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。