Data Science with R & Python F

R，適用於數據科學，機器學習和AI的Python和統計教程

數據科學，機器學習和人工智能市場正在蓬勃發展。

數據科學基本上是使用科學的方法，過程和算法將結構化或非結構化數據轉換為洞察力，理解力和知識。

R和Python 是免費的開源編程語言，用於數據科學中的統計，數學，數據整理，探索和可視化。它可以處理結構化（組織）數據和半結構化（半組織）數據。

要學習數據科學的R，我們涵蓋了各個方面，如下所示：

• 介紹

•R中的數據類型

•R中的變量

•R中的運算符

•條件語句

•循環語句

•循環控制語句

•R腳本

•R功能

•自定義功能

• 數據結構

＆＃8270;原子向量

＆＃8270;矩陣

＆＃8270;數組

＆＃8270;因素

＆＃8270;數據框

＆＃8270;清單

•導入/導出數據–為數據結構分配值

•數據處理/轉換

•Base R的應用功能

•dplyr套餐

對於Python，我們介紹了以下內容-

＆＃10020; Python的環境設置和要點

＆＃10045;簡介和環境設置

＆＃10045; Python中的變量分配

＆＃10045; Python中的數據類型

＆＃10045;數據結構：元組

＆＃10045;數據結構：列表

＆＃10045;數據結構：字典（字典）

＆＃10045;數據結構：設置

＆＃10045;基本運算符：

＆＃10045;基本運算符：+（加號）

＆＃10045;基本運算符：*（相乘）

＆＃10045;功能

＆＃10045; Python中的內置序列函數

＆＃10045;控制流語句：if，elif，else

＆＃10045;控制流語句：用於循環

＆＃10045;控制流語句：while循環

＆＃10045;異常處理

＆＃10020;在Python中使用NumPy進行數學計算

＆＃10045;數組類型

＆＃10045; ndarray的屬性

＆＃10045;基本操作

＆＃10045;訪問數組元素

＆＃10045;複製和查看

＆＃10045;通用函數（ufunc）

＆＃10045;形狀操縱

＆＃10045;廣播

＆＃10045;線性代數

＆＃10020;使用熊貓進行數據處理

    •為什麼選擇熊貓？

    • 數據結構

    •系列–創作

    •系列–檢修元件

    •系列–向量化操作

    •DataFrame –創建

    •查看數據框

    •處理缺失值

    •具有功能的數據操作

    •數據運算的統計功能

    •使用GroupBy進行數據操作

    •數據操作：排序

    •數據操作：合併，複製，串聯

    •Pandas中的SQL操作

統計是開始在該領域學習的關鍵部分。

統計學中使用的術語對於初學者來說非常陌生且難以理解，因此我們盡力為數據科學，機器學習，人工智能領域的新手，中級或高級人員提供了非常輕鬆的語言來解釋這些術語。

在這裡，我們涵蓋了統計中使用的許多術語，例如-

•假設

• 定量方法

•定性方法

•獨立變量和因變量

•預測變量和結果變量

•分類變量

•二進制變量

•標稱變量

•序數變量

•連續變量

•區間變量

•比例變量

•離散變量

•混雜變量

•測量誤差

• 有效性和可靠性

•兩種數據收集方法

•變化類型

•非系統性的變化

•系統變化

•頻率分佈

• 均值

•中位數

•模式

•分散數據

• 範圍

•四分位間距

•四分位數

•概率

•標準偏差

此應用程序最重要的優勢是，除了示例項目外，完整的材料都可以脫機使用，示例項目部分在線是因為我們會定期將其基於網絡添加。

移動設備上的在線編譯器，您可以在移動設備上編寫代碼並運行它以查看輸出。

模擬測試/考試-通過嘗試此模擬考試來檢查您在數據科學方面的知識，每個問題有4個選項和1個正確答案。