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

Beskrivelse

Markedet for datavitenskap, maskinlæring og kunstig intelligens er i høykonjunktur.

Datavitenskap er i utgangspunktet å konvertere strukturerte eller ustrukturerte data til innsikt, forståelse og kunnskap ved hjelp av vitenskapelige metoder, prosesser og algoritmer.

R og Python er gratis programmeringsspråk med åpen kildekode som brukes til statistisk, matematisk, datakrangel, utforskning og visualisering innen datavitenskap. Den kan håndtere strukturerte (organiserte) og semistrukturerte (semiorganiserte) data.

For å lære R for datavitenskap dekket vi alle aspekter som følger:

Introduksjon

Datatyper i R

Variabler i R

Operatører i R

Betingede erklæringer

Løkkeuttalelser

Loop Control Statements

R Script

R-funksjoner

Egendefinert funksjon

Datastrukturer

Atomiske vektorer

Matrise

Matriser

Faktorer

Datarammer

Liste

Importer/eksporter data Tilordne verdier til datastruktur

Datamanipulasjon/transformasjon

Bruk funksjonen til Base R

dplyr-pakke

For Python dekket vi følgende -

Miljøoppsett og Essentials of Python

Introduksjon og miljøoppsett

Variabel oppgave i Python

Datatyper i Python

Datastruktur: Tuppel

Datastruktur: Liste

Datastruktur: Ordbok (Dict)

Datastruktur: Sett

Grunnleggende operatør: in

Grunnleggende operatør: + (pluss)

Grunnleggende operatør: * (multipliser)

Funksjoner

Innebygd sekvensfunksjon i Python

Kontrollflyterklæringer: if, elif, else

Kontrollflytutsagn: for løkker

Kontroller flytutsagn: mens løkker

Avvikshåndtering

Matematisk beregning med NumPy i Python

Typer av matriser

Attributter til ndarray

Grunnleggende operasjoner

Tilgang til Array Element

Kopi og Visninger

Universelle funksjoner (ufunc)

Formmanipulasjon

Kringkasting

Lineær algebra

Datamanipulering med pandaer

Hvorfor pandaer?

Datastrukturer

Serieoppretting

Serietilgangselement

Serie Vektoriseringsoperasjoner

DataFrame Creation

Viser DataFrame

Håndtering av manglende verdier

Dataoperasjoner med funksjoner

Statistiske funksjoner for dataoperasjoner

Datadrift med GroupBy

Dataoperasjon: Sortering

Dataoperasjon: Slå sammen, duplisere, sammenknytte

SQL-operasjon i Pandas

Statistikk er en avgjørende del for å begynne å lære i dette feltet.

Begreper som brukes i statistikk er veldig merkelige og vanskelige å forstå for nybegynnere, så vi prøvde vårt beste for å forklare disse begrepene på et veldig enkelt språk for nybegynnere, middels eller avanserte personer innen datavitenskap, maskinlæring, AI-feltet.

Her dekket vi så mange begreper brukt i statistikk som -

Hypoteser

Kvantitative metoder

Kvalitative metoder

Uavhengige og avhengige variabler

Prediktor og utfallsvariabler

Kategoriske variabler

Binær variabel

Nominell variabel

Ordinalvariabel

Kontinuerlig variabel

Intervallvariabel

Forholdsvariabel

Diskret variabel

Forvirrende variabler

Målefeil

Gyldighet og pålitelighet

To metoder for datainnsamling

Typer variasjon

Usystematisk variasjon

Systematisk variasjon

Frekvensfordeling

The Mean

Medianen

Modusen

Spredning i distribusjon av data

Område

Interkvartil rekkevidde

Kvartiler

Sannsynlighet

Standardavvik

Den viktigste fordelen med denne appen er at komplett materiale unntatt prøveprosjekt er tilgjengelig offline, prøveprosjektdel er online fordi vi fortsetter å legge til nettbasert regelmessig.

Online kompilator på mobil enhet, du kan skrive kode på mobil og kjøre den for å se utdata.

Simuleringstest/eksamen - Sjekk kunnskapen din i datavitenskap ved å prøve denne simuleringseksamenen, hvert spørsmål har 4 alternativer og 1 riktig svar.