Data Science with R & Python F

R, Python และการสอนสถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่องและ AI

ตลาดวิทยาศาสตร์ข้อมูล, การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว

วิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยทั่วไปแล้วจะแปลงข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้างเป็นความเข้าใจความเข้าใจและความรู้โดยใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์กระบวนการและอัลกอริทึม

R และ Python เป็นภาษาโปรแกรมโอเพนซอร์ซฟรีที่ใช้สำหรับการคำนวณเชิงสถิติการบิดงอข้อมูลการสำรวจและการสร้างภาพในวิทยาศาสตร์ข้อมูล สามารถจัดการกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง (จัดระเบียบ) และกึ่งโครงสร้าง (กึ่งจัดการ)

เพื่อเรียนรู้ R สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลเราครอบคลุมทุกด้านดังนี้

• บทนำ

•ประเภทข้อมูลใน R

•ตัวแปรใน R

•ผู้ประกอบการใน R

•คำสั่งแบบมีเงื่อนไข

•ข้อความสั่งวนซ้ำ

•งบควบคุมวง

•สคริปต์ R

•ฟังก์ชั่น R

•ฟังก์ชั่นที่กำหนดเอง

•โครงสร้างข้อมูล

& # 8270; เวกเตอร์อะตอม

& # 8270; มดลูก

& # 8270; อาร์เรย์

& # 8270; ปัจจัย

& # 8270; เฟรมข้อมูล

& # 8270; รายการ

•นำเข้า / ส่งออกข้อมูล - กำหนดค่าให้กับโครงสร้างข้อมูล

•การจัดการข้อมูล / การเปลี่ยนแปลง

•ใช้ฟังก์ชั่นของ Base R

•แพคเกจ dplyr

สำหรับ Python เราครอบคลุมดังนี้ -

& # 10020; การตั้งค่าสภาพแวดล้อมและสิ่งจำเป็นของ Python

& # 10045; บทนำและการตั้งค่าสภาพแวดล้อม

& # 10045; การมอบหมายตัวแปรใน Python

& # 10045; ประเภทข้อมูลใน Python

& # 10045; โครงสร้างข้อมูล: Tuple

& # 10045; โครงสร้างข้อมูล: รายการ

& # 10045; โครงสร้างข้อมูล: พจนานุกรม (Dict)

& # 10045; โครงสร้างข้อมูล: ตั้งค่า

& # 10045; ผู้ประกอบการพื้นฐาน: ใน

& # 10045; ผู้ประกอบการพื้นฐาน: + (บวก)

& # 10045; ผู้ประกอบการพื้นฐาน: * (คูณ)

& # 10045; ฟังก์ชั่น

& # 10045; ฟังก์ชันลำดับตามลำดับใน Python

& # 10045; งบการควบคุมการไหล: หาก, elif, อื่น ๆ

& # 10045; คำสั่งการควบคุมการไหล: สำหรับลูป

& # 10045; งบควบคุมการไหล: ในขณะที่ลูป

& # 10045; การจัดการข้อยกเว้น

& # 10020; การคำนวณทางคณิตศาสตร์ด้วย NumPy ใน Python

& # 10045; ประเภทของอาร์เรย์

& # 10045; แอตทริบิวต์ของ ndarray

& # 10045; การทำงานพื้นฐาน

& # 10045; การเข้าถึงองค์ประกอบอาร์เรย์

& # 10045; คัดลอกและดู

& # 10045; ฟังก์ชั่นสากล (ufunc)

& # 10045; การจัดการรูปร่าง

& # 10045; บรอดคาสติ้ง

& # 10045; พีชคณิตเชิงเส้น

& # 10020; การจัดการข้อมูลด้วย Pandas

    •ทำไมต้องนุ่น

    •โครงสร้างข้อมูล

    •ซีรี่ย์ - สร้างสรรค์

    •ซีรี่ย์ - องค์ประกอบการเข้าถึง

    •ซีรี่ย์ - การทำงานของ Vectorizing

    • DataFrame - การสร้าง

    •การดู DataFrame

    •การจัดการค่าที่ขาดหายไป

    •การทำงานของข้อมูลพร้อมฟังก์ชั่น

    •ฟังก์ชั่นทางสถิติสำหรับการดำเนินการข้อมูล

    •การทำงานของข้อมูลด้วย GroupBy

    •การทำงานของข้อมูล: การเรียงลำดับ

    •การทำงานของข้อมูล: ผสานทำซ้ำเชื่อมต่อ

    •การดำเนินงาน SQL ในนุ่น

สถิติ เป็นส่วนสำคัญในการเริ่มเรียนรู้ในสาขานี้

คำศัพท์ที่ใช้ในสถิตินั้นแปลกและยากที่จะเข้าใจสำหรับผู้เริ่มต้นดังนั้นเราจึงพยายามอย่างดีที่สุดในการอธิบายคำศัพท์เหล่านี้ในภาษาที่ง่ายมากสำหรับผู้เริ่มต้นระดับกลางหรือระดับสูงในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล, การเรียนรู้ด้วยเครื่องจักร, AI

ที่นี่เราครอบคลุมคำศัพท์มากมายที่ใช้ในสถิติเช่น -

•สมมติฐาน

•วิธีการเชิงปริมาณ

•วิธีการเชิงคุณภาพ

•ตัวแปรอิสระและขึ้นอยู่กับ

•ตัวทำนายและตัวแปรผลลัพธ์

•ตัวแปรเด็ดขาด

•ตัวแปรไบนารี

•ตัวแปรที่กำหนด

•ตัวแปรลำดับ

•ตัวแปรอย่างต่อเนื่อง

•ตัวแปรช่วงเวลา

•ตัวแปรอัตราส่วน

•ตัวแปรไม่ต่อเนื่อง

•ตัวแปรรบกวน

•ข้อผิดพลาดการวัด

•ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือ

•สองวิธีในการรวบรวมข้อมูล

•ประเภทของการเปลี่ยนแปลง

•รูปแบบที่ไม่เป็นระบบ

•รูปแบบที่เป็นระบบ

•การแจกแจงความถี่

• ความหมาย

•ค่ามัธยฐาน

•โหมด

•การกระจายตัวของการกระจายข้อมูล

• พิสัย

•ช่วงควอไทล์

•ควอไทล์

•ความน่าจะเป็น

• ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุดของแอพนี้ที่สมบูรณ์วัสดุยกเว้นโครงการตัวอย่างสามารถใช้ได้ออฟไลน์ส่วนโครงการตัวอย่างออนไลน์เพราะเราเพิ่มเว็บเป็นประจำ

คอมไพเลอร์ออนไลน์บนอุปกรณ์มือถือคุณสามารถเขียนรหัสบนมือถือและเรียกใช้เพื่อดูผลลัพธ์

Simulation Test / Exam - ตรวจสอบความรู้ของคุณใน Data Science โดยการลองทำแบบจำลองนี้คำถามแต่ละข้อมี 4 ตัวเลือกและ 1 คำตอบที่ถูกต้อง