Data Science using R & Python offline tutorial for Android APK

Tavsif

Ma'lumotlar fani, Mashinani o'rganish va Sun'iy intellekt bozori jadal rivojlanmoqda.

Ma'lumotlar fani asosan tuzilgan yoki tuzilmagan ma'lumotlarni ilmiy usullar, jarayonlar va algoritmlar yordamida tushuncha, tushunish va bilimga aylantiradi.

R va Python ma'lumotlar fanida ishlatiladigan eng keng tarqalgan dasturlash tillaridir.

R statistik va vizualizatsiya dasturi sifatida ishlatiladigan bepul ochiq manba tilidir. U tuzilgan (uyushgan) va yarim tuzilgan (yarim tashkillashtirilgan) ma'lumotlar bilan shug'ullanishi mumkin.

R ma'lumotlar fanini o'rganish uchun biz barcha jihatlarni quyidagicha ko'rib chiqdik:

Kirish

R dagi ma'lumotlar turlari

R dagi o'zgaruvchilar

R.dagi operatorlar

Shartli bayonotlar

Loop bayonotlari

Loop nazorati bayonotlari

R skripti

R funksiyalari

Maxsus funksiya

Ma'lumotlar tuzilmalari

Atom vektorlari

Matritsa

Massivlar

Omillar

Ma'lumotlar ramkalari

Roʻyxat

Ma'lumotlarni import/eksport qilish Ma'lumotlar strukturasiga qiymatlarni belgilash

Ma'lumotlarni manipulyatsiyasi/transformatsiyasi

R bazasining funksiyasini qo'llash

dplyr to'plami

Python uchun biz quyidagilarni ko'rib chiqdik -

Atrof muhitni sozlash va Python asoslari

Kirish va atrof-muhitni sozlash

Pythonda o'zgaruvchilarni tayinlash

Python-da ma'lumotlar turlari

Ma'lumotlar tuzilmasi: Tuple

Ma'lumotlar tuzilishi: Ro'yxat

Ma'lumotlar tuzilmasi: Lug'at (Dict)

Ma'lumotlar tuzilmasi: o'rnatish

Asosiy operator: in

Asosiy operator: + (ortiqcha)

Asosiy operator: * (ko'paytirish)

Funksiyalar

Python-da o'rnatilgan ketma-ketlik funktsiyasi

Boshqarish oqimi bayonotlari: if, elif, else

Boshqarish oqimi bayonotlari: Looplar uchun

Boshqarish oqimi bayonotlari: while loops

Istisno bilan ishlash

Pythonda NumPy yordamida matematik hisoblash

Massivlar turlari

Ndarrayning atributlari

Asosiy operatsiyalar

Massiv elementiga kirish

Nusxalash va ko'rish

Universal funktsiyalar (ufunc)

Shaklni manipulyatsiya qilish

Eshittirish

Chiziqli algebra

Pandalar yordamida ma'lumotlarni manipulyatsiya qilish

Nega Pandalar?

Ma'lumotlar tuzilmalari

Serial yaratish

Seriyali kirish elementi

Seriya vektorlashtirish operatsiyalari

DataFrame yaratish

DataFrame ko'rilmoqda

Yo'qotilgan qiymatlarni qayta ishlash

Funktsiyalar bilan ma'lumotlar operatsiyalari

Ma'lumotlar operatsiyalari uchun statistik funktsiyalar

GroupBy bilan ma'lumotlar bilan ishlash

Ma'lumotlarning ishlashi: saralash

Ma'lumotlar bilan ishlash: birlashtirish, takrorlash, birlashtirish

Pandalarda SQL operatsiyasi

Statistika bu sohada o'rganishni boshlash uchun hal qiluvchi qismdir.

Statistikada ishlatiladigan atamalar juda g'alati va yangi boshlanuvchilar uchun tushunish qiyin, shuning uchun biz ushbu atamalarni Data Science, Machine Learning, AI sohalarida Ajam, O'rta yoki Ilg'or darajadagi yigitlar uchun juda oson tilda tushuntirishga harakat qildik.

Bu erda biz statistikada ishlatiladigan juda ko'p atamalarni ko'rib chiqdik, masalan:

Gipotezalar

Miqdoriy usullar

Sifatli usullar

Mustaqil va bog'liq o'zgaruvchilar

Bashorat qiluvchi va natija o'zgaruvchilari

Kategorik o'zgaruvchilar

Ikkilik o'zgaruvchi

Nominal o'zgaruvchi

Tartib o'zgaruvchisi

Uzluksiz o'zgaruvchan

Intervalli o'zgaruvchi

Nisbatan o'zgaruvchisi

Diskret o'zgaruvchi

Chalg'ituvchi o'zgaruvchilar

O'lchov xatosi

Haqiqiylik va ishonchlilik

Ma'lumot yig'ishning ikkita usuli

Variatsiya turlari

Tizimsiz o'zgaruvchanlik

Tizimli o'zgaruvchanlik

Chastotani taqsimlash

Anglatadi

Median

Rejim

Ma'lumotlarni tarqatishda dispersiya

Diapazon

Kvartallar oralig'i

Kvartillar

Ehtimollik

Standart og'ish

Ushbu ilovaning eng muhim afzalligi, namunaviy loyihadan tashqari to'liq materiallar oflayn rejimda mavjud, loyihaning namuna qismi onlayn, chunki biz uni doimiy ravishda veb-ga asoslangan holda qo'shib boramiz.

Mobil qurilmada onlayn kompilyator, siz mobil qurilmada kod yozishingiz va chiqishni ko'rish uchun uni ishga tushirishingiz mumkin.

Simulyatsiya testi/imtihoni - Ushbu simulyatsiya imtihonini sinab ko'rish orqali Data Science bo'yicha bilimingizni tekshiring, har bir savolda 4 ta variant va 1 ta to'g'ri javob mavjud.