Data Science with R & Python F

R, Python en statistieken tutorial voor data science, machine learning en AI

De markt voor data science, machine learning en kunstmatige intelligentie zit in de lift.

Data science zet in feite gestructureerde of ongestructureerde data om in inzicht, begrip en kennis met behulp van wetenschappelijke methoden, processen en algoritmen.

R en Python zijn gratis open source programmeertalen die worden gebruikt voor statistische, wiskundige, data-wrangling, exploratie en visualisatie in data science. Het kan omgaan met gestructureerde (georganiseerde) en semi-gestructureerde (semi-georganiseerde) gegevens.

Om R voor data science te leren, hebben we alle aspecten als volgt behandeld:

• Introductie

• Gegevenstypen in R

• Variabelen in R

• Operatoren in R

• Voorwaardelijke stellingen

• Loop-instructies

• Loop Control-verklaringen

• R-script

• R-functies

• Aangepaste functie

• Data structuren

& # 8270; Atomaire vectoren

& # 8270; Matrix

& # 8270; Arrays

& # 8270; Factoren

& # 8270; Gegevensframes

& # 8270; Lijst

• Gegevens importeren / exporteren - Wijs waarden toe aan de gegevensstructuur

• Manipulatie / transformatie van gegevens

• Functie van Base R toepassen

• dplyr-pakket

Voor Python hebben we het volgende behandeld:

& # 10020; Omgeving instellen en Essentials of Python

& # 10045; Inleiding en omgevingsinstellingen

& # 10045; Variabele toewijzing in Python

& # 10045; Gegevenstypen in Python

& # 10045; Gegevensstructuur: Tuple

& # 10045; Gegevensstructuur: lijst

& # 10045; Gegevensstructuur: woordenboek (dictaat)

& # 10045; Gegevensstructuur: instellen

& # 10045; Basisoperator: in

& # 10045; Basisoperator: + (plus)

& # 10045; Basisoperator: * (vermenigvuldigen)

& # 10045; Functies

& # 10045; Ingebouwde sequentiefunctie in Python

& # 10045; Controle stroomverklaringen: als, elif, anders

& # 10045; Controle stroomverklaringen: voor lussen

& # 10045; Controle stroomverklaringen: terwijl lussen

& # 10045; Afhandeling van uitzonderingen

& # 10020; Wiskundige berekening met NumPy in Python

& # 10045; Typen arrays

& # 10045; Kenmerken van ndarray

& # 10045; Basishandelingen

& # 10045; Toegang tot matrixelement

& # 10045; Kopiëren en weergaven

& # 10045; Universele functies (ufunc)

& # 10045; Vormmanipulatie

& # 10045; Omroep

& # 10045; Lineaire algebra

& # 10020; Gegevensmanipulatie met panda's

    • Waarom panda's?

    • Data structuren

    • Serie - Creatie

    • Serie - toegangselement

    • Series - vectoriseren

    • DataFrame - Creatie

    • DataFrame bekijken

    • Omgaan met ontbrekende waarden

    • Gegevensbewerkingen met functies

    • Statistische functies voor gegevensbewerkingen

    • Gegevensverwerking met GroupBy

    • Gegevensverwerking: sorteren

    • Gegevensverwerking: samenvoegen, dupliceren, aaneenschakeling

    • SQL-bewerking in Panda's

Statistieken is een cruciaal onderdeel om te leren op dit gebied.

Termen die in statistieken worden gebruikt, zijn erg vreemd en moeilijk te begrijpen voor beginners, dus we hebben ons best gedaan om deze termen in zeer eenvoudige taal uit te leggen voor beginnende, gemiddelde of gevorderde jongens op het gebied van data science, machine learning, AI.

Hier hebben we zoveel termen behandeld die worden gebruikt in statistieken zoals -

• Hypothesen

• Kwantitatieve methoden

• Kwalitatieve methoden

• Onafhankelijke en afhankelijke variabelen

• Voorspellende en resultaatvariabelen

• Categorische variabelen

• Binaire variabele

• Nominale variabele

• Normale variabele

• Continu variabele

• Intervalvariabele

• Verhoudingsvariabele

• Discrete variabele

• Verstorende variabelen

• Meetfout

• Geldigheid en betrouwbaarheid

• Twee methoden voor gegevensverzameling

• Soorten variatie

• onsystematische variatie

• Systematische variatie

• Frequentieverdeling

• De betekenis

• De mediaan

• De mode

• Verspreiding in de distributie van gegevens

• Bereik

• Interkwartielbereik

• Kwartielen

• Waarschijnlijkheid

• Standaardafwijking

Het belangrijkste voordeel van deze app is dat het volledige materiaal behalve het voorbeeldproject offline beschikbaar is, het voorbeeldprojectonderdeel is online omdat we het regelmatig op het web blijven toevoegen.

Online compiler op mobiel apparaat, u kunt code op mobiel schrijven en uitvoeren om de uitvoer te zien.

Simulatietest / examen - Controleer uw kennis in Data Science door dit simulatie-examen te proberen, elke vraag heeft 4 opties en 1 correct antwoord.