Data Science using R & Python

Tutorial R, Python, dan statistik untuk sains data, pembelajaran mesin, dan AI

Ilmu data, Pembelajaran Mesin, dan Kecerdasan Buatan sedang booming.

Ilmu data pada dasarnya mengubah data terstruktur atau tidak terstruktur ke dalam wawasan, pemahaman dan pengetahuan menggunakan metode, proses dan algoritma ilmiah.

R dan Python adalah bahasa pemrograman yang paling umum digunakan dalam Ilmu Data.

R adalah bahasa open source gratis yang digunakan sebagai perangkat lunak statistik dan visualisasi. Ini dapat menangani data terstruktur (terorganisir) dan semi-terstruktur (semi-terorganisir).

Untuk mempelajari R untuk ilmu data, kami membahas semua aspek sebagai berikut:

& # 10020; pengantar

& # 10020; Tipe Data dalam R

& # 10020; Variabel dalam R

& # 10020; Operator di R

& # 10020; Pernyataan bersyarat

& # 10020; Pernyataan putaran

& # 10020; Pernyataan Kontrol Loop

& # 10020; R Script

& # 10020; Fungsi R

& # 10020; Fungsi Kustom

& # 10020; Struktur data

• Vektor atom

• Matriks

• Array

• Faktor

• Frame Data

• Daftar

& # 10020; Impor / Ekspor Data - Tetapkan nilai ke struktur data

& # 10020; Manipulasi Data / Transformasi

& # 10020; Menerapkan fungsi Basis R

& # 10020; Paket dplyr

Untuk Python kita bahas berikut -

& # 10020; Penyetelan lingkungan dan Essentials of Python

• Pendahuluan dan Pengaturan Lingkungan

• Penugasan variabel dalam Python

• Tipe Data dalam Python

• Struktur Data: Tuple

• Struktur Data: Daftar

• Struktur Data: Kamus (Diktik)

• Struktur Data: Set

• Operator Dasar: di

• Operator Dasar: + (plus)

• Operator Dasar: * (berkembang biak)

• Fungsi

• Fungsi Urutan Bawaan dalam Python

• Control Flow Statement: if, elif, else

• Control Flow Statement: untuk Loops

• Control Flow Statement: while Loops

• Penanganan Eksepsi

& # 10020; Perhitungan Matematika dengan NumPy dengan Python

• Jenis Array

• Atribut ndarray

• Operasi Dasar

• Mengakses Elemen Array

• Salin dan Tampilan

• Fungsi Universal (ufunc)

• Manipulasi Bentuk

• Penyiaran

• Aljabar linier

& # 10020; Manipulasi Data dengan Panda

    • Mengapa Panda?

    • Struktur data

    • Seri - Penciptaan

    • Seri - Elemen Akses

    • Seri - Operasi vektorisasi

    • DataFrame - Pembuatan

    • Melihat DataFrame

    • Menangani Nilai yang Hilang

    • Operasi Data dengan Fungsi

    • Fungsi Statistik untuk Operasi Data

    • Pengoperasian Data dengan GroupBy

    • Pengoperasian Data: Penyortiran

    • Operasi Data: Menggabungkan, Menggandakan, Menggabungkan

    • Operasi SQL di Pandas

Statistik adalah bagian penting untuk mulai belajar di bidang ini.

Istilah yang digunakan dalam statistik sangat aneh dan sulit dipahami bagi pemula, jadi kami mencoba yang terbaik untuk menjelaskan istilah ini dalam bahasa yang sangat mudah untuk pemula, tingkat Menengah atau Orang Tingkat Lanjut dalam Ilmu Data, Pembelajaran Mesin, bidang AI.

Di sini kami membahas begitu banyak istilah yang digunakan dalam statistik seperti -

• Hipotesis

• Metode kuantitatif

• Metode kualitatif

• Variabel bebas dan tergantung

• Variabel prediktor dan hasil

• Variabel kategorikal

• Variabel biner

• Variabel nominal

• Variabel ordinal

• Variabel kontinu

• Variabel interval

• Variabel rasio

• Variabel diskrit

• Variabel pengganggu

• Kesalahan pengukuran

• Validitas dan Keandalan

• Dua metode pengumpulan data

• Jenis variasi

• Variasi yang tidak sistematis

• Variasi sistematis

• Distribusi frekuensi

• Berarti

• Median

• Mode

• Penyebaran dalam distribusi data

• Jarak

• Jarak interkuartil

• Kuartil

• Probabilitas

• Standar deviasi

Keuntungan terpenting dari aplikasi ini yang menyelesaikan materi kecuali proyek sampel tersedia offline, bagian proyek sampel online karena kami terus menambahkannya berbasis web biasa.

Kompiler online pada perangkat Mobile, Anda dapat menulis kode pada ponsel dan menjalankannya untuk melihat hasilnya.

Simulasi Test / Ujian - Periksa pengetahuan Anda dalam Ilmu Data dengan mencoba ujian simulasi ini, setiap pertanyaan memiliki 4 pilihan dan 1 jawaban yang benar.