Data Science using R & Python offline tutorial for Android APK
| סוג קובץ | APK |
|---|---|
| גִרְסָה | 2.1-paid |
| מוֹצִיא לָאוֹר | Concept Apps World |
| תאריך הוצאה | 22 באפר׳ 2020 |
| תאריך הוסף | 22 באפר׳ 2020 |
| דרישות Os | Android |
| דרישות | Requires Android 4.1 and up |
| סה"כ הורדות | 1 |
| מחיר | $1.99 |
תיאור
שוק מדעי הנתונים, למידת מכונה ובינה מלאכותית נמצא בתנופה.
מדעי הנתונים הם בעצם המרת נתונים מובנים או לא מובנים לתובנה, הבנה וידע באמצעות שיטות, תהליכים ואלגוריתמים מדעיים.
R ו-Python הן שפות התכנות הנפוצות ביותר בשימוש ב-Data Science.
R היא שפת קוד פתוח חינמית המשמשת כתוכנת סטטיסטיקה והדמיה. הוא יכול להתמודד עם נתונים מובנים (מאורגנים) וחצי מובנים (מאורגנים למחצה).
כדי ללמוד R עבור מדעי הנתונים, כיסינו את כל ההיבטים כדלקמן:
מבוא
סוגי נתונים ב-R
משתנים ב-R
מפעילים בר
הצהרות מותנות
הצהרות לולאה
הצהרות בקרת לולאה
תסריט R
R פונקציות
פונקציה מותאמת אישית
מבני מידע
וקטורים אטומיים
מַטרִיצָה
מערכים
גורמים
מסגרות נתונים
רשימה
ייבוא/ייצוא נתונים הקצה ערכים למבנה הנתונים
מניפולציה/טרנספורמציה של נתונים
החל את הפונקציה של Base R
חבילת dplyr
עבור Python כיסינו את הדברים הבאים -
הגדרת הסביבה והיסודות של Python
מבוא והגדרת סביבה
הקצאת משתנה ב- Python
סוגי נתונים ב- Python
מבנה נתונים: Tuple
מבנה נתונים: רשימה
מבנה נתונים: מילון (Dict)
מבנה נתונים: סט
מפעיל בסיסי: in
מפעיל בסיסי: + (פלוס)
מפעיל בסיסי: * (הכפל)
פונקציות
פונקציית רצף מובנית ב- Python
הצהרות זרימת בקרה: if, elif, else
הצהרות זרימת בקרה: עבור לולאות
הצהרות זרימה בקרה: בעוד לולאות
טיפול חריג
חישוב מתמטי עם NumPy ב-Python
סוגי מערכים
תכונות של ndarray
פעולות בסיסיות
גישה ל-Array Element
העתקה ותצוגות
פונקציות אוניברסליות (ufunc)
מניפולציה של צורה
שידור
אלגברה ליניארית
מניפולציה של נתונים עם פנדות
למה פנדות?
מבני מידע
יצירת סדרות
אלמנט גישה לסדרה
סדרת פעולות וקטוריזציה
יצירת DataFrame
צפייה ב-DataFrame
טיפול בערכים חסרים
פעולות נתונים עם פונקציות
פונקציות סטטיסטיות לפעולות נתונים
תפעול נתונים עם GroupBy
פעולת נתונים: מיון
פעולת נתונים: מיזוג, שכפול, שרשור
תפעול SQL בפנדות
סטטיסטיקה היא חלק מכריע כדי להתחיל ללמוד בתחום זה.
מונחים המשמשים בסטטיסטיקה הם מאוד מוזרים וקשים להבנה למתחילים, אז ניסינו כמיטב יכולתנו להסביר את המונחים האלה בשפה קלה מאוד עבור בחורים מתחילים, בינוניים או מתקדמים במדעי הנתונים, למידת מכונה, בתחום הבינה המלאכותית.
כאן כיסינו כל כך הרבה מונחים המשמשים בסטטיסטיקה כמו -
השערות
שיטות כמותיות
שיטות איכותניות
משתנים בלתי תלויים ותלויים
משתני מנבא ומשתני תוצאה
משתנים קטגוריים
משתנה בינארי
משתנה נומינלי
משתנה סידורי
משתנה מתמשך
משתנה מרווח
משתנה יחס
משתנה דיסקרטי
משתנה מבלבל
טעות מדידה
תוקף ואמינות
שתי שיטות לאיסוף נתונים
סוגי וריאציות
וריאציה לא שיטתית
וריאציה שיטתית
חלוקת תדרים
מתכוון
חֲצִיוֹן
מצב
פיזור בהפצת הנתונים
טווח
טווח בין רבעוני
רבעונים
הִסתַבְּרוּת
סטיית תקן
היתרון החשוב ביותר של אפליקציה זו שחומר מלא מלבד פרויקט לדוגמה זמין במצב לא מקוון, חלק פרויקט לדוגמה מקוון מכיוון שאנו ממשיכים להוסיף אותו מבוסס אינטרנט באופן קבוע.
מהדר מקוון במכשיר נייד, אתה יכול לכתוב קוד בנייד ולהפעיל אותו כדי לראות פלט.
מבחן/בחינה סימולציה - בדוק את הידע שלך במדעי הנתונים על ידי ניסיון בבחינת סימולציה זו, לכל שאלה יש 4 אפשרויות ותשובה נכונה אחת.