค่าและการตั้งค่าสภาพแวดล้อมของ Python
✽การมอบหมายที่หลากหลายใน Python
ประเภท Data ใน Python
✽โครงสร้าง Data: Tuple
โครงสร้าง Data: รายการ
โครงสร้าง Data: พจนานุกรม (DICT)
โครงสร้าง Data: ตั้งค่าผู้ดำเนินการ Basic: ใน
✽ผู้ประกอบการทางธุรกิจ: (บวก)
✽Basic Operato R: * (คูณ)
functions
✽ฟังก์ชั่นลำดับใน Python
✽controlการไหลของคำสั่ง: ถ้า, elif, อื่น ๆ
✽controlการไหลของการไหล: สำหรับลูป
✽control ใบแจ้งยอดการไหล: ในขณะที่ลูป
✽การจัดการ✽Exception
การคำนวณ Mathematical ด้วย Numpy ใน Python
✽typesของอาร์เรย์
✽attributesของ Ndarray
องค์ประกอบ
✽copyและมุมมองของฟังก์ชั่น✽universal (UFUNC)
✽Shapeการจัดการ
✽broadcasting
✽ Linear algebra
✤การจัดการ Data กับ Pandas
•ทำไม หมีแพนด้า?
•โครงสร้างข้อมูล
ชุด - การสร้าง - การสร้าง - ซีรีส์ - องค์ประกอบการเข้าถึง
ซีรีส์ - การดำเนินการแบบเวกเตอร์
• DataFrame - การสร้าง - การดู Dataframe
การจัดการที่ขาดหายไป ค่า
•การดำเนินงานข้อมูลที่มีฟังก์ชั่น
•ฟังก์ชั่นทางสถิติสำหรับการดำเนินการข้อมูล
•การดำเนินการข้อมูลกับ Groupby
•การดำเนินการข้อมูล: การเรียงลำดับ
•การดำเนินการข้อมูล: ผสาน, ซ้ำ, concatenation
sql o การเพนกว้างในแพนด้า
สถิติ
เป็นส่วนสำคัญในการเริ่มเรียนรู้ในสาขานี้
ข้อกำหนดที่ใช้ในสถิตินั้นแปลกมากและยากที่จะเข้าใจสำหรับผู้เริ่มต้นดังนั้นเราจึงพยายามอย่างดีที่สุด เพื่ออธิบายคำศัพท์เหล่านี้ในภาษาที่ง่ายมากสำหรับสามเณรระดับกลางหรือระดับสูงในวิทยาศาสตร์ข้อมูลการเรียนรู้เครื่อง, สนาม AI
ที่นี่เราครอบคลุมคำศัพท์มากมายที่ใช้ในสถิติเช่น -
•วัชพืช
•เชิงปริมาณ วิธีการ
•วิธีการเชิงคุณภาพ
•ตัวแปรอิสระและขึ้นอยู่กับ•ตัวแปรพยากรณ์และผลลัพธ์
•ตัวแปรหมวดหมู่
•ตัวแปรไบนารี
•ตัวแปรเล็กน้อย
•ตัวแปรตามลำดับ •ตัวแปรต่อเนื่อง
•ตัวแปรช่วงเวลา•ตัวแปรอัตราส่วน
•ตัวแปรที่ไม่ต่อเนื่อง
•ตัวแปรที่ทำให้สับสน
•ข้อผิดพลาดในการวัด
•ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของการรวบรวมข้อมูลสองวิธี
•ประเภทของการเปลี่ยนแปลง
•รูปแบบที่ไม่เป็นระบบ
•การเปลี่ยนแปลงอย่างเป็นระบบ
•การกระจายความถี่
•ค่าเฉลี่ย
•ค่ามัธยฐาน
•โหมด
• Dispe RSION ในการกระจายข้อมูล
•ช่วง
•ช่วงส้อม
•ควอไทล์
•ความน่าจะเป็น - การเบี่ยงเบนมาตรฐาน
ข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุดของแอพนี้ที่มีเนื้อหาทั้งหมดยกเว้นโครงการตัวอย่าง สามารถใช้งานได้แบบออฟไลน์ส่วนโครงการตัวอย่างออนไลน์เพราะเราเพิ่มเว็บตามปกติ
คอมไพเลอร์ออนไลน์บนอุปกรณ์มือถือคุณสามารถเขียนโค้ดบนมือถือและเรียกใช้เพื่อดูเอาต์พุต
การจำลอง การทดสอบ / สอบ - ตรวจสอบความรู้ของคุณใน Science โดยพยายามแบบจำลองการจำลองนี้แต่ละคำถามมี 4 ตัวเลือกและ 1 คำตอบที่ถูกต้อง