R ، پایتون و آموزش آمار برای علوم داده ، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
بازار داده ، دانش و یادگیری ماشین و هوش مصنوعی رونق دارد.
علم داده اساساً داده های ساختاری یا بدون ساختار را به بینش ، درک و دانش با استفاده از روش های علمی ، فرایندها و الگوریتم ها تبدیل می کند.
R و Python رایج ترین زبان های برنامه نویسی هستند که در Data Science استفاده می شوند.
R یک زبان منبع آزاد آزاد است که به عنوان نرم افزار آماری و تجسم استفاده می شود. این می تواند با داده های ساختاری (سازمان یافته) و نیمه ساختار یافته (نیمه سازمان یافته) سروکار داشته باشد.
برای یادگیری R برای علم داده ، همه جوانب را به شرح زیر پوشش دادیم:
& # 10020؛ مقدمه
& # 10020؛ انواع داده در R
& # 10020؛ متغیرها در R
& # 10020؛ اپراتورها در R
& # 10020؛ اظهارات شرط
& # 10020؛ عبارات حلقه
& # 10020؛ بیانیه های کنترل حلقه
& # 10020؛ اسکریپت R
& # 10020؛ توابع R
& # 10020؛ عملکرد سفارشی
& # 10020؛ ساختارهای داده
• بردارهای اتمی
• ماتریس
• آرایه ها
• عوامل
• قاب داده ها
• لیست کنید
& # 10020؛ واردات / صادرات داده - مقادیر را به ساختار داده اختصاص دهید
& # 10020؛ دستکاری / تبدیل داده ها
& # 10020؛ عملکرد Base R را اعمال کنید
& # 10020؛ بسته بندی dplyr
برای پایتون موارد زیر را تحت پوشش قرار داده ایم -
& # 10020؛ تنظیم محیط و ملزومات پایتون
• معرفی و راه اندازی محیط
• تکالیف متغیر در پایتون
• انواع داده در پایتون
• ساختار داده: Tuple
• ساختار داده: لیست
• ساختار داده: فرهنگ لغت (دیکت)
• ساختار داده: مجموعه
• عملگر اصلی: در
• اپراتور اصلی: + (به علاوه)
• اپراتور اصلی: * (ضرب کنید)
• کارکرد
• توابع توالی ساخته شده در پایتون
- کنترل بیانیه های جریان: اگر ، elif ، موارد دیگر
• کنترل بیانیه های جریان: برای حلقه ها
• کنترل بیانیه های جریان: در حالی که حلقه ها
رسیدگی به استثناء
& # 10020؛ محاسبه ریاضی با NumPy در پایتون
• انواع آرایه ها
• ویژگی های ndarray
• عملیات اساسی
• دسترسی به عنصر Array
• کپی و نمایش ها
• توابع جهانی (ufunc)
• دستکاری شکل
• صدا و سیما
• جبر خطی
& # 10020؛ دستکاری داده با پاندا
• چرا پاندا؟
• ساختارهای داده
• سریال - ایجاد
• سری - عنصر دسترسی
• سری - عملیات بردار سازی
• DataFrame - ایجاد
• مشاهده DataFrame
• رسیدگی به ارزشهای از دست رفته
• عملیات داده با توابع
• عملکردهای آماری برای عملیات داده
• عملیات داده با GroupBy
• عملیات داده: مرتب سازی
• بهره برداری از داده ها: ادغام ، تکثیر ، جمع بندی
• عملیات SQL در پاندا
آمار بخش اساسی برای شروع یادگیری در این زمینه است.
اصطلاحاتی که در آمار استفاده می شود برای مبتدیان بسیار عجیب و دشوار است ، بنابراین ما تمام تلاش خود را برای توضیح این اصطلاحات به زبان بسیار آسان برای افراد تازه کار ، متوسط یا پیشرفته در زمینه های Data Science ، Machine Learning ، AI انجام دادیم.
در اینجا ما عبارات بسیاری را که در آمارهایی مانند:
• فرضیه ها
• روش های کمی
• روش های کیفی
• متغیرهای مستقل و وابسته
• متغیرهای پیش بینی کننده و نتیجه
• متغیرهای طبقه بندی شده
• متغیر دودویی
• متغیر اسمی
• متغیر معمولی
• متغیر مداوم
• متغیر فاصله
• متغیر نسبت
• متغیر گسسته
• متغیرهای مخدوش کننده
• خطای اندازه گیری
• اعتبار و اعتماد
• دو روش جمع آوری داده ها
• انواع تغییر
• تنوع غیر سیستماتیک
• تنوع سیستمی
• توزیع فرکانس
• منظور داشتن
• متوسط
• حالت
• پراکندگی در توزیع داده ها
• دامنه
• محدوده بین بخشی
• یک چهارم
• احتمال
• انحراف معیار
مهمترین مزیت این برنامه این است که مواد کامل به جز نمونه پروژه بصورت آفلاین در دسترس است ، بخش پروژه نمونه آنلاین است زیرا ما به طور مرتب آن را اضافه می کنیم.
کامپایلر آنلاین در دستگاه تلفن همراه ، می توانید کد را بر روی موبایل بنویسید و آن را اجرا کنید تا خروجی را مشاهده کنید.
آزمون شبیه سازی / امتحان - با استفاده از این آزمون شبیه سازی ، دانش خود را در Data Science بررسی کنید ، هر سوال دارای 4 گزینه و 1 پاسخ صحیح است.