Data Science using R & Python

用于数据科学，机器学习和AI的R，Python和统计教程

数据科学，机器学习和人工智能市场正在蓬勃发展。

数据科学基本上是使用科学的方法，过程和算法将结构化或非结构化数据转换为洞察力，理解力和知识。

R和Python是数据科学中最常用的编程语言。

R 是一种免费的开源语言，用作统计和可视化软件。它可以处理结构化（组织）数据和半结构化（半组织）数据。

要学习数据科学的R，我们涵盖了各个方面，如下所示：

＆＃10020;介绍

＆＃10020; R中的数据类型

＆＃10020; R中的变量

＆＃10020; R中的运算符

＆＃10020;条件语句

＆＃10020;循环语句

＆＃10020;循环控制语句

＆＃10020; R脚本

＆＃10020; R功能

＆＃10020;自定义功能

＆＃10020;数据结构

•原子载体

•矩阵

•数组

•因素

•数据框

•清单

＆＃10020;导入/导出数据–为数据结构分配值

＆＃10020;数据处理/转换

＆＃10020; Base R的套用功能

＆＃10020; dplyr软件包

对于Python，我们介绍了以下内容-

＆＃10020; Python的环境设置和要点

•简介和环境设置

•Python中的变量分配

•Python中的数据类型

•数据结构：元组

•数据结构：列表

•数据结构：字典（Dict）

•数据结构：设置

•基本运算符：in

•基本运算符：+（加号）

•基本运算符：*（相乘）

• 功能

•Python中的内置序列函数

•控制流语句：if，elif，否则

•控制流语句：用于循环

•控制流语句：while循环

• 异常处理

＆＃10020;在Python中使用NumPy进行数学计算

•数组类型

•ndarray的属性

•基本操作

•访问数组元素

•复制和查看

•通用功能（ufunc）

•形状处理

•广播

•线性代数

＆＃10020;使用熊猫进行数据处理

    •为什么选择熊猫？

    • 数据结构

    •系列–创作

    •系列–检修元件

    •系列–向量化操作

    •DataFrame –创建

    •查看数据框

    •处理缺失值

    •具有功能的数据操作

    •数据运算的统计功能

    •使用GroupBy进行数据操作

    •数据操作：排序

    •数据操作：合并，复制，串联

    •Pandas中的SQL操作

统计是开始在该领域学习的关键部分。

统计学中使用的术语对于初学者来说非常陌生且难以理解，因此我们尽力为数据科学，机器学习，人工智能领域的新手，中级或高级人员提供了非常轻松的语言来解释这些术语。

在这里，我们涵盖了统计中使用的许多术语，例如-

•假设

• 定量方法

•定性方法

•独立变量和因变量

•预测变量和结果变量

•分类变量

•二进制变量

•标称变量

•序数变量

•连续变量

•区间变量

•比例变量

•离散变量

•混杂变量

•测量误差

• 有效性和可靠性

•两种数据收集方法

•变化类型

•非系统性的变化

•系统变化

•频率分布

• 意思

•中位数

•模式

•分散数据

• 范围

•四分位间距

•四分位数

•概率

•标准偏差

该应用程序最重要的优势是，除了示例项目外，完整的资料都可以脱机使用，示例项目部分在线是因为我们会定期将其基于网络添加。

移动设备上的在线编译器，您可以在移动设备上编写代码并运行它以查看输出。

模拟测试/考试-通过尝试此模拟考试来检查您在数据科学方面的知识，每个问题有4个选项和1个正确答案。