Data Science using R & Python

R, Python dan tutorial statistik untuk sains data, pembelajaran mesin dan AI

Data sains, Pembelajaran Mesin dan kecerdasan buatan pasaran sedang melambung.

Sains data pada asasnya menukar data berstruktur atau tidak tersusun ke dalam wawasan, pemahaman dan pengetahuan menggunakan kaedah saintifik, proses dan algoritma.

R dan Python adalah bahasa pengaturcaraan yang paling biasa digunakan dalam Sains Data.

R adalah bahasa sumber terbuka percuma yang digunakan sebagai perisian statistik dan visualisasi. Ia boleh menangani data berstruktur (teratur) dan separuh berstruktur (separuh teratur).

Untuk mempelajari R untuk sains data, kita meliputi semua aspek seperti berikut:

& # 10020; Pengenalan

& # 10020; Jenis-jenis data dalam R

& # 10020; Pembolehubah dalam R

& # 10020; Pengendali di R

& # 10020; Penyata Bersyarat

& # 10020; Kenyataan gelung

& # 10020; Kenyataan Kawalan Gelung

& # 10020; R Skrip

& # 10020; R Fungsi

& # 10020; Fungsi Tersuai

& # 10020; Struktur Data

• vektor atom

• Matriks

• Array

• Faktor

• Bingkai Data

• Senarai

& # 10020; Data Import / Eksport - Berikan nilai kepada struktur data

& # 10020; Manipulasi / Transformasi Data

& # 10020; Terapkan fungsi Base R

& # 10020; Pakej dplyr

Untuk Python yang kami lindungi berikut -

& # 10020; Persediaan persekitaran dan Keperluan Python

• Pengenalan dan Penyediaan Alam Sekitar

• Pembahagian tugas dalam Python

• Jenis Data dalam Python

• Struktur Data: Tuple

• Struktur Data: Senarai

• Struktur Data: Kamus (Dict)

• Struktur Data: Tetapkan

• Pengendali Asas: dalam

• Pengendali Asas: + (tambah)

• Pengendali Asas: * (berganda)

• Fungsi

• Fungsi Urutan Terbina dalam Python

• Penyataan Aliran Kawalan: jika, elif, lain

• Penyataan Aliran Kawalan: untuk Gelung

• Penyataan Aliran Kawalan: semasa Gelung

• Pengendalian Pengecualian

& # 10020; Pengiraan Matematik dengan NumPy dalam Python

• Jenis Array

• Atribut ndarray

• Operasi Asas

• Mengakses Unsur Array

• Salin dan Paparan

• Fungsi Sejagat (ufunc)

• Manipulasi Bentuk

• Penyiaran

• Aljabar Linear

& # 10020; Manipulasi Data dengan Pandas

    • Kenapa Pandas?

    • Struktur Data

    • Siri - Penciptaan

    • Siri - Elemen Akses

    • Siri - Operasi vektor

    • DataFrame - Penciptaan

    • Melihat DataFrame

    • Mengendalikan Nilai-Nilai Hilang

    • Operasi Data dengan Fungsi

    • Fungsi Statistik untuk Operasi Data

    • Operasi Data dengan GroupBy

    • Operasi Data: Penyusun

    • Operasi Data: Gabung, Duplicate, Concatenation

    • Operasi SQL di Pandas

Statistik adalah bahagian penting untuk memulakan pembelajaran dalam bidang ini.

Istilah yang digunakan dalam statistik adalah sangat pelik dan sukar difahami untuk pemula, jadi kami cuba yang terbaik untuk menerangkan istilah ini dalam bahasa yang sangat mudah untuk orang baru Novice, Intermediate atau Advanced dalam Data Sains, Pembelajaran Mesin, medan AI.

Di sini kita meliputi banyak istilah yang digunakan dalam statistik seperti -

• Hipotesis

• Kaedah kuantitatif

• Kaedah kualitatif

• Pembolehubah Bebas dan Bergantung

• Pemboleh ubah Predictor dan Outcome

• Pembolehubah kategori

• Pemboleh ubah perduaan

Pembolehubah nominal

Pembolehubah Ordinal

• Pembolehubah berterusan

• Pembolehubah selang

• Pembolehubah nisbah

Pembolehubah diskret

• Pembolehubah yang mereparasi

• Kesilapan pengukuran

• Kesahan dan Kebolehpercayaan

• Dua kaedah pengumpulan data

• Jenis variasi

• Variasi tidak sistematik

• Variasi sistematik

• Pengagihan kekerapan

• Min

• Median

• Mod

• Penyebaran dalam pengedaran Data

• Julat

• Berbagai interquartile

• Kuartil

• Kemungkinan

• Sisihan piawai

Kelebihan yang paling penting dari aplikasi ini yang melengkapkan bahan kecuali projek sampel tersedia di luar talian, bahagian projek sampel adalah dalam talian kerana kami terus menambahkannya secara tetap berasaskan web.

Pengkompil dalam talian pada peranti Mudah Alih, anda boleh menulis kod pada telefon bimbit dan lari untuk melihat output.

Ujian / Ujian Simulasi - Semak pengetahuan anda dalam Sains Data dengan mencuba peperiksaan simulasi ini, setiap soalan mempunyai 4 pilihan dan 1 jawapan yang betul.