Data Science using R & Python offline tutorial for Android APK

Сүрөттөмө

Маалымат илими, Machine Learning жана Жасалма интеллект рыногу өсүүдө.

Маалымат илими негизинен илимий методдорду, процесстерди жана алгоритмдерди колдонуу менен структураланган же структураланбаган маалыматтарды түшүнүккө, түшүнүккө жана билимге айландырууда.

R жана Python маалыматтар илиминде колдонулган эң кеңири таралган программалоо тилдери.

R статистикалык жана визуализациялык программа катары колдонулган бекер ачык булак тили. Ал структураланган (уюшкан) жана жарым структураланган (жарым уюшулган) маалыматтар менен иштей алат.

Маалымат илими үчүн R үйрөнүү үчүн биз төмөнкүдөй бардык аспектилерди камтыдык:

Киришүү

Рдеги маалымат түрлөрү

R өзгөрмөлөр

Операторлор Р

Шарттуу билдирүүлөр

Цикл билдирүүлөрү

Циклди башкаруу билдирүүлөрү

R Script

R Функциялары

Ыңгайлаштырылган функция

Маалымат структуралары

Атомдук векторлор

Матрица

Массивдер

Факторлор

Маалымат алкактары

Тизме

Маалыматтарды импорттоо/экспорттоо Маалымат структурасына маанилерди дайындоо

Маалыматтарды манипуляциялоо/трансформациялоо

R базасынын функциясын колдонуу

dplyr пакети

Python үчүн биз төмөнкүлөрдү карадык -

Курчап турган чөйрөнү орнотуу жана Python негиздери

Киришүү жана Айлана-чөйрөнү орнотуу

Pythonдо өзгөрмөлөрдү дайындоо

Pythonдогу маалымат түрлөрү

Маалымат структурасы: Tuple

Маалымат түзүмү: Тизме

Маалымат түзүмү: Сөздүк (Dict)

Маалымат структурасы: Орнотуу

Негизги оператор: in

Негизги оператор: + (плюс)

Негизги оператор: * (көбөйтүү)

Функциялар

Pythonдо орнотулган ырааттуу функция

Башкаруу агымынын билдирүүлөрү: if, elif, else

Башкаруу агымынын билдирүүлөрү: циклдер үчүн

Башкаруу агымынын билдирүүлөрү: while циклдери

Exception Handling

Python тилинде NumPy менен математикалык эсептөө

Массивдердин түрлөрү

Ndarray атрибуттары

Негизги операциялар

Массив элементине кирүү

Көчүрмө жана Көрүүлөр

Универсалдуу функциялар (ufunc)

Форма манипуляциясы

Берүү

Сызыктуу алгебра

Пандалар менен маалымат манипуляциясы

Эмне үчүн Pandas?

Маалымат структуралары

Серияларды түзүү

Сериялык кирүү элементи

Серияларды векторизациялоо операциялары

DataFrame түзүү

DataFrame көрүү

Жетишпеген баалуулуктарды иштетүү

Функциялар менен маалымат операциялары

Маалыматтар менен иштөө үчүн статистикалык функциялар

GroupBy менен берилиштер менен иштөө

Берилиштерди иштетүү: Сорттоо

Берилиштер операциясы: бириктирүү, кайталоо, бириктирүү

Pandasдагы SQL операциясы

Статистика бул жаатта үйрөнүүнү баштоо үчүн маанилүү бөлүгү болуп саналат.

Статистикада колдонулган терминдер жаңы баштагандар үчүн абдан кызык жана түшүнүү кыйын, ошондуктан биз бул терминдерди Data Science, Machine Learning, AI тармагындагы жаңы башталгыч, орто же жогорку деңгээлдеги балдар үчүн абдан жеңил тилде түшүндүрүүгө болгон күчүбүздү жумшадык.

Бул жерде биз статистикада колдонулган көптөгөн терминдерди камтыдык:

Гипотезалар

Сандык методдор

Сапаттуу методдор

Көз карандысыз жана көз каранды өзгөрмөлөр

Болжолдоочу жана натыйжа өзгөрмөлөрү

Категориялык өзгөрмөлөр

Бинардык өзгөрмө

Номиналдуу өзгөрмө

Ординалдык өзгөрмө

Үзгүлтүксүз өзгөрмө

Интервал өзгөрмө

Катыш өзгөрмө

Дискреттик өзгөрмө

Чаташтыруучу өзгөрмөлөр

Өлчөө ката

Жарактуулугу жана ишенимдүүлүгү

Маалыматтарды чогултуунун эки ыкмасы

Вариациянын түрлөрү

Системалык эмес вариация

Системалык вариация

Жыштык бөлүштүрүү

Mean

Медиана

Mode

Маалыматтарды бөлүштүрүүдө дисперсия

Диапазон

Квартиль аралык диапазон

Квартилдер

Ыктымалдуулук

Стандарттык четтөө

Бул колдонмонун эң маанилүү артыкчылыгы, үлгү долбоордон башка толук материал оффлайн режиминде жеткиликтүү, долбоордун үлгү бөлүгү онлайн, анткени биз аны интернетке негизделген үзгүлтүксүз кошуп турабыз.

Мобилдик түзмөктө онлайн компилятор, сиз мобилдик телефонго код жазып, натыйжаны көрүү үчүн аны иштете аласыз.

Симуляциялык тест/экзамен - Бул симуляция сынагынан өтүп, маалымат илими боюнча билимиңизди текшериңиз, ар бир суроонун 4 варианты жана 1 туура жообу бар.