Data Science using R & Python offline tutorial for Android APK

Açıklama

Veri bilimi, Makine Öğrenimi ve Yapay zeka pazarı patlama yaşıyor.

Veri bilimi temel olarak yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verileri bilimsel yöntemler, süreçler ve algoritmalar kullanarak içgörü, anlayış ve bilgiye dönüştürmektir.

R ve Python, Veri Biliminde kullanılan en yaygın programlama dilleridir.

R, istatistiksel ve görselleştirme yazılımı olarak kullanılan ücretsiz açık kaynaklı bir dildir. Yapılandırılmış (organize) ve yarı yapılandırılmış (yarı organize) verilerle ilgilenebilir.

Veri bilimi için R öğrenmek için tüm yönleri aşağıdaki gibi ele aldık:

giriiş

R'deki Veri Türleri

R'deki Değişkenler

R'deki Operatörler

Koşullu İfadeler

Döngü ifadeleri

Döngü Kontrol İfadeleri

R Komut Dosyası

R Fonksiyonları

Özel İşlev

Veri Yapıları

atom vektörleri

Matris

diziler

Faktörler

Veri Çerçeveleri

Liste

Verileri İçe/Dışa Aktarma Değerleri veri yapısına atama

Veri Manipülasyonu/Dönüşüm

Base R'nin işlevini uygula

dplyr Paketi

Python için aşağıdakileri ele aldık -

Ortam kurulumu ve Python'un Temelleri

Giriş ve Ortam Kurulumu

Python'da değişken atama

Python'da Veri Türleri

Veri Yapısı: Tuple

Veri Yapısı: Liste

Veri Yapısı: Sözlük (Dict)

Veri Yapısı: Ayarla

Temel Operatör: içinde

Temel Operatör: + (artı)

Temel Operatör: * (çarpma)

Fonksiyonlar

Python'da Yerleşik Sıra İşlevi

Kontrol Akış İfadeleri: if, elif, else

Kontrol Akış İfadeleri: Döngüler için

Kontrol Akış İfadeleri: while Döngüleri

İstisna işleme

Python'da NumPy ile Matematiksel Hesaplama

Dizi Türleri

ndarray'in özellikleri

Temel işlemler

Dizi Öğesine Erişim

Kopyalama ve Görünümler

Evrensel İşlevler (ufunc)

Şekil Manipülasyonu

yayın

Lineer Cebir

Pandalarla Veri Manipülasyonu

Neden Pandalar?

Veri Yapıları

Seri Oluşturma

Seri Erişim Elemanı

Seri Vektörleştirme işlemleri

DataFrame Oluşturma

DataFrame'i Görüntüleme

Eksik Değerleri İşleme

Fonksiyonlu Veri İşlemleri

Veri İşlemleri için İstatistiksel Fonksiyonlar

GroupBy ile Veri İşlemi

Veri İşlemi: Sıralama

Veri İşlemi: Birleştirme, Çoğaltma, Birleştirme

Pandalarda SQL İşlemi

İstatistikler, bu alanda öğrenmeye başlamak için çok önemlidir.

İstatistikte kullanılan terimler çok garip ve yeni başlayanlar için anlaşılması zor, bu yüzden bu terimleri Veri Bilimi, Makine Öğrenimi, AI alanındaki Acemi, Orta veya İleri seviye çocuklar için çok kolay bir dilde açıklamaya çalıştık.

Burada istatistiklerde kullanılan pek çok terimi ele aldık -

hipotezler

Nicel yöntemler

kalitatif yöntemler

Bağımsız ve Bağımlı değişkenler

Tahmin ve Sonuç değişkenleri

Kategorik değişkenler

ikili değişken

Nominal değişken

sıra değişkeni

sürekli değişken

Aralık değişkeni

oran değişkeni

ayrık değişken

kafa karıştırıcı değişkenler

Ölçüm hatası

Geçerlilik ve güvenilirlik

İki veri toplama yöntemi

Varyasyon türleri

sistematik olmayan varyasyon

sistematik varyasyon

Frekans dağılımı

Kastetmek

Medyan

mod

Verilerin Dağılımı

Menzil

Çeyrekler arası aralık

çeyrekler

olasılık

Standart sapma

Bu uygulamanın en önemli avantajı, örnek proje dışındaki tüm materyalleri çevrimdışı olarak kullanılabilir, örnek proje kısmı çevrimiçi çünkü web tabanlı düzenli olarak eklemeye devam ediyoruz.

Mobil cihazda çevrimiçi derleyici, mobilde kod yazabilir ve çıktıyı görmek için çalıştırabilirsiniz.

Simülasyon Testi/Sınavı - Bu simülasyon sınavını deneyerek Veri Bilimi bilginizi kontrol edin, her sorunun 4 seçeneği ve 1 doğru cevabı vardır.