Data Science using R & Python

Veri bilimi, makine öğrenimi ve yapay zeka için R, Python ve istatistik eğitimi

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

Veri bilimi, temel olarak yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verileri, bilimsel yöntemleri, süreçleri ve algoritmaları kullanarak içgörü, anlayış ve bilgiye dönüştürmektedir.

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

R istatistik ve görselleştirme yazılımı olarak kullanılan ücretsiz açık kaynaklı bir dildir. Yapılandırılmış (organize) ve yarı yapılandırılmış (yarı organize) verilerle başa çıkabilir.

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

& # 10020; Giriş

& # 10020; R'deki Veri Tipleri

& # 10020; R değişkenleri

& # 10020; R operatörleri

& # 10020; Koşullu İfadeler

& # 10020; Döngü ifadeleri

& # 10020; Döngü Kontrol İfadeleri

& # 10020; R Script

& # 10020; R İşlevleri

& # 10020; Özel İşlev

& # 10020; Veri Yapıları

• Atom vektörleri

• Matris

• Diziler

• Faktörler

• Veri Çerçeveleri

• Liste

& # 10020; Verileri İçe / Dışa Aktar - Veri yapısına değerler atayın

& # 10020; Veri İşleme / Dönüştürme

& # 10020; Base R fonksiyonunu uygula

& # 10020; dplyr Paketi

Python için aşağıdakileri ele aldık -

& # 10020; Çevre kurulumu ve Python'un Temelleri

• Giriş ve Çevre Kurulumu

• Python'da değişken atama

• Python'da Veri Türleri

• Veri Yapısı: Tuple

• Veri Yapısı: Liste

• Veri Yapısı: Sözlük (Dict)

• Veri Yapısı: Set

• Temel Operatör:

• Temel Operatör: + (artı)

• Temel Operatör: * (çarpma)

• Fonksiyonlar

• Python'da Yerleşik Sıra İşlevi

• Kontrol Akış Tabloları: if, elif, else

• Akış Kontrol Deyimleri: Döngüler için

• Kontrol Akışı Tabloları: while Loops

• İstisna işleme

& # 10020; Python'daki NumPy ile Matematiksel Hesaplama

• Dizi Türleri

• ndarray'ın özellikleri

• Temel işlemler

• Dizi Öğesine Erişim

• Kopyalama ve Görünümler

• Evrensel İşlevler (ufunc)

• Şekil Manipülasyonu

• Yayıncılık

• Lineer Cebir

& # 10020; Pandalar ile Veri İşleme

    • Neden Pandalar?

    • Veri Yapıları

    • Seriler - Yaratılış

    • Seri - Erişim Elemanı

    • Seri - Vektörleştirme işlemleri

    • DataFrame - Oluşturma

    • DataFrame'i Görüntüleme

    • Eksik Değerleri İşleme

    • Fonksiyonlu Veri İşlemleri

    • Veri İşlemleri için İstatistiksel İşlevler

    • GroupBy ile Veri İşlemi

    • Veri İşlemi: Sıralama

    • Veri İşlemi: Birleştirme, Çoğaltma, Birleştirme

    • Pandalarda SQL Kullanımı

İstatistikler bu alanda öğrenmeye başlamak için çok önemlidir.

İstatistiklerde kullanılan terimler yeni başlayanlar için çok garip ve anlaşılması zor olduğundan, bu terimleri Veri Bilimi, Makine Öğrenimi, Yapay Zeka alanındaki Acemi, Orta veya İleri düzey çocuklar için çok kolay bir dilde açıklamak için elimizden gelenin en iyisini yaptık.

Burada istatistiklerde kullanılan birçok terimi ele aldık -

• Hipotezler

• Nicel yöntemler

• Nitel yöntemler

• Bağımsız ve Bağımlı değişkenler

• Tahmin ve Sonuç değişkenleri

• Kategorik değişkenler

• İkili değişken

• Nominal değişken

• Sıradan değişken

• Sürekli değişken

• Aralık değişkeni

• Oran değişkeni

• Kesikli değişken

• Karıştırıcı değişkenler

• Ölçüm hatası

• Geçerlilik ve güvenilirlik

• İki veri toplama yöntemi

• Varyasyon türleri

• Sistematik olmayan varyasyon

• Sistematik varyasyon

• Frekans dağılımı

• Anlamına gelmek

• Ortanca

• Mod

• Veri dağılımındaki dağılım

• Aralık

• Çeyrekler arası aralık

• Çeyrek

• Olasılık

• Standart sapma

Biz örnek proje dışında komple malzeme çevrimdışı kullanılabilir bu app en önemli avantajı, biz düzenli olarak web tabanlı eklemeye devam çünkü örnek proje bölümü çevrimiçi.

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

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