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Data Science with R & Python Fの旧いバージョンをダウンロードすることが可能
R、Python、およびデータサイエンス、機械学習、AIの統計チュートリアル
データサイエンス、機械学習、人工知能の市場は好調です。
データサイエンスは基本的に、科学的な方法、プロセス、アルゴリズムを使用して、構造化または非構造化データを洞察、理解、知識に変換します。
RとPython は、データサイエンスの統計、数学、データの分析、探索、視覚化に使用される無料のオープンソースプログラミング言語です。構造化（組織化）データおよび半構造化（半組織化）データを処理できます。
データサイエンスのRを学ぶために、次のようにすべての側面をカバーしました。
• 前書き
•Rのデータ型
•Rの変数
•Rの演算子
•条件ステートメント
•ループステートメント
•ループ制御ステートメント
•Rスクリプト
•R関数
•カスタム関数
•データ構造
＆＃8270;原子ベクトル
＆＃8270;マトリックス
＆＃8270;配列
＆＃8270;要因
＆＃8270;データフレーム
＆＃8270;リスト
•データのインポート/エクスポート-データ構造に値を割り当てます
•データの操作/変換
•ベースRの機能を適用する
•dplyrパッケージ
Pythonについては、次の内容を取り上げました-
＆＃10020;環境設定とPythonの要点
＆＃10045;紹介と環境設定
＆＃10045; Pythonの変数の割り当て
＆＃10045; Pythonのデータ型
＆＃10045;データ構造：タプル
＆＃10045;データ構造：リスト
＆＃10045;データ構造：辞書（Dict）
＆＃10045;データ構造：設定
＆＃10045;基本演算子：in
＆＃10045;基本演算子：+（プラス）
＆＃10045;基本演算子：*（乗算）
＆＃10045;機能
＆＃10045; Pythonの組み込みシーケンス関数
＆＃10045;制御フローステートメント：if、elif、else
＆＃10045;制御フローステートメント：forループ
＆＃10045;制御フローステートメント：whileループ
＆＃10045;例外処理
＆＃10020; PythonでのNumPyを使用した数学的計算
＆＃10045;配列のタイプ
＆＃10045; ndarrayの属性
＆＃10045;基本操作
＆＃10045;配列要素へのアクセス
＆＃10045;コピーとビュー
＆＃10045;ユニバーサル関数（ufunc）
＆＃10045;形状操作
＆＃10045;放送
＆＃10045;線形代数
＆＃10020; Pandasによるデータ操作
•なぜパンダなのか？
•データ構造
•シリーズ–作成
•シリーズ–アクセス要素
•シリーズ–ベクトル化操作
•DataFrame –作成
•DataFrameの表示
•欠損値の処理
•関数を使用したデータ操作
•データ操作の統計関数
•GroupByを使用したデータ操作
•データ操作：並べ替え
•データ操作：マージ、複製、連結
•パンダのSQL操作
統計は、この分野で学習を開始するための重要な部分です。
統計で使用される用語は非常に奇妙で、初心者には理解しにくいため、データサイエンス、機械学習、AI分野の初心者、中級、または上級レベルのユーザー向けに、これらの用語を非常に簡単な言語で説明するように最善を尽くしました。
ここでは、統計で使用される次のような多くの用語を取り上げました。
•仮説
• 定量的な方法
•定性的方法
•独立変数と依存変数
•予測変数と結果変数
•カテゴリー変数
•バイナリ変数
•名義変数
•順序変数
•連続変数
•間隔変数
•比率変数
•離散変数
•交絡変数
•測定エラー
• 妥当性と信頼性
•データ収集の2つの方法
•バリエーションの種類
•非体系的なバリエーション
•系統的変動
• 頻度分布
• 平均
•中央値
•モード
•データの分散における分散
• 範囲
• 四分位範囲
•四分位数
•確率
• 標準偏差
このプロジェクトの最も重要な利点は、サンプルプロジェクトを除く完全な資料がオフラインで利用できること、サンプルプロジェクトの一部はオンラインであるということです。
モバイルデバイス上のオンラインコンパイラ。モバイルでコードを記述し、実行して出力を確認できます。
シミュレーションテスト/試験-このシミュレーション試験を試して、データサイエンスの知識を確認してください。各質問には4つの選択肢と1つの正解があります。