Data Science using R & Python offline tutorial for Android

Beskrivelse

Markedet for datavidenskab, maskinindlæring og kunstig intelligens er på boom.

Datavidenskab er grundlæggende at konvertere strukturerede eller ustrukturerede data til indsigt, forståelse og viden ved hjælp af videnskabelige metoder, processer og algoritmer.

R og Python er de mest almindelige programmeringssprog, der bruges i Data Science.

R er gratis open source-sprog, der bruges som statistik- og visualiseringssoftware. Det kan beskæftige sig med strukturerede (organiserede) og semi-strukturerede (semi-organiserede) data.

For at lære R for datavidenskab dækkede vi alle aspekter som følger:

Introduktion

Datatyper i R

Variabler i R

Operatører i R

Betingede erklæringer

Løkkeudsagn

Sløjfekontrolerklæringer

R Script

R funktioner

Brugerdefineret funktion

Datastrukturer

Atomiske vektorer

Matrix

Arrays

Faktorer

Datarammer

Liste

Importer/eksporter data Tildel værdier til datastrukturen

Datamanipulation/Transformation

Anvend funktionen af ​​Base R

dplyr Pakke

Til Python dækkede vi følgende -

Miljøopsætning og Essentials of Python

Introduktion og miljøopsætning

Variabel tildeling i Python

Datatyper i Python

Datastruktur: Tuple

Datastruktur: Liste

Datastruktur: Ordbog (Dict)

Datastruktur: Indstil

Grundlæggende operatør: in

Grundlæggende operatør: + (plus)

Grundlæggende operatør: * (multiplicere)

Funktioner

Indbygget sekvensfunktion i Python

Kontrolflowerklæringer: if, elif, else

Kontrolflowerklæringer: for sløjfer

Kontroller flowerklæringer: mens sløjfer

Undtagelseshåndtering

Matematisk beregning med NumPy i Python

Typer af arrays

Attributter af ndarray

Grundlæggende operationer

Adgang til Array Element

Kopi og Visninger

Universalfunktioner (ufunc)

Formmanipulation

Udsendelse

Lineær algebra

Datamanipulation med pandaer

Hvorfor pandaer?

Datastrukturer

Serieoprettelse

Serie adgangselement

Serie Vektoriseringsoperationer

DataFrame oprettelse

Visning af DataFrame

Håndtering af manglende værdier

Dataoperationer med funktioner

Statistiske funktioner til dataoperationer

Datadrift med GroupBy

Datadrift: Sortering

Dataoperation: Flet, Dupliker, Sammenkædning

SQL Operation i Pandas

Statistik er en afgørende del for at begynde at lære i dette felt.

Udtryk, der bruges i statistik, er meget mærkelige og svære at forstå for begyndere, så vi forsøgte vores bedste for at forklare disse termer på et meget let sprog for begyndere, mellemliggende eller avancerede fyre inden for Data Science, Machine Learning, AI-området.

Her dækkede vi så mange udtryk brugt i statistik som -

Hypoteser

Kvantitative metoder

Kvalitative metoder

Uafhængige og afhængige variable

Prædiktor og udfaldsvariable

Kategoriske variable

Binær variabel

Nominel variabel

Ordinal variabel

Kontinuerlig variabel

Interval variabel

Forholdsvariabel

Diskret variabel

Forstyrrende variable

Målefejl

Validitet og pålidelighed

To metoder til dataindsamling

Variationstyper

Usystematisk variation

Systematisk variation

Frekvensfordeling

Betyde

Median

Mode

Spredning i distribution af data

Rækkevidde

Interkvartil rækkevidde

Kvartiler

Sandsynlighed

Standardafvigelse

Den vigtigste fordel ved denne app, at komplet materiale undtagen prøveprojekt er tilgængeligt offline, prøveprojektdel er online, fordi vi bliver ved med at tilføje det webbaseret regelmæssigt.

Online compiler på mobilenhed, du kan skrive kode på mobilen og køre den for at se output.

Simuleringstest/eksamen - Tjek din viden inden for datavidenskab ved at prøve denne simuleringseksamen, hvert spørgsmål har 4 muligheder og 1 korrekt svar.