Data Science using R & Python offline tutorial for Android APK

Təsvir

Məlumat elmi, Maşın Öyrənməsi və Süni intellekt bazarı bumdur.

Məlumat elmi əsasən strukturlaşdırılmış və ya strukturlaşdırılmamış məlumatları elmi metodlardan, proseslərdən və alqoritmlərdən istifadə edərək fikir, anlayış və biliyə çevirməkdir.

R və Python verilənlər elmində istifadə olunan ən çox yayılmış proqramlaşdırma dilləridir.

R statistik və vizuallaşdırma proqramı kimi istifadə edilən pulsuz açıq mənbə dilidir. O, strukturlaşdırılmış (təşkil edilmiş) və yarı strukturlaşdırılmış (yarı mütəşəkkil) məlumatlarla məşğul ola bilər.

Məlumat elmi üçün R öyrənmək üçün bütün aspektləri aşağıdakı kimi əhatə etdik:

Giriş

R-də məlumat növləri

R-də dəyişənlər

Operatorlar R

Şərti ifadələr

Döngü ifadələri

Döngə Nəzarət Hesabatları

R Skripti

R Funksiyaları

Fərdi funksiya

Məlumat strukturları

Atom vektorları

Matris

Massivlər

Faktorlar

Məlumat Çərçivələri

Siyahı

Data Import/Export Data strukturuna dəyərlər təyin edin

Məlumatların Manipulyasiyası/Transformasiyası

Baza R funksiyasını tətbiq edin

dplyr paketi

Python üçün aşağıdakıları əhatə etdik -

Ətraf mühitin qurulması və Python əsasları

Giriş və Ətraf Mühitin Quraşdırılması

Python-da dəyişənlərin təyin edilməsi

Python-da məlumat növləri

Data Strukturu: Tuple

Məlumat strukturu: Siyahı

Məlumat strukturu: Lüğət (Dict)

Data Strukturu: Set

Əsas operator: in

Əsas operator: + (artı)

Əsas operator: * (çoxal)

Funksiyalar

Python-da quraşdırılmış ardıcıllıq funksiyası

Nəzarət axını hesabatları: if, elif, else

Nəzarət axını hesabatları: Döngələr üçün

Nəzarət axını hesabatları: while loops

İstisna ilə işləmə

Python-da NumPy ilə Riyazi Hesablama

Massivlərin növləri

Ndarray atributları

Əsas əməliyyatlar

Massiv Elementinə giriş

Kopyalama və Baxışlar

Universal funksiyalar (ufunc)

Forma manipulyasiyası

Yayım

Xətti cəbr

Pandalarla verilənlərin manipulyasiyası

Niyə Pandalar?

Məlumat strukturları

Serial yaradılması

Seriya Giriş Elementi

Seriya vektorlaşdırma əməliyyatları

DataFrame yaradılması

DataFrame baxılır

Çatışmayan Dəyərlərin İdarə Edilməsi

Funksiyalarla verilənlər əməliyyatları

Məlumat əməliyyatları üçün statistik funksiyalar

GroupBy ilə məlumat əməliyyatı

Məlumat əməliyyatı: Çeşidləmə

Məlumat Əməliyyatı: Birləşdirmə, Dublikat, Birləşdirmə

Pandalarda SQL əməliyyatı

Statistika bu sahədə öyrənməyə başlamaq üçün vacib hissədir.

Statistikada istifadə edilən terminlər çox qəribədir və yeni başlayanlar üçün başa düşülməsi çətindir, ona görə də biz Data Science, Machine Learning, AI sahəsində Təcrübəsiz, Orta və ya Qabaqcıl səviyyəli uşaqlar üçün bu terminləri çox asan dildə izah etməyə əlimizdən gələni etdik.

Burada statistikada istifadə olunan bir çox termini əhatə etdik -

Hipotezlər

Kəmiyyət üsulları

Keyfiyyətli üsullar

Müstəqil və asılı dəyişənlər

Proqnozlaşdırıcı və Nəticə dəyişənləri

Kateqorik dəyişənlər

İkili dəyişən

Nominal dəyişən

Ordinal dəyişən

Davamlı dəyişən

İnterval dəyişəni

Nisbət dəyişəni

Diskret dəyişən

Qarışıq dəyişənlər

Ölçmə xətası

Etibarlılıq və etibarlılıq

Məlumat toplamanın iki üsulu

Variasiya növləri

Sistemsiz variasiya

Sistematik variasiya

Tezliyin paylanması

Orta

Median

Rejim

Məlumatların paylanmasında dispersiya

Aralığı

Kvartallararası diapazon

Kvartillər

Ehtimal

Standart sapma

Nümunə layihədən başqa tam materialın oflayn olması bu tətbiqin ən vacib üstünlüyü, nümunə layihə hissəsi onlayndır, çünki biz onu müntəzəm olaraq veb əsaslı əlavə edirik.

Mobil cihazda onlayn tərtibçi, siz mobil cihazda kod yaza və çıxışı görmək üçün onu işlədə bilərsiniz.

Simulyasiya Testi/İmtahanı - Bu simulyasiya imtahanına cəhd etməklə Data Science üzrə biliklərinizi yoxlayın, hər sualın 4 variantı və 1 düzgün cavabı var.