DataAnalytics for Beginners

##### การวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้น ######

แอพนี้ครอบคลุมแนวคิดทั้งหมดที่โปรแกรมเมอร์จำเป็นต้องพัฒนาทักษะของพวกเขา:

 ประกอบด้วยโปรแกรมการเรียนรู้และอัลกอริทึมมากกว่า 750 รายการพร้อมซอร์สโค้ด

 ประกอบด้วยซอร์สโค้ดของโปรแกรมและสแน็ปช็อตเอาต์พุตเท่านั้น (ไม่มีทฤษฎีใด ๆ สำหรับทฤษฎีมีหนังสือมากมายให้เลือก)

เราใช้ Python Interpreter และไลบรารีสำหรับการเขียนโปรแกรม DataAnalytics

เราใช้โปรแกรมแก้ไขข้อความ PyCharm ซึ่งเป็นที่นิยมในหมู่โปรแกรมเมอร์มือใหม่และมืออาชีพ และทำงานได้ดีกับระบบปฏิบัติการทั้งหมด

Dis แต่ละบทประกอบด้วยคอลเลกชันโปรแกรมที่วางแผนและจัดระเบียบอย่างดี

Ø แอปนี้จะมีประโยชน์มากสำหรับผู้เริ่มต้น ครู และผู้ฝึกสอนการเขียนโปรแกรม DataAnalytics

เราใช้ชื่อตัวแปรหรือตัวระบุขนาดเล็กเพื่อให้สามารถอ่านได้ดีขึ้นในสื่อดิจิทัล เช่น Kindle, iPad, Tab และมือถือ

Ø แอปนี้มีวิธีการเขียนโค้ดที่ง่ายกว่ามาก

 ใช้แนวทางที่ง่ายกว่าในการจัดระเบียบโปรแกรมสำหรับผู้เริ่มต้นและมืออาชีพ

-------- คุณสมบัติ ----------

- มีโปรแกรมการสอน DataAnalytics มากกว่า 750 รายการพร้อมเอาต์พุต

- ส่วนต่อประสานผู้ใช้ (UI) ที่เรียบง่ายมาก

- ตัวอย่างทีละขั้นตอนเพื่อเรียนรู้การเขียนโปรแกรม DataAnalytics

- แอปการเรียนรู้ DataAnalytics นี้ออฟไลน์โดยสมบูรณ์

- แอปนี้ยังมีลิงก์สำหรับ "แอปการเรียนรู้ของเรา" ทั้งหมด

----- คำอธิบายการเรียนรู้ DataAnalytics -----

[รายการบท]

1. บทนำ Python ประเภทข้อมูลและตัวดำเนินการ

2. การเลือก การวนซ้ำ และสตริง

3. รายการ Tuple พจนานุกรม และการตั้งค่า

4. ฟังก์ชันไลบรารี ฟังก์ชัน โมดูล และแพ็คเกจ

5. คลาสและออบเจ็กต์ และการสืบทอดและการจัดการข้อยกเว้น

6. ฟังก์ชันแลมบ์ดา รายการความเข้าใจ แผนที่ ตัวกรอง และลด

7. บทนำ NumPy

8. การสร้างอาร์เรย์และคุณลักษณะ

9. การดำเนินการทางคณิตศาสตร์

10. การทำดัชนีและการแบ่งส่วน

11. ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์

12. ฟังก์ชันสตริง

13. ฟังก์ชันทางสถิติ การค้นหา และการเรียงลำดับ

14. การจัดทำดัชนีและการออกอากาศขั้นสูง

15. การจัดการอาร์เรย์

16. บทนำ Matplotlib

17. แผนภูมิเส้น

18. แผนภูมิกระจาย

19. แผนภูมิแท่ง

20. แผนภูมิวงกลม

21. แผนภูมิฮิสโตแกรม

22. แผนภูมิพล็อตกล่อง

23. การปรับแต่งแปลง / แผนภูมิ

24. บทนำของแพนด้า

25. คุณลักษณะของซีรี่ส์และวิธีการ

26. การจัดทำดัชนีและการแบ่งส่วนในซีรีส์

27. การดำเนินการแบบอนุกรม

28. การสร้าง DataFrame และคุณลักษณะ

29. การทำดัชนี การเลือก และการเข้าถึงข้อมูล

30. การทำซ้ำ DataFrame และการดำเนินการ

31. DataFrame การส่งออกและการนำเข้า

32. การดำเนินงานทางสถิติ

33. การจัดการข้อมูลที่ขาดหายไป

34. การรวมและการจัดกลุ่ม DataFrames

35. พล็อตแผนภูมิด้วย DataFrame

------- ข้อเสนอแนะที่ได้รับเชิญ -------

กรุณาส่งข้อเสนอแนะของคุณเกี่ยวกับแอปการเรียนรู้ DataAnalytics นี้ทางอีเมลที่ [email protected]

##### เราหวังว่าคุณจะดีที่สุด !!! -