Data Science using R & Python

Rynek danych, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji kwitnie.

Nauka danych zasadniczo przekształca ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane dane w wgląd, zrozumienie i wiedzę przy użyciu metod naukowych, procesów i algorytmów.

R i Python to najpopularniejsze języki programowania używane w Data Science.

R to darmowy język open source wykorzystywany jako oprogramowanie statystyczne i wizualizacyjne. Może obsługiwać dane ustrukturyzowane (zorganizowane) i częściowo ustrukturyzowane (częściowo zorganizowane).

Aby nauczyć się języka R dla danych, omówiliśmy wszystkie następujące aspekty:

& # 10020; Wprowadzenie

& # 10020; Typy danych w R.

& # 10020; Zmienne w R.

& # 10020; Operatory w R

& # 10020; Instrukcje warunkowe

& # 10020; Instrukcje pętli

& # 10020; Instrukcje kontroli pętli

& # 10020; Skrypt R.

& # 10020; Funkcje R.

& # 10020; Funkcja niestandardowa

& # 10020; Struktury danych

• Wektory atomowe

• Matryca

• Tablice

• Czynniki

• Ramki danych

• Lista

& # 10020; Importuj / eksportuj dane - Przypisz wartości do struktury danych

& # 10020; Manipulacja / transformacja danych

& # 10020; Zastosuj funkcję podstawy R.

& # 10020; Pakiet dplyr

W przypadku Pythona omówiliśmy następujące -

& # 10020; Konfiguracja środowiska i Essentials Pythona

• Wprowadzenie i konfiguracja środowiska

• Przypisanie zmiennych w Pythonie

• Typy danych w Pythonie

• Struktura danych: krotka

• Struktura danych: lista

• Struktura danych: Słownik (Dict)

• Struktura danych: Ustaw

• Operator podstawowy: w

• Podstawowy operator: + (plus)

• Podstawowy operator: * (mnożenie)

• Funkcje

• Wbudowana funkcja sekwencji w Pythonie

• Instrukcje kontroli przepływu: if, elif, else

• Instrukcje kontroli przepływu: dla pętli

• Instrukcje kontroli przepływu: while Loops

• Obsługa wyjątków

& # 10020; Obliczenia matematyczne z NumPy w Pythonie

• Rodzaje tablic

• Atrybuty ndarray

• Podstawowe operacje

• Dostęp do elementu tablicy

• Kopiuj i widoki

• Funkcje uniwersalne (ufunc)

• Manipulacja kształtem

• Nadawanie

• Algebra liniowa

& # 10020; Manipulacja danymi za pomocą pand

    • Dlaczego pandy?

    • Struktury danych

    • Seria - Kreacja

    • Seria - Element dostępu

    • Seria - operacje wektoryzacyjne

    • DataFrame - tworzenie

    • Wyświetlanie DataFrame

    • Obsługa brakujących wartości

    • Operacje na danych z funkcjami

    • Funkcje statystyczne dla operacji na danych

    • Operacja danych z GroupBy

    • Operacja na danych: Sortowanie

    • Operacja na danych: scalanie, duplikowanie, konkatenacja

    • Operacja SQL w pandach

Statystyka ma kluczowe znaczenie dla rozpoczęcia nauki w tej dziedzinie.

Terminy używane w statystykach są bardzo dziwne i trudne do zrozumienia dla początkujących, dlatego staraliśmy się wyjaśnić je w bardzo prostym języku dla początkujących, średnio zaawansowanych lub zaawansowanych facetów w dziedzinie nauki danych, uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji.

Omówiliśmy tutaj wiele terminów używanych w statystykach, takich jak -

• Hipotezy

• metody ilościowe

• Metody jakościowe

• Zmienne niezależne i zależne

• Zmienne predykcyjne i wyjściowe

• Zmienne kategoryczne

• Zmienna binarna

• Zmienna nominalna

• Zmienna porządkowa

• Zmienna ciągła

• Zmienna interwałowa

• Zmienna proporcja

• Zmienna dyskretna

• Zmylające zmienne

• Błąd pomiaru

• Ważność i niezawodność

• Dwie metody gromadzenia danych

• Rodzaje odmian

• Niesystematyczna odmiana

• Zmiany systematyczne

• Rozkład częstotliwości

• Oznaczać

• Mediana

• Tryb

• Dyspersja w dystrybucji danych

• Zasięg

• Zakres międzykwartylowy

• Kwartyle

• Prawdopodobieństwo

• Odchylenie standardowe

Najważniejszą zaletą tej aplikacji jest to, że kompletny materiał, z wyjątkiem przykładowego projektu, jest dostępny offline, przykładowa część projektu jest online, ponieważ regularnie dodajemy ją przez Internet.

Kompilator online na urządzeniu mobilnym, możesz napisać kod na urządzeniu mobilnym i uruchomić go, aby zobaczyć dane wyjściowe.

Test / egzamin symulacyjny - Sprawdź swoją wiedzę z zakresu Data Science, podejmując ten egzamin symulacyjny, każde pytanie ma 4 opcje i 1 poprawną odpowiedź.