Data Science with R & Python Free Offline Tutorial

डेटा विज्ञान, मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धि
बाजार उछाल पर है।
डेटा विज्ञान मूल रूप से संरचित या असंरचित डेटा को वैज्ञानिक तरीकों, प्रक्रियाओं और एल्गोरिदम का उपयोग करके अंतर्दृष्टि, समझ और ज्ञान में परिवर्तित कर रहा है।
r और python
डेटा विज्ञान में सांख्यिकीय, गणितीय, डेटा wrangling, अन्वेषण और विज़ुअलाइजेशन के लिए उपयोग की जाने वाली मुक्त ओपन सोर्स प्रोग्रामिंग भाषाएं हैं। यह संरचित (संगठित) और अर्ध-संरचित (अर्ध-संगठित) डेटा से निपट सकता है।
डेटा विज्ञान के लिए आर सीखने के लिए हमने सभी पहलुओं को निम्नानुसार कवर किया है:
• परिचय
• आर
में डेटा-प्रकार • आर
में चर • आर
में ऑपरेटरों • सशर्त बयान
• लूप स्टेटमेंट
• लूप नियंत्रण विवरण
• आर स्क्रिप्ट
• आर कार्य
• कस्टम फ़ंक्शन
• डेटा संरचनाएं
⁎ परमाणु वैक्टर
⁎ मैट्रिक्स
⁎ सरणी
⁎ कारक
⁎ डेटा फ्रेम
⁎ सूची
• आयात / निर्यात डेटा - डेटा संरचना में मान असाइन करें
• डेटा मैनिपुलेशन / परिवर्तन
• बेस आर के फ़ंक्शन को लागू करें
• dplyr पैकेज
पायथन के लिए हमने निम्नलिखित को कवर किया -
Evenvironment सेटअप और अजगर के अनिवार्य
✽introduction और पर्यावरण सेटअप
✽ पायथन में विच्छेदन असाइनमेंट
✽Data Python में प्रकार
✽data संरचना: tuple
✽data संरचना: सूची
✽data संरचना: शब्दकोश (डिक्ट)
✽data संरचना: सेट
✽BASIC ऑपरेटर:
✽basic ऑपरेटर में: (प्लस)
✽basic Oparato आर: * (गुणा)
✽built-इन अनुक्रम फ़ंक्शन पाइथन में
✽control फ्लो स्टेटमेंट: यदि, एलिफ़, और
✽control फ्लो स्टेटमेंट: लूप के लिए ✽control प्रवाह विवरण: जबकि loops
✽ अपसेप्शन हैंडलिंग
✤ अखरू में सुन्न के साथ Mathemathical गणना
✽ सरणी के प्रकार
ndarray के attributes
✽basic संचालन
✽basic संचालन
✽ccessing सरणी तत्व
✽copy और विचार
✽universal कार्य (Ufunc)
✽shape मैनिपुलेशन
✽broadcasting
✽broadcasting
✽linear algebra
✽linear algebra
✤data पांडस के साथ हेरफेर
• क्यों पांडास?
• डेटा संरचनाएं
• श्रृंखला - निर्माण
• श्रृंखला - अभिगम तत्व
• श्रृंखला - वेक्टरिंग ऑपरेशंस
• डेटाफ्रेम - निर्माण
• डेटाफ्रेम देखना
मान
• कार्यों के साथ डेटा संचालन
• डेटा संचालन के लिए सांख्यिकीय कार्य
• ग्रुपबी के साथ डेटा ऑपरेशन
• डेटा ऑपरेशन: सॉर्टिंग
• डेटा ऑपरेशन: मर्ज, डुप्लिकेट, कॉन्सटेनेट
• एसक्यूएल ओ पांडा में परिचय
सांख्यिकी
इस क्षेत्र में सीखने के लिए महत्वपूर्ण हिस्सा है।
आंकड़ों में उपयोग की जाने वाली शर्तें शुरुआती लोगों के लिए बहुत अजीब और कठिन हैं, इसलिए हमने अपनी पूरी कोशिश की डेटा विज्ञान, मशीन लर्निंग, एआई फील्ड में नौसिखिया, इंटरमीडिएट या उन्नत स्तर के लोगों के लिए बहुत आसान भाषा में इन शर्तों को समझाने के लिए।
यहां हमने आंकड़ों में उपयोग किए जाने वाले कई शर्तों को कवर किया -
• परिकल्पना
• मात्रात्मक विधियां
• गुणात्मक तरीके
• स्वतंत्र और आश्रित चर
• भविष्यवाणी और परिणाम चर
• श्रेणीबद्ध चर
• बाइनरी चर
• नाममात्र चर
• आदेशात्मक चर
• निरंतर परिवर्तनीय
• अंतराल चर
• अनुपात चर
• असतत चर
• घुमावदार चर
• माप त्रुटि
• वैधता और विश्वसनीयता
• डेटा संग्रह के दो तरीके
br> • भिन्नता के प्रकार
• अनसुल्टी विविधता
• व्यवस्थित भिन्नता
• आवृत्ति वितरण
• मतलब
• औसत
• मोड
• डिस्पे डेटा के वितरण में आरएसआईओन • रेंज
• इंटरक्वार्टाइल रेंज
• क्वार्टाइल
• संभावना
• मानक विचलन
इस ऐप का सबसे महत्वपूर्ण लाभ जो नमूना परियोजना को छोड़कर सामग्री को पूरा करता है ऑफ़लाइन उपलब्ध है, नमूना प्रोजेक्ट पार्ट ऑनलाइन है क्योंकि हम इसे वेब आधारित नियमित रूप से जोड़ते रहते हैं।
मोबाइल डिवाइस पर ऑनलाइन कंपाइलर, आप मोबाइल पर कोड लिख सकते हैं और आउटपुट देखने के लिए इसे चला सकते हैं।
सिमुलेशन टेस्ट / परीक्षा - इस सिमुलेशन परीक्षा का प्रयास करके डेटा विज्ञान में अपने ज्ञान की जांच करें, प्रत्येक प्रश्न में 4 विकल्प और 1 सही उत्तर हैं।