Data Science using R & Python

Рынок данных, машинного обучения и искусственного интеллекта находится на подъеме.

Наука о данных в основном преобразует структурированные или неструктурированные данные в понимание, понимание и знание с использованием научных методов, процессов и алгоритмов.

R и Python являются наиболее распространенными языками программирования, используемыми в науке о данных.

R - это бесплатный язык с открытым исходным кодом, используемый в качестве программного обеспечения для статистики и визуализации. Он может иметь дело со структурированными (организованными) и полуструктурированными (полуорганизованными) данными.

Чтобы изучить R для науки о данных, мы охватили все аспекты следующим образом:

& # 10020; Вступление

& # 10020; Типы данных в R

& # 10020; Переменные в R

& # 10020; Операторы в R

& # 10020; Условные заявления

& # 10020; Loop заявления

& # 10020; Заявления о контроле цикла

& # 10020; R Script

& # 10020; Функции R

& # 10020; Пользовательская функция

& # 10020; Структуры данных

• Атомные векторы

• Матрица

• массивы

• факторы

• Фреймы данных

• список

& # 10020; Импорт / экспорт данных - присвоение значений структуре данных

& # 10020; Манипулирование данными

& # 10020; Применить функцию Base R

& # 10020; пакет dplyr

Для Python мы рассмотрели следующее -

& # 10020; Настройка среды и основы Python

• Введение и настройка среды

• Назначение переменной в Python

• Типы данных в Python

• Структура данных: кортеж

• Структура данных: список

• Структура данных: словарь (Dict)

• Структура данных: набор

• Основной оператор: в

• Основной оператор: + (плюс)

• Основной оператор: * (умножить)

• функции

• Встроенная функция последовательности в Python

• Операции управления потоком: if, elif, else

• Операции управления потоком: для циклов

• Операции управления потоком: пока Loops

• Обработка исключений

& # 10020; Математические вычисления с NumPy в Python

• Типы массивов

• Атрибуты ndarray

• Основные операции

• Доступ к элементу массива

• Копирование и просмотры

• Универсальные функции (ufunc)

• манипуляции с формой

• вещание

• Линейная алгебра

& # 10020; Манипулирование данными с пандами

    • Почему Панды?

    • структуры данных

    • Серия - Создание

    • Серия - Элемент доступа

    • Серия - Векторизация операций

    • DataFrame - создание

    • Просмотр DataFrame

    • Обработка пропущенных значений

    • Операции с данными с функциями

    • Статистические функции для операций с данными

    • Работа с данными с GroupBy

    • Операция с данными: сортировка

    • Операция с данными: объединение, дублирование, объединение

    • Операция SQL в Pandas

Статистика является важной частью для начала обучения в этой области.

Термины, используемые в статистике, очень странные и трудные для понимания новичками, поэтому мы постарались объяснить эти термины очень простым языком для начинающих, среднего или продвинутого уровня в области наук о данных, машинного обучения, искусственного интеллекта.

Здесь мы рассмотрели так много терминов, используемых в статистике, как -

• гипотезы

• Количественные методы

• Качественные методы

• Независимые и зависимые переменные

• Предиктор и переменные результата

• Категориальные переменные

• двоичная переменная

• Номинальная переменная

• Порядковая переменная

• Непрерывная переменная

• Интервальная переменная

• переменная отношения

• Дискретная переменная

• смешанные переменные

• Погрешность измерения

• Обоснованность и надежность

• Два метода сбора данных

• Типы вариаций

• Бессистемное изменение

• Систематическая изменчивость

• Распределение частоты

• Жадный

• Медиана

• Режим

• Дисперсия в распространении данных

• Ассортимент

• Межквартирный ассортимент

• квартили

• вероятность

• Среднеквадратичное отклонение

Самое важное преимущество этого приложения в том, что полный материал, за исключением примера проекта, доступен в автономном режиме, часть примера проекта - онлайн, потому что мы постоянно добавляем его через Интернет.

Онлайн-компилятор на мобильном устройстве, вы можете написать код на мобильном телефоне и запустить его, чтобы увидеть результат.

Симуляционный тест / экзамен - проверьте свои знания в Data Science, попробовав этот симуляционный экзамен, каждый вопрос имеет 4 варианта и 1 правильный ответ.