Rynek danych, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji kwitnie.
Nauka danych zasadniczo przekształca ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane dane w wgląd, zrozumienie i wiedzę przy użyciu metod naukowych, procesów i algorytmów.

R i Python są darmowymi językami programowania typu open source używanymi do statystycznego, matematycznego, przenoszenia danych, eksploracji i wizualizacji w danych. Może obsługiwać dane ustrukturyzowane (zorganizowane) i częściowo ustrukturyzowane (częściowo zorganizowane).

Aby nauczyć się języka R dla danych, omówiliśmy wszystkie następujące aspekty:

• Wprowadzenie
• Typy danych w R
• Zmienne w R
• Operatory w R
• Instrukcje warunkowe
• Instrukcje pętli
• Instrukcje kontroli pętli
• Skrypt R.
• Funkcje R.
• Funkcja niestandardowa
• Struktury danych
& # 8270; Wektory atomowe
& # 8270; Matryca
& # 8270; Tablice
& # 8270; Czynniki
& # 8270; Ramki danych
& # 8270; Lista
• Importuj / eksportuj dane - Przypisz wartości do struktury danych
• Manipulacja / transformacja danych
• Zastosuj funkcję podstawy R.
• Pakiet dplyr

W przypadku Pythona omówiliśmy następujące -
& # 10020; Konfiguracja środowiska i Essentials Pythona
& # 10045; Wprowadzenie i konfiguracja środowiska
& # 10045; Zmienne przypisanie w Pythonie
& # 10045; Typy danych w Pythonie
& # 10045; Struktura danych: Tuple
& # 10045; Struktura danych: Lista
& # 10045; Struktura danych: Słownik (Dict)
& # 10045; Struktura danych: Ustaw
& # 10045; Operator podstawowy: w
& # 10045; Podstawowy operator: + (plus)
& # 10045; Operator podstawowy: * (pomnóż)
& # 10045; Funkcje
& # 10045; Wbudowana funkcja sekwencji w Pythonie
& # 10045; Oświadczenia dotyczące kontroli przepływu: if, elif, else
& # 10045; Instrukcje kontroli przepływu: dla pętli
& # 10045; Instrukcje kontroli przepływu: while Loops
& # 10045; Obsługa wyjątków

& # 10020; Obliczenia matematyczne z NumPy w Pythonie
& # 10045; Rodzaje tablic
& # 10045; Atrybuty ndarray
& # 10045; Podstawowe operacje
& # 10045; Dostęp do elementu tablicy
& # 10045; Kopiowanie i widoki
& # 10045; Funkcje uniwersalne (ufunc)
& # 10045; Manipulacja kształtem
& # 10045; Nadawanie
& # 10045; Algebra liniowa

& # 10020; Manipulacja danymi za pomocą pand
    • Dlaczego pandy?
    • Struktury danych
    • Seria - Kreacja
    • Seria - Element dostępu
    • Seria - operacje wektoryzacyjne
    • DataFrame - tworzenie
    • Wyświetlanie DataFrame
    • Obsługa brakujących wartości
    • Operacje na danych z funkcjami
    • Funkcje statystyczne dla operacji na danych
    • Operacja danych z GroupBy
    • Operacja na danych: Sortowanie
    • Operacja na danych: scalanie, duplikowanie, konkatenacja
    • Operacja SQL w pandach

Statystyka ma kluczowe znaczenie dla rozpoczęcia nauki w tej dziedzinie.
Terminy używane w statystykach są bardzo dziwne i trudne do zrozumienia dla początkujących, dlatego staraliśmy się wyjaśnić je w bardzo prostym języku dla początkujących, średnio zaawansowanych lub zaawansowanych facetów w dziedzinie nauki danych, uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji.
Omówiliśmy tutaj wiele terminów używanych w statystykach, takich jak -
• Hipotezy
• metody ilościowe
• Metody jakościowe
• Zmienne niezależne i zależne
• Zmienne predykcyjne i wyjściowe
• Zmienne kategoryczne
• Zmienna binarna
• Zmienna nominalna
• Zmienna porządkowa
• Zmienna ciągła
• Zmienna interwałowa
• Zmienna proporcja
• Zmienna dyskretna
• Zmylające zmienne
• Błąd pomiaru
• Ważność i niezawodność
• Dwie metody gromadzenia danych
• Rodzaje odmian
• Niesystematyczna odmiana
• Zmiany systematyczne
• Rozkład częstotliwości
• Średnia
• Mediana
• Tryb
• Dyspersja w dystrybucji danych
• Zasięg
• Zakres międzykwartylowy
• Kwartyle
• Prawdopodobieństwo
• Odchylenie standardowe

Najważniejszą zaletą tej aplikacji jest to, że kompletny materiał, z wyjątkiem przykładowego projektu, jest dostępny offline, przykładowa część projektu jest online, ponieważ regularnie dodajemy ją przez Internet.

Kompilator online na urządzeniu mobilnym, możesz napisać kod na urządzeniu mobilnym i uruchomić go, aby zobaczyć dane wyjściowe.

Test / egzamin symulacyjny - Sprawdź swoją wiedzę z zakresu Data Science, podejmując ten egzamin symulacyjny, każde pytanie ma 4 opcje i 1 poprawną odpowiedź.