Рынок данных, машинного обучения и искусственного интеллекта находится на подъеме.
Наука о данных в основном преобразует структурированные или неструктурированные данные в понимание, понимание и знание с использованием научных методов, процессов и алгоритмов.

R и Python - это бесплатные языки программирования с открытым исходным кодом, используемые для статистических, математических, обработки данных, исследования и визуализации в науке о данных. Он может иметь дело со структурированными (организованными) и полуструктурированными (полуорганизованными) данными.

Чтобы изучить R для науки о данных, мы охватили все аспекты следующим образом:

• Вступление
• Типы данных в R
• Переменные в R
• Операторы в R
• Условные заявления
• циклические операторы
• Операции управления циклом
• R Script
• Функции R
• Пользовательская функция
• структуры данных
& # 8270; Атомные векторы
& # 8270; матрица
& # 8270; Массивы
& # 8270; факторы
& # 8270; Фреймы данных
& # 8270; Список
• Импорт / экспорт данных - присвоение значений структуре данных
• манипулирование данными / преобразование
• Применить функцию Base R
• Пакет dplyr

Для Python мы рассмотрели следующее -
& # 10020; Настройка среды и основы Python
& # 10045; Введение и настройка среды
& # 10045; назначение переменных в Python
& # 10045; Типы данных в Python
& # 10045; Структура данных: кортеж
& # 10045; Структура данных: список
& # 10045; Структура данных: словарь (Dict)
& # 10045; Структура данных: набор
& # 10045; Основной оператор: в
& # 10045; Базовый оператор: + (плюс)
& # 10045; Основной оператор: * (умножить)
& # 10045; Функции
& # 10045; Встроенная функция последовательности в Python
& # 10045; Операции управления потоком: if, elif, else
& # 10045; Операции потока управления: для циклов
& # 10045; Операции управления потоком: пока циклы
& # 10045; Обработка исключений

& # 10020; Математические вычисления с NumPy в Python
& # 10045; Типы массивов
& # 10045; Атрибуты ndarray
& # 10045; Основные операции
& # 10045; Доступ к элементу массива
& # 10045; Копирование и просмотры
& # 10045; Универсальные функции (ufunc)
& # 10045; Манипуляции с формой
& # 10045; вещательная
& # 10045; Линейная алгебра

& # 10020; Манипулирование данными с пандами
    • Почему Панды?
    • структуры данных
    • Серия - Создание
    • Серия - Элемент доступа
    • Серия - Векторизация операций
    • DataFrame - создание
    • Просмотр DataFrame
    • Обработка пропущенных значений
    • Операции с данными с функциями
    • Статистические функции для операций с данными
    • Работа с данными с GroupBy
    • Операция с данными: сортировка
    • Операция с данными: объединение, дублирование, объединение
    • Операция SQL в Pandas

Статистика является важной частью для начала обучения в этой области.
Термины, используемые в статистике, очень странные и трудные для понимания новичками, поэтому мы постарались объяснить эти термины очень простым языком для начинающих, среднего или продвинутого уровня в области наук о данных, машинного обучения, искусственного интеллекта.
Здесь мы рассмотрели так много терминов, используемых в статистике, как -
• гипотезы
• Количественные методы
• Качественные методы
• Независимые и зависимые переменные
• Предиктор и переменные результата
• Категориальные переменные
• двоичная переменная
• Номинальная переменная
• Порядковая переменная
• Непрерывная переменная
• Интервальная переменная
• переменная отношения
• Дискретная переменная
• смешанные переменные
• Погрешность измерения
• Обоснованность и надежность
• Два метода сбора данных
• Типы вариаций
• Бессистемное изменение
• Систематическая изменчивость
• Распределение частоты
• Значение
• Медиана
• Режим
• Дисперсия в распространении данных
• Ассортимент
• Межквартирный ассортимент
• квартили
• вероятность
• Среднеквадратичное отклонение

Самое важное преимущество этого приложения в том, что полный материал, за исключением примера проекта, доступен в автономном режиме, часть примера проекта - онлайн, потому что мы постоянно добавляем его через Интернет.

Онлайн-компилятор на мобильном устройстве, вы можете написать код на мобильном телефоне и запустить его, чтобы увидеть результат.

Симуляционный тест / экзамен - проверьте свои знания в Data Science, попробовав этот симуляционный экзамен, каждый вопрос имеет 4 варианта и 1 правильный ответ.