Data Science using R & Python offline tutorial for Android

Descrizione

Il mercato della scienza dei dati, dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale è in forte espansione.

La scienza dei dati sta fondamentalmente convertendo dati strutturati o non strutturati in informazioni, comprensione e conoscenza utilizzando metodi, processi e algoritmi scientifici.

R e Python sono i linguaggi di programmazione più comuni utilizzati in Data Science.

R è un linguaggio open source gratuito utilizzato come software statistico e di visualizzazione. Può trattare dati strutturati (organizzati) e semi-strutturati (semi-organizzati).

Per imparare R per la scienza dei dati, abbiamo trattato tutti gli aspetti come segue:

introduzione

Tipi di dati in R

Le variabili in R

Operatori in R

Dichiarazioni condizionali

Dichiarazioni di ciclo

Dichiarazioni di controllo del ciclo

Sceneggiatura R

Funzioni R

Funzione personalizzata

Strutture di dati

vettori atomici

Matrice

Matrici

Fattori

Frame di dati

Elenco

Importa/Esporta dati Assegna valori alla struttura dati

Manipolazione/trasformazione dei dati

Applicare la funzione di Base R

Pacchetto dplyr

Per Python abbiamo trattato di seguito:

Configurazione dell'ambiente ed elementi essenziali di Python

Introduzione e configurazione dell'ambiente

Assegnazione di variabili in Python

Tipi di dati in Python

Struttura dei dati: tupla

Struttura dei dati: elenco

Struttura dei dati: Dizionario (Dict)

Struttura dei dati: impostata

Operatore di base: in

Operatore base: + (più)

Operatore base: * (moltiplicare)

Funzioni

Funzione di sequenza incorporata in Python

Dichiarazioni di flusso di controllo: if, elif, else

Dichiarazioni di flusso di controllo: per i loop

Dichiarazioni di flusso di controllo: while Loops

La gestione delle eccezioni

Calcolo matematico con NumPy in Python

Tipi di array

Attributi di ndarray

Operazioni di base

Accesso all'elemento dell'array

Copia e visualizzazioni

Funzioni universali (ufunc)

Manipolazione della forma

Trasmissione

Algebra lineare

Manipolazione dei dati con Panda

Perché Panda?

Strutture di dati

Creazione di serie

Elemento di accesso alla serie

Serie Operazioni di vettorizzazione

Creazione di DataFrame

Visualizzazione di DataFrame

Gestione dei valori mancanti

Operazioni sui dati con le funzioni

Funzioni statistiche per operazioni sui dati

Operazione dati con GroupBy

Operazione dati: ordinamento

Operazione dati: unione, duplicazione, concatenazione

Operazione SQL in Pandas

La statistica è una parte cruciale per iniziare a imparare in questo campo.

I termini usati nelle statistiche sono molto strani e difficili da capire per i principianti, quindi abbiamo fatto del nostro meglio per spiegare questi termini in un linguaggio molto semplice per ragazzi di livello principiante, intermedio o avanzato nel campo della scienza dei dati, dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale.

Qui abbiamo trattato così tanti termini usati nelle statistiche come -

Ipotesi

Metodi quantitativi

Metodi qualitativi

Variabili indipendenti e dipendenti

Variabili predittive e di risultato

Variabili categoriali

Variabile binaria

Variabile nominale

Variabile ordinale

Variabile continua

Intervallo variabile

Rapporto variabile

Variabile discreta

Variabili che confondono

Errore di misurazione

Validità ed affidabilità

Due metodi di raccolta dei dati

Tipi di variazione

Variazione non sistematica

Variazione sistematica

Distribuzione di frequenza

Significare

Mediano

Modalità

Dispersione nella distribuzione dei Dati

Gamma

Intervallo interquartile

quartili

Probabilità

Deviazione standard

Il vantaggio più importante di questa app è che il materiale completo tranne il progetto di esempio è disponibile offline, la parte del progetto di esempio è online perché continuiamo ad aggiungerla regolarmente basata sul Web.

Compilatore online su dispositivo mobile, puoi scrivere codice su dispositivo mobile ed eseguirlo per vedere l'output.

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