Data Science using R & Python offline tutorial for Android APK

Сипаттама

Деректер ғылымы, Machine Learning және жасанды интеллект нарығы қарқынды дамып келеді.

Деректер ғылымы негізінен ғылыми әдістерді, процестерді және алгоритмдерді пайдалана отырып, құрылымдық немесе құрылымдалмаған деректерді түсінікке, түсінуге және білімге түрлендіреді.

R және Python - деректер ғылымында қолданылатын ең көп таралған бағдарламалау тілдері.

R – статистикалық және визуализациялық бағдарламалық құрал ретінде пайдаланылатын тегін бастапқы бастапқы тіл. Ол құрылымдық (ұйымдастырылған) және жартылай құрылымдық (жартылай ұйымдастырылған) деректермен жұмыс істей алады.

Деректер ғылымына арналған R тілін үйрену үшін біз келесідей барлық аспектілерді қарастырдық:

Кіріспе

R тіліндегі деректер түрлері

R түріндегі айнымалылар

Операторлар Р

Шартты мәлімдемелер

Цикл операторлары

Циклді басқару мәлімдемелері

R сценарийі

R функциялары

Теңшелетін функция

Деректер құрылымдары

Атомдық векторлар

Матрица

Массивтер

Факторлар

Деректер жақтаулары

Тізім

Деректерді импорттау/экспорттау Мәндерді деректер құрылымына тағайындаңыз

Деректерді өңдеу/трансформациялау

R негізі функциясын қолдану

dplyr бумасы

Python үшін біз келесілерді қарастырдық -

Қоршаған ортаны орнату және Python негіздері

Кіріспе және қоршаған ортаны орнату

Python тіліндегі айнымалыларды тағайындау

Python тіліндегі деректер түрлері

Деректер құрылымы: кортеж

Деректер құрылымы: Тізім

Деректер құрылымы: сөздік (Dict)

Деректер құрылымы: Орнату

Негізгі оператор: in

Негізгі оператор: + (плюс)

Негізгі оператор: * (көбейту)

Функциялар

Python тіліндегі кірістірілген реттілік функциясы

Басқару ағынының мәлімдемелері: if, elif, else

Басқару ағынының мәлімдемелері: циклдар үшін

Басқару ағынының мәлімдемелері: while циклдері

Ерекше жағдайды өңдеу

Python тілінде NumPy көмегімен математикалық есептеулер

Массивтердің түрлері

Ndarray атрибуттары

Негізгі операциялар

Массив элементіне қатынасу

Көшіру және көру

Әмбебап функциялар (ufunc)

Пішін манипуляциясы

Хабар тарату

Сызықтық алгебра

Пандалармен деректерді өңдеу

Неліктен Пандалар?

Деректер құрылымдары

Серия құру

Сериялық қатынас элементі

Серияларды векторлау операциялары

DataFrame құру

DataFrame көру

Жетіспейтін мәндерді өңдеу

Функциялармен деректер операциялары

Деректермен жұмыс істеуге арналған статистикалық функциялар

GroupBy көмегімен деректермен жұмыс істеу

Мәліметтер жұмысы: сұрыптау

Деректермен жұмыс істеу: біріктіру, қайталау, біріктіру

Pandas жүйесіндегі SQL операциясы

Статистика осы салада оқуды бастау үшін маңызды бөлік болып табылады.

Статистикада қолданылатын терминдер өте оғаш және жаңадан бастаушылар үшін түсіну қиын, сондықтан біз бұл терминдерді Data Science, Machine Learning, AI саласындағы жаңадан бастаушылар, орта немесе жоғары деңгейлі балалар үшін өте қарапайым тілде түсіндіруге тырыстық.

Мұнда біз статистикада қолданылатын көптеген терминдерді қарастырдық, мысалы:

Гипотезалар

Сандық әдістер

Сапалық әдістер

Тәуелсіз және тәуелді айнымалылар

Болжаушы және нәтиже айнымалылары

Категориялық айнымалылар

Екілік айнымалы

Номиналды айнымалы

Реттік айнымалы

Үздіксіз айнымалы

Аралық айнымалы

Қатынас айнымалысы

Дискретті айнымалы

Шатастырушы айнымалылар

Өлшеу қатесі

Жарамдылық және сенімділік

Мәліметтерді жинаудың екі әдісі

Вариация түрлері

Жүйесіз вариация

Жүйелі вариация

Жиіліктің таралуы

Орташа

Медиана

Режим

Деректерді таратудағы дисперсия

Ауқым

Квартильаралық диапазон

Квартилдер

Ықтималдық

Стандартты ауытқу

Бұл қолданбаның ең маңызды артықшылығы, үлгі жобадан басқа толық материал офлайн режимінде қол жетімді, жобаның үлгі бөлігі онлайн режимінде, өйткені біз оны үнемі веб-негізделген қосуды жалғастырамыз.

Мобильді құрылғыдағы онлайн компилятор, сіз ұялы телефонда код жазып, нәтижені көру үшін оны іске қоса аласыз.

Модельдеу сынағы/емтихан – Осы модельдеу емтиханын тапсыру арқылы деректер ғылымындағы біліміңізді тексеріңіз, әр сұрақтың 4 нұсқасы және 1 дұрыс жауабы бар.