R，適用於數據科學，機器學習和AI的Python和統計教程
數據科學，機器學習和人工智能市場正在蓬勃發展。
數據科學基本上是使用科學的方法，過程和算法將結構化或非結構化數據轉換為洞察力，理解力和知識。
R和Python是數據科學中最常用的編程語言。
R 是一種免費的開源語言，用作統計和可視化軟件。它可以處理結構化（組織）數據和半結構化（半組織）數據。
要學習數據科學的R，我們涵蓋了各個方面，如下所示：
＆＃10020;介紹
＆＃10020; R中的數據類型
＆＃10020; R中的變量
＆＃10020; R中的運算符
＆＃10020;條件語句
＆＃10020;循環語句
＆＃10020;循環控制語句
＆＃10020; R腳本
＆＃10020; R功能
＆＃10020;自定義功能
＆＃10020;數據結構
•原子載體
•矩陣
•數組
•因素
•數據框
•清單
＆＃10020;導入/導出數據–為數據結構分配值
＆＃10020;數據處理/轉換
＆＃10020; Base R的套用功能
＆＃10020; dplyr軟件包
對於Python，我們介紹了以下內容-
＆＃10020; Python的環境設置和要點
•簡介和環境設置
•Python中的變量分配
•Python中的數據類型
•數據結構：元組
•數據結構：列表
•數據結構：字典（Dict）
•數據結構：設置
•基本運算符：in
•基本運算符：+（加號）
•基本運算符：*（相乘）
• 功能
•Python中的內置序列函數
•控制流語句：if，elif，否則
•控制流語句：用於循環
•控制流語句：while循環
• 異常處理
＆＃10020;在Python中使用NumPy進行數學計算
•數組類型
•ndarray的屬性
•基本操作
•訪問數組元素
•複製和查看
•通用功能（ufunc）
•形狀處理
•廣播
•線性代數
＆＃10020;使用熊貓進行數據處理
•為什麼選擇熊貓？
• 數據結構
•系列–創作
•系列–檢修元件
•系列–向量化操作
•DataFrame –創建
•查看數據框
•處理缺失值
•具有功能的數據操作
•數據運算的統計功能
•使用GroupBy進行數據操作
•數據操作：排序
•數據操作：合併，複製，串聯
•Pandas中的SQL操作
統計是開始在該領域學習的關鍵部分。
統計學中使用的術語對於初學者來說非常陌生且難以理解，因此我們盡力為數據科學，機器學習，人工智能領域的新手，中級或高級人員提供了非常輕鬆的語言來解釋這些術語。
在這裡，我們涵蓋了統計中使用的許多術語，例如-
•假設
• 定量方法
•定性方法
•獨立變量和因變量
•預測變量和結果變量
•分類變量
•二進制變量
•標稱變量
•序數變量
•連續變量
•區間變量
•比例變量
•離散變量
•混雜變量
•測量誤差
• 有效性和可靠性
•兩種數據收集方法
•變化類型
•非系統性的變化
•系統變化
•頻率分佈
• 意思
•中位數
•模式
•分散數據
• 範圍
•四分位間距
•四分位數
•概率
•標準偏差
此應用程序最重要的優勢是，除了示例項目外，完整的材料都可以脫機使用，示例項目部分在線是因為我們會定期將其基於網絡添加。
移動設備上的在線編譯器，您可以在移動設備上編寫代碼並運行它以查看輸出。
模擬測試/考試-通過嘗試此模擬考試來檢查您在數據科學方面的知識，每個問題有4個選項和1個正確答案。