Data Science using R & Python offline tutorial for Android APK

Maelezo

Sayansi ya data, Kujifunza kwa Mashine na soko la ujasusi wa Bandia linaongezeka.

Sayansi ya data kimsingi inabadilisha data iliyopangwa au isiyo na muundo kuwa maarifa, uelewaji na maarifa kwa kutumia mbinu za kisayansi, michakato na algoriti.

R na Python ni lugha za programu zinazotumiwa sana katika Sayansi ya Data.

R ni lugha huria huria inayotumika kama programu ya takwimu na taswira. Inaweza kushughulikia data iliyopangwa (iliyopangwa) na nusu-muundo (iliyopangwa nusu).

Ili kujifunza R kwa sayansi ya data tulishughulikia vipengele vyote kama ifuatavyo:

Utangulizi

Aina za Data katika R

Vigezo katika R

Waendeshaji katika R

Kauli za Masharti

Kauli za kitanzi

Taarifa za Udhibiti wa Kitanzi

Hati ya R

R Kazi

Kazi Maalum

Miundo ya Data

Vekta za atomiki

Matrix

Safu

Mambo

Muafaka wa Data

Orodha

Ingiza/Hamisha Data Weka thamani kwa muundo wa data

Udanganyifu/Ubadilishaji Data

Tekeleza utendakazi wa Base R

Kifurushi cha dplyr

Kwa Python tulishughulikia zifuatazo -

Usanidi wa mazingira na Muhimu wa Python

Utangulizi na Usanidi wa Mazingira

Mgawo unaoweza kubadilika katika Python

Aina za data katika Python

Muundo wa Data: Tuple

Muundo wa Data: Orodha

Muundo wa Data: Kamusi (Dict)

Muundo wa Data: Weka

Opereta ya Msingi: in

Opereta ya Msingi: + (pamoja na)

Opereta ya Msingi: * (zidisha)

Kazi

Kazi ya Mlolongo uliojengwa ndani ya Python

Dhibiti Taarifa za Mtiririko: ikiwa, elif, vinginevyo

Dhibiti Taarifa za Mtiririko: kwa Mizunguko

Dhibiti Taarifa za Mtiririko: huku Mizigo

Ushughulikiaji wa Ubaguzi

Uhesabuji wa Hisabati na NumPy huko Python

Aina za Arrays

Sifa za ndarray

Shughuli za Msingi

Inafikia Kipengele cha Array

Nakala na Maoni

Kazi za Jumla (ufunc)

Udanganyifu wa Maumbo

Utangazaji

Algebra ya mstari

Udanganyifu wa Data na Panda

Kwa nini Pandas?

Miundo ya Data

Uundaji wa Msururu

Kipengele cha Ufikiaji wa Msururu

Mfululizo wa shughuli za Vectorizing

Uundaji wa DataFrame

Kuangalia DataFrame

Kushughulikia Maadili Yanayokosekana

Uendeshaji wa Data na Kazi

Kazi za Kitakwimu za Uendeshaji wa Data

Uendeshaji wa Data na GroupBy

Uendeshaji wa Data: Kupanga

Uendeshaji wa Data: Unganisha, Rudufu, Unganisha

Uendeshaji wa SQL katika Pandas

Takwimu ni sehemu muhimu ya kuanza kujifunza katika uwanja huu.

Masharti yanayotumika katika takwimu ni ya ajabu sana na ni magumu kueleweka kwa wanaoanza, kwa hivyo tulijaribu tuwezavyo kueleza maneno haya kwa lugha rahisi sana kwa watu wa Kiwango cha Juu, cha Kati au cha Juu katika Sayansi ya Data, Mafunzo ya Mashine, uga wa AI.

Hapa tulishughulikia maneno mengi yanayotumika katika takwimu kama -

Nadharia

Mbinu za kiasi

Mbinu za ubora

Vigezo vinavyojitegemea na tegemezi

Vigezo vya Utabiri na Matokeo

Vigezo vya kategoria

Tofauti ya binary

Tofauti ya majina

Tofauti ya kawaida

Tofauti inayoendelea

Tofauti ya muda

Tofauti ya uwiano

Tofauti tofauti

Vigezo vinavyochanganya

Hitilafu ya kipimo

Uhalali na Kuegemea

Mbinu mbili za ukusanyaji wa data

Aina za tofauti

Tofauti isiyo ya utaratibu

Tofauti ya utaratibu

Usambazaji wa mara kwa mara

Maana

Wastani

Hali

Mtawanyiko katika usambazaji wa Data

Masafa

Kiwango cha interquartile

Quartiles

Uwezekano

Mkengeuko wa kawaida

Faida muhimu zaidi ya programu hii ni kwamba nyenzo kamili isipokuwa sampuli ya mradi inapatikana nje ya mtandao, sampuli ya sehemu ya mradi iko mtandaoni kwa sababu tunaendelea kuiongeza kwenye wavuti mara kwa mara.

Mkusanyaji mtandaoni kwenye Kifaa cha Mkononi, unaweza kuandika msimbo kwenye simu ya mkononi na kuiendesha ili kuona matokeo.

Mtihani wa Kuiga/Mtihani - Angalia ujuzi wako katika Sayansi ya Data kwa kujaribu mtihani huu wa kuiga, kila swali lina chaguo 4 na jibu 1 sahihi.