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 پایتون زبانهای برنامه نویسی منبع آزاد هستند که برای علم آماری ، آماری ، ریاضی ، حل و فصل داده ها ، اکتشاف و تجسم استفاده می شوند. 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:
• مقدمه
• انواع داده در R
• متغیرها در R
• اپراتورها در R
• اظهارات شرط
• عبارات حلقه
• بیانیه های کنترل حلقه
• R Script
• توابع R
• عملکرد سفارشی
• ساختارهای داده
& # 8270؛ بردارهای اتمی
& # 8270؛ ماتریس
& # 8270؛ آرایه ها
& # 8270؛ عوامل
& # 8270؛ قاب داده ها
& # 8270؛ لیست
• واردات / صادرات داده - مقادیر را به ساختار داده اختصاص دهید
• دستکاری / تبدیل داده ها
• عملکرد Base R را اعمال کنید
• بسته بندی dplyr
برای پایتون موارد زیر را تحت پوشش قرار داده ایم -
& # 10020؛ تنظیم محیط و ملزومات پایتون
& # 10045؛ معرفی و تنظیم محیط
& # 10045؛ تکالیف متغیر در پایتون
& # 10045؛ انواع داده در پایتون
& # 10045؛ ساختار داده: Tuple
& # 10045؛ ساختار داده: لیست
& # 10045؛ ساختار داده: فرهنگ لغت (دیکته)
& # 10045؛ ساختار داده: مجموعه
& # 10045؛ Operator Basic: in
& # 10045؛ Operator Basic: + (به علاوه)
& # 10045؛ Operator Basic: * (ضرب)
& # 10045؛ توابع
& # 10045؛ توابع توالی ساخته شده در پایتون
& # 10045؛ کنترل بیانیه های جریان: اگر ، elif ، موارد دیگر
& # 10045؛ عبارت های کنترل جریان: برای حلقه ها
& # 10045؛ عبارت های کنترل جریان: در حالی که حلقه ها
& # 10045؛ Handling Exception
& # 10020؛ محاسبه ریاضی با NumPy در پایتون
& # 10045؛ انواع آرایه ها
& # 10045؛ ویژگی های ndarray
& # 10045؛ عملیات اساسی
& # 10045؛ دسترسی به عنصر Array
& # 10045؛ کپی و بازدیدها
& # 10045؛ توابع جهانی (ufunc)
& # 10045؛ دستکاری شکل
& # 10045؛ پخش
& # 10045؛ 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
• میانگین
• میانه
• 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.