R, Python และการสอนสถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่องและ AI
ตลาดวิทยาศาสตร์ข้อมูล, การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว
วิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยทั่วไปแล้วจะแปลงข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้างเป็นความเข้าใจความเข้าใจและความรู้โดยใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์กระบวนการและอัลกอริทึม
R และ Python เป็นภาษาโปรแกรมโอเพนซอร์ซฟรีที่ใช้สำหรับการคำนวณเชิงสถิติการบิดงอข้อมูลการสำรวจและการสร้างภาพในวิทยาศาสตร์ข้อมูล สามารถจัดการกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง (จัดระเบียบ) และกึ่งโครงสร้าง (กึ่งจัดการ)
เพื่อเรียนรู้ R สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลเราครอบคลุมทุกด้านดังนี้
• บทนำ
•ประเภทข้อมูลใน R
•ตัวแปรใน R
•ผู้ประกอบการใน R
•คำสั่งแบบมีเงื่อนไข
•ข้อความสั่งวนซ้ำ
•งบควบคุมวง
•สคริปต์ R
•ฟังก์ชั่น R
•ฟังก์ชั่นที่กำหนดเอง
•โครงสร้างข้อมูล
& # 8270; เวกเตอร์อะตอม
& # 8270; มดลูก
& # 8270; อาร์เรย์
& # 8270; ปัจจัย
& # 8270; เฟรมข้อมูล
& # 8270; รายการ
•นำเข้า / ส่งออกข้อมูล - กำหนดค่าให้กับโครงสร้างข้อมูล
•การจัดการข้อมูล / การเปลี่ยนแปลง
•ใช้ฟังก์ชั่นของ Base R
•แพคเกจ dplyr
สำหรับ Python เราครอบคลุมดังนี้ -
& # 10020; การตั้งค่าสภาพแวดล้อมและสิ่งจำเป็นของ Python
& # 10045; บทนำและการตั้งค่าสภาพแวดล้อม
& # 10045; การมอบหมายตัวแปรใน Python
& # 10045; ประเภทข้อมูลใน Python
& # 10045; โครงสร้างข้อมูล: Tuple
& # 10045; โครงสร้างข้อมูล: รายการ
& # 10045; โครงสร้างข้อมูล: พจนานุกรม (Dict)
& # 10045; โครงสร้างข้อมูล: ตั้งค่า
& # 10045; ผู้ประกอบการพื้นฐาน: ใน
& # 10045; ผู้ประกอบการพื้นฐาน: + (บวก)
& # 10045; ผู้ประกอบการพื้นฐาน: * (คูณ)
& # 10045; ฟังก์ชั่น
& # 10045; ฟังก์ชันลำดับตามลำดับใน Python
& # 10045; งบการควบคุมการไหล: หาก, elif, อื่น ๆ
& # 10045; คำสั่งการควบคุมการไหล: สำหรับลูป
& # 10045; งบควบคุมการไหล: ในขณะที่ลูป
& # 10045; การจัดการข้อยกเว้น
& # 10020; การคำนวณทางคณิตศาสตร์ด้วย NumPy ใน Python
& # 10045; ประเภทของอาร์เรย์
& # 10045; แอตทริบิวต์ของ ndarray
& # 10045; การทำงานพื้นฐาน
& # 10045; การเข้าถึงองค์ประกอบอาร์เรย์
& # 10045; คัดลอกและดู
& # 10045; ฟังก์ชั่นสากล (ufunc)
& # 10045; การจัดการรูปร่าง
& # 10045; บรอดคาสติ้ง
& # 10045; พีชคณิตเชิงเส้น
& # 10020; การจัดการข้อมูลด้วย Pandas
•ทำไมต้องนุ่น
•โครงสร้างข้อมูล
•ซีรี่ย์ - สร้างสรรค์
•ซีรี่ย์ - องค์ประกอบการเข้าถึง
•ซีรี่ย์ - การทำงานของ Vectorizing
• DataFrame - การสร้าง
•การดู DataFrame
•การจัดการค่าที่ขาดหายไป
•การทำงานของข้อมูลพร้อมฟังก์ชั่น
•ฟังก์ชั่นทางสถิติสำหรับการดำเนินการข้อมูล
•การทำงานของข้อมูลด้วย GroupBy
•การทำงานของข้อมูล: การเรียงลำดับ
•การทำงานของข้อมูล: ผสานทำซ้ำเชื่อมต่อ
•การดำเนินงาน SQL ในนุ่น
สถิติ เป็นส่วนสำคัญในการเริ่มเรียนรู้ในสาขานี้
คำศัพท์ที่ใช้ในสถิตินั้นแปลกและยากที่จะเข้าใจสำหรับผู้เริ่มต้นดังนั้นเราจึงพยายามอย่างดีที่สุดในการอธิบายคำศัพท์เหล่านี้ในภาษาที่ง่ายมากสำหรับผู้เริ่มต้นระดับกลางหรือระดับสูงในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล, การเรียนรู้ด้วยเครื่องจักร, AI
ที่นี่เราครอบคลุมคำศัพท์มากมายที่ใช้ในสถิติเช่น -
•สมมติฐาน
•วิธีการเชิงปริมาณ
•วิธีการเชิงคุณภาพ
•ตัวแปรอิสระและขึ้นอยู่กับ
•ตัวทำนายและตัวแปรผลลัพธ์
•ตัวแปรเด็ดขาด
•ตัวแปรไบนารี
•ตัวแปรที่กำหนด
•ตัวแปรลำดับ
•ตัวแปรอย่างต่อเนื่อง
•ตัวแปรช่วงเวลา
•ตัวแปรอัตราส่วน
•ตัวแปรไม่ต่อเนื่อง
•ตัวแปรรบกวน
•ข้อผิดพลาดการวัด
•ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือ
•สองวิธีในการรวบรวมข้อมูล
•ประเภทของการเปลี่ยนแปลง
•รูปแบบที่ไม่เป็นระบบ
•รูปแบบที่เป็นระบบ
•การแจกแจงความถี่
• ความหมาย
•ค่ามัธยฐาน
•โหมด
•การกระจายตัวของการกระจายข้อมูล
• พิสัย
•ช่วงควอไทล์
•ควอไทล์
•ความน่าจะเป็น
• ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
ข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุดของแอพนี้ที่สมบูรณ์วัสดุยกเว้นโครงการตัวอย่างสามารถใช้ได้ออฟไลน์ส่วนโครงการตัวอย่างออนไลน์เพราะเราเพิ่มเว็บเป็นประจำ
คอมไพเลอร์ออนไลน์บนอุปกรณ์มือถือคุณสามารถเขียนรหัสบนมือถือและเรียกใช้เพื่อดูผลลัพธ์
Simulation Test / Exam - ตรวจสอบความรู้ของคุณใน Data Science โดยการลองทำแบบจำลองนี้คำถามแต่ละข้อมี 4 ตัวเลือกและ 1 คำตอบที่ถูกต้อง