Data Science with R & Python Free Offline Tutorial for Android APK

Beschreibung

Der Markt für Data Science, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz boomt.

Data Science wandelt im Grunde strukturierte oder unstrukturierte Daten mithilfe wissenschaftlicher Methoden, Prozesse und Algorithmen in Erkenntnisse, Verständnis und Wissen um.

R und Python sind kostenlose Open-Source-Programmiersprachen, die für Statistik, Mathematik, Data Wrangling, Exploration und Visualisierung in der Datenwissenschaft verwendet werden. Es kann mit strukturierten (organisierten) und halbstrukturierten (halborganisierten) Daten umgehen.

Um R für Data Science zu lernen, haben wir alle Aspekte wie folgt abgedeckt:

Einführung

Datentypen in R

Variablen in R

Operatoren in R

Bedingte Anweisungen

Loop-Anweisungen

Schleifensteuerungsanweisungen

R-Skript

R-Funktionen

Benutzerdefinierte Funktion

Datenstrukturen

Atomare Vektoren

Matrix

Arrays

Faktoren

Datenrahmen

Aufführen

Daten importieren/exportieren Datenstruktur Werte zuweisen

Datenmanipulation/-transformation

Funktion von Base R anwenden

dplyr-Paket

Für Python haben wir Folgendes behandelt -

Umgebungseinrichtung und Grundlagen von Python

Einführung und Einrichtung der Umgebung

Variablenzuweisung in Python

Datentypen in Python

Datenstruktur: Tupel

Datenstruktur: Liste

Datenstruktur: Wörterbuch (Dict)

Datenstruktur: Set

Basisoperator: in

Basisoperator: + (plus)

Grundoperator: * (multiplizieren)

Funktionen

Eingebaute Sequenzfunktion in Python

Kontrollflussanweisungen: if, elif, else

Kontrollflussanweisungen: für Schleifen

Kontrollflussanweisungen: While-Schleifen

Ausnahmebehandlung

Mathematische Berechnungen mit NumPy in Python

Arten von Arrays

Attribute von ndarray

Grundoperationen

Zugriff auf Array-Element

Kopieren und Ansichten

Universelle Funktionen (ufunc)

Formmanipulation

Rundfunk

Lineare Algebra

Datenmanipulation mit Pandas

Warum Pandas?

Datenstrukturen

Serienerstellung

Serienzugangselement

Serie Vektorisierungsoperationen

DataFrame-Erstellung

DataFrame anzeigen

Umgang mit fehlenden Werten

Datenoperationen mit Funktionen

Statistische Funktionen für Datenoperationen

Datenoperation mit GroupBy

Datenoperation: Sortieren

Datenoperation: Zusammenführen, Duplizieren, Verketten

SQL-Operation in Pandas

Statistik ist ein entscheidender Teil, um in diesem Bereich zu lernen.

In der Statistik verwendete Begriffe sind sehr seltsam und für Anfänger schwer zu verstehen, daher haben wir unser Bestes versucht, diese Begriffe in einer sehr einfachen Sprache für Anfänger, Fortgeschrittene oder Fortgeschrittene in den Bereichen Data Science, maschinelles Lernen und KI zu erklären.

Hier haben wir so viele Begriffe behandelt, die in Statistiken verwendet werden, wie -

Hypothesen

Quantitative Methoden

Qualitative Methoden

Unabhängige und abhängige Variablen

Prädiktor- und Ergebnisvariablen

Kategorische Variablen

Binäre Variable

Nominalvariable

Ordinale Variable

Kontinuierliche Variable

Intervallvariable

Verhältnis variabel

Diskrete Variable

Verwirrende Variablen

Messfehler

Gültigkeit und Zuverlässigkeit

Zwei Methoden der Datenerhebung

Variationsarten

Unsystematische Variation

Systematische Variation

Häufigkeitsverteilung

Der Mittelwert

Der Median

Der Modus

Streuung bei der Verteilung von Daten

Bereich

Interquartilbereich

Quartile

Wahrscheinlichkeit

Standardabweichung

Der wichtigste Vorteil dieser App ist, dass das gesamte Material außer dem Beispielprojekt offline verfügbar ist, der Beispielprojektteil ist online, da wir es regelmäßig webbasiert hinzufügen.

Online-Compiler auf Mobilgeräten, Sie können Code auf Mobilgeräten schreiben und ausführen, um die Ausgabe anzuzeigen.

Simulationstest/-prüfung – Überprüfen Sie Ihr Wissen in Data Science, indem Sie sich an dieser Simulationsprüfung versuchen, jede Frage hat 4 Optionen und 1 richtige Antwort.