Data Science with R & Python F

Tutorial su R, Python e statistica per data science, machine learning e AI

Il mercato della scienza dei dati, dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale è in pieno boom.

La scienza dei dati sta fondamentalmente convertendo dati strutturati o non strutturati in insight, comprensione e conoscenza usando metodi, processi e algoritmi scientifici.

R e Python sono linguaggi di programmazione open source gratuiti utilizzati per la statistica, la matematica, la lotta ai dati, l'esplorazione e la visualizzazione nella scienza dei dati. Può gestire dati strutturati (organizzati) e semi-strutturati (semi-organizzati).

Per imparare la R per la scienza dei dati abbiamo trattato tutti gli aspetti come segue:

• Introduzione

• Tipi di dati in R

• Variabili in R

• Operatori in R

• Dichiarazioni condizionali

• Dichiarazioni in loop

• Dichiarazioni di controllo del loop

• R Script

• Funzioni R

• Funzione personalizzata

• Strutture dati

& # 8270; Vettori atomici

& # 8270; Matrice

& # 8270; Array

& # 8270; fattori

& # 8270; Cornici dati

& # 8270; Elenco

• Importa / esporta dati - Assegna valori alla struttura dati

• Manipolazione / trasformazione dei dati

• Applica la funzione di Base R

• Pacchetto dplyr

Per Python abbiamo seguito:

& # 10020; Configurazione dell'ambiente ed elementi essenziali di Python

& # 10045; Introduzione e configurazione dell'ambiente

& # 10045; Assegnazione variabile in Python

& # 10045; Tipi di dati in Python

& # 10045; Struttura dei dati: Tupla

& # 10045; Struttura dei dati: elenco

& # 10045; Struttura dei dati: Dizionario (Dict)

& # 10045; Struttura dei dati: imposta

& # 10045; Operatore di base: in

& # 10045; Operatore di base: + (più)

& # 10045; Operatore di base: * (moltiplicare)

& # 10045; Funzioni

& # 10045; Funzione sequenza integrata in Python

& # 10045; Dichiarazioni sul flusso di controllo: if, elif, else

& # 10045; Dichiarazioni sul flusso di controllo: per i loop

& # 10045; Dichiarazioni sul flusso di controllo: mentre loop

& # 10045; Gestione delle eccezioni

& # 10020; Calcolo matematico con NumPy in Python

& # 10045; Tipi di array

& # 10045; Attributi di ndarray

& # 10045; Operazioni di base

& # 10045; Accesso all'elemento array

& # 10045; Copia e visualizzazioni

& # 10045; Funzioni universali (ufunc)

& # 10045; Manipolazione della forma

& # 10045; Broadcasting

& # 10045; Algebra lineare

& # 10020; Manipolazione dei dati con i panda

    • Perché i panda?

    • Strutture dati

    • Serie - Creazione

    • Serie: elemento di accesso

    • Serie: operazioni di vettorializzazione

    • DataFrame - Creazione

    • Visualizzazione di DataFrame

    • Gestione dei valori mancanti

    • Operazioni sui dati con funzioni

    • Funzioni statistiche per le operazioni sui dati

    • Funzionamento dei dati con GroupBy

    • Operazione dati: ordinamento

    • Operazione dati: Unisci, Duplica, Concatenazione

    • Operazione SQL in Panda

Statistiche è una parte cruciale per iniziare l'apprendimento in questo campo.

I termini utilizzati nelle statistiche sono molto strani e difficili da comprendere per i principianti, quindi abbiamo fatto del nostro meglio per spiegare questi termini in un linguaggio molto semplice per i ragazzi di livello principiante, intermedio o avanzato nei settori della scienza dei dati, dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale.

Qui abbiamo coperto così tanti termini usati in statistiche come -

• Ipotesi

• Metodi quantitativi

• Metodi qualitativi

• Variabili indipendenti e dipendenti

• Variabili di predittore e risultato

• Variabili categoriali

• Variabile binaria

• Variabile nominale

• Variabile ordinale

• Variabile continua

• Variabile di intervallo

• Rapporto variabile

• Variabile discreta

• Variabili che confondono

• Errore di misurazione

• Validità ed affidabilità

• Due metodi di raccolta dei dati

• Tipi di variazione

• Variazione non sistematica

• Variazione sistematica

• Distribuzione di frequenza

• La media

• La mediana

• Il modo

• Dispersione nella distribuzione dei dati

• Gamma

• Intervallo interquartile

• Quartili

• Probabilità

• Deviazione standard

Il vantaggio più importante di questa app è che il materiale completo ad eccezione del progetto di esempio è disponibile offline, la parte del progetto di esempio è online perché continuiamo ad aggiungerlo regolarmente sul web.

Compilatore online su dispositivo mobile, puoi scrivere codice su dispositivo mobile ed eseguirlo per vedere l'output.

Test di simulazione / esame: verifica le tue conoscenze in Data Science tentando questo esame di simulazione, ogni domanda ha 4 opzioni e 1 risposta corretta.