Data Science using R & Python

Der Markt für Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz boomt.

Data Science wandelt strukturierte oder unstrukturierte Daten mithilfe wissenschaftlicher Methoden, Prozesse und Algorithmen in Erkenntnisse, Verständnis und Wissen um.

R und Python sind die am häufigsten verwendeten Programmiersprachen in Data Science.

R ist eine kostenlose Open-Source-Sprache, die als Statistik- und Visualisierungssoftware verwendet wird. Es kann mit strukturierten (organisierten) und halbstrukturierten (halborganisierten) Daten umgehen.

Um R für Data Science zu lernen, haben wir alle Aspekte wie folgt behandelt:

& # 10020; Einführung

& # 10020; Datentypen in R.

& # 10020; Variablen in R.

& # 10020; Operatoren in R.

& # 10020; Bedingte Anweisungen

& # 10020; Schleifenanweisungen

& # 10020; Schleifensteuerungsanweisungen

& # 10020; R Skript

& # 10020; R Funktionen

& # 10020; Benutzerdefinierte Funktion

& # 10020; Datenstrukturen

• Atomvektoren

• Matrix

• Arrays

• Faktoren

• Datenrahmen

• Aufführen

& # 10020; Daten importieren / exportieren - Weisen Sie der Datenstruktur Werte zu

& # 10020; Datenmanipulation / -transformation

& # 10020; Funktion von Base R anwenden

& # 10020; dplyr Paket

Für Python haben wir Folgendes behandelt:

& # 10020; Umgebungssetup und Grundlagen von Python

• Einführung und Einrichtung der Umgebung

• Variablenzuweisung in Python

• Datentypen in Python

• Datenstruktur: Tupel

• Datenstruktur: Liste

• Datenstruktur: Wörterbuch (Dict)

• Datenstruktur: Festlegen

• Basisoperator: in

• Basisoperator: + (plus)

• Basisoperator: * (multiplizieren)

• Funktionen

• Integrierte Sequenzfunktion in Python

• Kontrollflussanweisungen: if, elif, else

• Kontrollflussanweisungen: für Schleifen

• Kontrollflussanweisungen: while-Schleifen

• Ausnahmebehandlung

& # 10020; Mathematische Berechnung mit NumPy in Python

• Arten von Arrays

• Attribute von ndarray

• Grundoperationen

• Zugriff auf Array-Elemente

• Kopieren und Ansichten

• Universelle Funktionen (ufunc)

• Formmanipulation

• Rundfunk

• Lineare Algebra

& # 10020; Datenmanipulation mit Pandas

    • Warum Pandas?

    • Datenstrukturen

    • Serie - Erstellung

    • Serie - Zugriffselement

    • Serie - Vektorisierungsvorgänge

    • DataFrame - Erstellung

    • Anzeigen von DataFrame

    • Umgang mit fehlenden Werten

    • Datenoperationen mit Funktionen

    • Statistische Funktionen für Datenoperationen

    • Datenbetrieb mit GroupBy

    • Datenoperation: Sortieren

    • Datenoperation: Zusammenführen, Duplizieren, Verketten

    • SQL-Operation in Pandas

Statistik ist ein entscheidender Teil, um in diesem Bereich zu lernen.

In der Statistik verwendete Begriffe sind für Anfänger sehr seltsam und schwer zu verstehen. Daher haben wir unser Bestes getan, um diese Begriffe für Anfänger, Fortgeschrittene oder Fortgeschrittene in den Bereichen Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen und KI in einer sehr einfachen Sprache zu erklären.

Hier haben wir so viele Begriffe behandelt, die in Statistiken verwendet werden, wie -

• Hypothesen

• Quantitative Methoden

• Qualitative Methoden

• Unabhängige und abhängige Variablen

• Prädiktor- und Ergebnisvariablen

• Kategorische Variablen

• Binäre Variable

• Nennvariable

• Ordnungsvariable

• Kontinuierliche Variable

• Intervallvariable

• Verhältnisvariable

• Diskrete Variable

• Verwirrende Variablen

• Messfehler

• Gültigkeit und Zuverlässigkeit

• Zwei Methoden zur Datenerfassung

• Arten von Variationen

• Unsystematische Variation

• Systematische Variation

• Häufigkeitsverteilung

• Bedeuten

• Median

• Modus

• Streuung bei der Verteilung von Daten

• Angebot

• Interquartilbereich

• Quartile

• Wahrscheinlichkeit

• Standardabweichung

Der wichtigste Vorteil dieser App ist, dass das gesamte Material mit Ausnahme des Beispielprojekts offline verfügbar ist. Der Teil des Beispielprojekts ist online, da wir es regelmäßig webbasiert hinzufügen.

Online-Compiler auf Mobilgeräten können Sie Code auf Mobilgeräten schreiben und ausführen, um die Ausgabe anzuzeigen.

Simulationstest / Prüfung - Überprüfen Sie Ihre Kenntnisse in Data Science, indem Sie diese Simulationsprüfung versuchen. Jede Frage hat 4 Optionen und 1 richtige Antwort.