Data Science using R & Python offline tutorial for Android APK

Тавсифи

Бозори илми маълумот, омӯзиши мошинсозӣ ва зеҳни сунъӣ дар авҷ аст.

Илми маълумот асосан бо истифода аз усулҳо, равандҳо ва алгоритмҳои илмӣ додаҳои сохторӣ ё сохторнашударо ба фаҳмиш, фаҳмиш ва дониш табдил медиҳад.

R ва Python маъмултарин забонҳои барномасозӣ мебошанд, ки дар Data Science истифода мешаванд.

R забони озоди кушодаасос аст, ки ҳамчун нармафзори оморӣ ва визуализатсия истифода мешавад. Он метавонад бо маълумоти сохторӣ (ташкилшуда) ва нимсохторӣ (нимташкилшуда) кор кунад.

Барои омӯхтани R барои илми маълумот мо ҳама ҷанбаҳои зеринро фаро гирифтем:

Муқаддима

Намудҳои маълумот дар R

Тағирёбандаҳо дар R

Операторон дар Р

Изҳороти шартӣ

Изҳороти даврӣ

Изҳороти назорати даври

R скрипт

Функсияҳои R

Функсияи фармоишӣ

Сохторҳои маълумот

Векторҳои атомӣ

Матритса

Массивҳо

Омилҳо

Чорчӯбҳои маълумот

Рӯйхат

Воридот/Содироти маълумот Қиматҳоро ба сохтори додаҳо таъин кунед

Манипуляция/Трансформатсияи маълумот

Татбиқи функсияи пойгоҳи R

Бастаи dplyr

Барои Python мо зеринро фаро гирифтем -

Танзими муҳити зист ва Асосҳои Python

Муқаддима ва танзими муҳити зист

Супориши тағирёбанда дар Python

Намудҳои маълумот дар Python

Сохтори маълумот: Tuple

Сохтори маълумот: Рӯйхат

Сохтори маълумот: Луғат (Dict)

Сохтори маълумот: Танзим

Оператори асосӣ: дар

Оператори асосӣ: + (плюс)

Оператори асосӣ: * (зарб кунед)

Функсияҳо

Функсияи пайдарпай дар Python

Изҳороти ҷараёни назорат: if, elif, else

Изҳороти ҷараёни назорат: барои ҳалқаҳо

Изҳороти ҷараёни назорат: дар ҳоле ки ҳалқаҳо

Муносибати истисно

Ҳисобкунии математикӣ бо NumPy дар Python

Намудҳои массивҳо

Хусусиятҳои ndarray

Амалиётҳои асосӣ

Дастрасӣ ба элементи массив

Нусхабардорӣ ва дидан

Функсияҳои универсалӣ (ufunc)

Манипуляцияи шакл

Пахш кардан

Алгебраи хатӣ

Манипуляцияи маълумот бо Pandas

Чаро Pandas?

Сохторҳои маълумот

Эҷоди силсила

Элементи дастрасии силсила

Силсилаи амалиётҳои векторизатсия

Эҷоди DataFrame

Намоиши DataFrame

Муносибати арзишҳои гумшуда

Амалиётҳои маълумот бо функсияҳо

Функсияҳои оморӣ барои амалиёти додаҳо

Амали маълумот бо GroupBy

Амали маълумот: Ҷудокунӣ

Амали маълумот: Якҷоя кардан, такрор кардан, пайваст кардан

Амали SQL дар Pandas

Омор қисми муҳими оғози омӯзиш дар ин соҳа мебошад.

Истилоҳҳое, ки дар омор истифода мешаванд, барои шурӯъкунандагон хеле аҷиб ва душвор аст, аз ин рӯ мо кӯшиш кардем, ки ин истилоҳҳоро барои бачаҳои сатҳи нав, миёна ё пешрафта дар соҳаи Data Science, Machine Learning, AI фаҳмонем.

Дар ин ҷо мо истилоҳҳои зиёдеро дар омор истифода кардем, ба монанди -

Гипотезаҳо

Усулҳои миқдорӣ

Усулҳои сифатӣ

Тағйирёбандаҳои мустақил ва вобаста

Тағйирёбандаҳои пешгӯӣ ва натиҷа

Тағйирёбандаҳои категориявӣ

Тағйирёбандаи дуӣ

Тағйирёбандаи номиналӣ

Тағйирёбандаи тартиби

Тағйирёбандаи доимӣ

Тағйирёбандаи фосилавӣ

Тағйирёбандаи таносуб

Тағйирёбандаи дискретӣ

Тағйирёбандаҳои печида

Хатогии андозагирӣ

Эътибор ва эътимоднокӣ

Ду усули ҷамъоварии маълумот

Намудҳои тағирёбанда

Варианти ғайрисистемавӣ

Варианти систематикӣ

Тақсимоти басомад

Маънои

Миёна

Режим

Парокандашавӣ дар тақсимоти маълумот

Диапазон

Диапазони байникварталӣ

Квартилҳо

Эҳтимолият

Инҳироф стандартӣ

Бартарии муҳимтарини ин барнома, ки маводи мукаммал ба истиснои лоиҳаи намунавӣ офлайн дастрас аст, қисми лоиҳаи намунавӣ онлайн аст, зеро мо онро мунтазам дар асоси веб илова мекунем.

Тартибдиҳандаи онлайн дар дастгоҳи мобилӣ, шумо метавонед дар мобилӣ код нависед ва онро иҷро кунед, то натиҷаро бинед.

Санҷиши симулятсия/имтиҳони - Бо кӯшиши ин имтиҳони симулятсия дониши худро дар соҳаи Data Science санҷед, ҳар як савол 4 вариант ва 1 ҷавоби дуруст дорад.