Data Science using R & Python

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 i linguaggi di programmazione più comuni utilizzati in Data Science.

R è un linguaggio open source gratuito utilizzato come software statistico e di visualizzazione. 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:

& # 10020; introduzione

& # 10020; Tipi di dati in R

& # 10020; Variabili in R

& # 10020; Operatori in R

& # 10020; Dichiarazioni condizionali

& # 10020; Dichiarazioni in loop

& # 10020; Dichiarazioni di controllo del ciclo

& # 10020; R Script

& # 10020; Funzioni R.

& # 10020; Funzione personalizzata

& # 10020; Strutture dati

• Vettori atomici

• Matrice

• Matrici

• Fattori

• Cornici dati

• Elenco

& # 10020; Importa / esporta dati - Assegna valori alla struttura dati

& # 10020; Manipolazione / trasformazione dei dati

& # 10020; Applica la funzione di Base R

& # 10020; Pacchetto dplyr

Per Python abbiamo seguito:

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

• Introduzione e configurazione dell'ambiente

• Assegnazione delle variabili in Python

• Tipi di dati in Python

• Struttura dei dati: tupla

• Struttura dei dati: elenco

• Struttura dei dati: dizionario (Dict)

• Struttura dei dati: impostata

• Operatore di base: in

• Operatore di base: + (più)

• Operatore di base: * (moltiplicare)

• Funzioni

• Funzione di sequenza integrata in Python

• Dichiarazioni del flusso di controllo: if, elif, else

• Dichiarazioni del flusso di controllo: per loop

• Dichiarazioni del flusso di controllo: mentre loop

• La gestione delle eccezioni

& # 10020; Calcolo matematico con NumPy in Python

• Tipi di array

• Attributi di ndarray

• Operazioni di base

• Accesso all'elemento array

• Copia e visualizzazioni

• Funzioni universali (ufunc)

• Manipolazione della forma

• Trasmissione

• 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

• Significare

• mediana

• Modalità

• 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.