DataAnalytics für Anfänger (Lernen Sie von über 750 Programmen)
##### DataAnalytics für Anfänger ######
Diese App deckt alle Konzepte ab, die Programmierer zur Entwicklung ihrer Fähigkeiten benötigen:
Enthält über 750 Lern- und Algorithmus-basierte Programme mit Quellcode.
Enthält nur Programmquellcode und Ausgabe-Snapshots (es enthält keine Theorie, für die Theorie sind viele Bücher verfügbar).
Wir verwenden Python Interpreter und Bibliotheken für die DataAnalytics-Programmierung.
Wir verwenden den Texteditor PyCharm, der bei Anfängern und professionellen Programmierern beliebt ist und auf allen Betriebssystemen gut funktioniert.
Jedes Kapitel enthält eine gut geplante und organisierte Sammlung von Programmen.
Diese App wird auch für Anfänger, Lehrer und Trainer der DataAnalytics-Programmierung sehr hilfreich sein.
Wir verwenden kleine Variablen- oder Bezeichnernamen für eine bessere Lesbarkeit in digitalen Medien wie Kindle, iPad, Tab und Mobilgeräten.
Diese App bietet einen viel einfacheren Ansatz zum Codieren.
Ein einfacherer Ansatz wird verwendet, um die Programme sowohl für Anfänger als auch für Profis zu organisieren.
-------- BESONDERHEIT ----------
- Enthält über 750 DataAnalytics-Lernprogramme mit Ausgabe.
- Sehr einfache Benutzeroberfläche (UI).
- Schritt-für-Schritt-Beispiele zum Erlernen der DataAnalytics-Programmierung.
- Diese DataAnalytics-Lern-App ist komplett OFFLINE.
- Diese App enthält auch Links zu allen „Unseren Lern-Apps“.
----- Beschreibung des DataAnalytics-Lernens -----
[KAPITELLISTE]
1. Python-Einführung, Datentypen und Operatoren
2. Auswahl, Iteration und Strings
3. Liste, Tupel, Wörterbuch und Menge
4. Bibliotheksfunktionen, Funktionen, Module und Pakete
5. Klassen und Objekte sowie Vererbung und Ausnahmebehandlung
6. Lambda-Funktion, Listenverständnis, Zuordnen, Filtern und Reduzieren
7. NumPy-Einführung
8. Array-Erstellung und Attribute
9. Arithmetische Operationen
10. Indizierung und Slicing
11. Mathematische Funktionen
12. String-Funktionen
13. Statistik-, Such- und Sortierfunktionen
14. Erweiterte Indizierung und Übertragung
15. Array-Manipulation
16. Matplotlib-Einführung
17. Liniendiagramme
18. Streudiagramme
19. Balkendiagramme
20. Kreisdiagramme
21. Histogrammdiagramme
22. Boxplot-Diagramme
23. Anpassen von Plots/Diagrammen
24. Pandas-Einführung
25. Serienattribute und -methoden
26. Indizierung und Slicing in Serie
27. Serienoperationen
28. DataFrame-Erstellung und -Attribute
29. Indizierung, Auswahl und Zugriff auf Daten
30. DataFrame-Iteration und -Operationen
31. DataFrame-Export und -Import
32. Statistische Operationen
33. Umgang mit fehlenden Daten
34. Kombinieren und Gruppieren von DataFrames
35. Diagramme mit DataFrame zeichnen
------- Vorschläge erbeten -------
Bitte senden Sie Ihre Vorschläge zu dieser DataAnalytics-Lern-App per E-Mail an atul.soni09@gmail.com.
##### Wir wünschen Ihnen alles Gute !!! #####