รับความไว้วางใจอย่างมากเกี่ยวกับ Data Science ด้วย Python แบบออฟไลน์โดยสมบูรณ์
วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นกระบวนการของการรับความรู้และข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลายผ่านการจัดระเบียบการประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูล มันเกี่ยวข้องกับสาขาวิชาที่แตกต่างกันมากมายเช่นการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และสถิติการแยกข้อมูลจากแหล่งที่มาและการใช้เทคนิคการสร้างภาพข้อมูล บ่อยครั้งที่มันเกี่ยวข้องกับการจัดการเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อรวบรวมข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ด้านล่างเราจะเห็นตัวอย่างสถานการณ์ที่ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล
บทรวม
บทนำวิทยาศาสตร์ข้อมูล
การตั้งค่าสภาพแวดล้อมวิทยาศาสตร์ข้อมูล
นุ่น
numpy
Matplotlib
การดำเนินงานข้อมูล
ล้างข้อมูล
กำลังประมวลผลข้อมูล CSV
กำลังประมวลผลข้อมูล JSON
กำลังประมวลผลข้อมูล XLS
ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
ฐานข้อมูล NoSQL
วันและเวลา
Data Wrangling
การรวมข้อมูล
อ่านหน้า HTML
กำลังประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
โทเค็นคำ
Stemming และ Lemmatization
คุณสมบัติของแผนภูมิ
จัดแต่งทรงผมแผนภูมิ
แปลงกล่อง
แผนที่ความร้อน
แผนการกระจาย
แผนภูมิฟอง
แผนภูมิ 3 มิติ
อนุกรมเวลา
ข้อมูลทางภูมิศาสตร์
กราฟข้อมูล
การวัดแนวโน้มกลาง
การวัดความแปรปรวน
การแจกแจงแบบปกติ
การกระจายแบบทวินาม
การกระจายปัวซอง
การกระจาย Bernoulli
p-value
ความสัมพันธ์
การทดสอบไคสแควร์
การถดถอยเชิงเส้น