Data Science using R & Python offline tutorial for Android

Popis

Trh datových věd, strojového učení a umělé inteligence je na vzestupu.

Datová věda v podstatě převádí strukturovaná nebo nestrukturovaná data na vhled, porozumění a znalosti pomocí vědeckých metod, procesů a algoritmů.

R a Python jsou nejběžnější programovací jazyky používané v Data Science.

R je bezplatný open source jazyk používaný jako statistický a vizualizační software. Dokáže pracovat se strukturovanými (organizovanými) a polostrukturovanými (poloorganizovanými) daty.

Abychom se naučili R pro datovou vědu, pokryli jsme všechny aspekty následovně:

Úvod

Datové typy v R

Proměnné v R

Operátoři v R

Podmíněné příkazy

Příkazy smyčky

Příkazy řízení smyčky

R skript

R funkce

Uživatelská funkce

Datové struktury

Atomové vektory

Matice

Pole

Faktory

Datové rámce

Seznam

Import/Export dat Přiřazení hodnot k datové struktuře

Manipulace/transformace dat

Použít funkci Base R

Balíček dplyr

Pro Python jsme probrali následující -

Nastavení prostředí a základy Pythonu

Úvod a nastavení prostředí

Přiřazení proměnných v Pythonu

Datové typy v Pythonu

Struktura dat: Tuple

Struktura dat: Seznam

Struktura dat: Slovník (Dict)

Struktura dat: Set

Základní operátor: in

Základní operátor: + (plus)

Základní operátor: * (násobit)

Funkce

Vestavěná sekvenční funkce v Pythonu

Příkazy toku řízení: if, elif, else

Příkazy řídicího toku: pro smyčky

Řídicí příkazy toku: while Loops

Zpracování výjimek

Matematické výpočty s NumPy v Pythonu

Typy polí

Atributy ndarray

Základní operace

Přístup k prvku pole

Kopírování a zobrazení

Univerzální funkce (ufunc)

Manipulace s tvary

Vysílání

Lineární algebra

Manipulace s daty s pandami

Proč pandy?

Datové struktury

Tvorba seriálu

Prvek přístupu k sérii

Série Vektorizační operace

Vytvoření datového rámce

Zobrazení DataFrame

Zpracování chybějících hodnot

Datové operace s funkcemi

Statistické funkce pro datové operace

Provoz dat s GroupBy

Provoz dat: Třídění

Operace dat: sloučení, duplikování, zřetězení

Operace SQL v Pandas

Statistika je klíčovou součástí pro zahájení učení v této oblasti.

Pojmy používané ve statistikách jsou pro začátečníky velmi podivné a těžko srozumitelné, proto jsme se snažili vysvětlit tyto pojmy velmi jednoduchým jazykem pro začátečníky, mírně pokročilé nebo pokročilé v oblasti datové vědy, strojového učení a umělé inteligence.

Zde jsme popsali tolik termínů používaných ve statistikách, jako je -

Hypotézy

Kvantitativní metody

Kvalitativní metody

Nezávislé a závislé proměnné

Prediktorové a výstupní proměnné

Kategorické proměnné

Binární proměnná

Nominální proměnná

Ordinální proměnná

Spojitá proměnná

Intervalová proměnná

Poměr variabilní

Diskrétní proměnná

Matoucí proměnné

Chyba měření

Platnost a spolehlivost

Dva způsoby sběru dat

Typy variací

Nesystematická variace

Systematická variace

Rozdělení frekvencí

Znamenat

Medián

Režim

Rozptyl v distribuci dat

Rozsah

Rozsah interkvartilní

Kvartily

Pravděpodobnost

Standardní odchylka

Nejdůležitější výhodou této aplikace je, že kompletní materiál kromě ukázkového projektu je dostupný offline, ukázková část projektu je online, protože je pravidelně přidáváme na web.

Online kompilátor na mobilním zařízení, můžete napsat kód na mobilu a spustit jej, abyste viděli výstup.

Simulační test/zkouška – Ověřte si své znalosti v Data Science pokusem o tuto simulační zkoušku, každá otázka má 4 možnosti a 1 správnou odpověď.