Data Science using R & Python offline tutorial for Android
| संस्करण | 2.1-paid |
|---|---|
| प्रकाशक | Concept Apps World |
| रिलीज़ की तारीख | Apr 22, 2020 |
| तारीख संकलित हुई | Apr 22, 2020 |
| ओएस आवश्यकताओं | Android |
| आवश्यकताएँ | Requires Android 4.1 and up |
| कुल डाउनलोड | 1 |
| कीमत | $1.99 |
विवरण
डेटा साइंस, मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का बाजार उफान पर है।
डेटा विज्ञान मूल रूप से संरचित या असंरचित डेटा को वैज्ञानिक विधियों, प्रक्रियाओं और एल्गोरिदम का उपयोग करके अंतर्दृष्टि, समझ और ज्ञान में परिवर्तित कर रहा है।
आर और पायथन डेटा साइंस में उपयोग की जाने वाली सबसे आम प्रोग्रामिंग भाषाएं हैं।
आर मुक्त मुक्त स्रोत भाषा है जिसका उपयोग सांख्यिकीय और विज़ुअलाइज़ेशन सॉफ़्टवेयर के रूप में किया जाता है। 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 इस प्रकार कवर किया:
परिचय
R . में डेटा-प्रकार
R . में चर
R . में ऑपरेटर
सशर्त बयान
लूप स्टेटमेंट
लूप कंट्रोल स्टेटमेंट्स
आर स्क्रिप्ट
आर कार्य
कस्टम फंक्शन
डेटा संरचनाएं
परमाणु वैक्टर
आव्यूह
सरणियों
कारकों
डेटा फ्रेम्स
सूची
आयात/निर्यात डेटा डेटा संरचना को मान असाइन करें
डेटा हेरफेर/परिवर्तन
बेस आर का कार्य लागू करें
dplyr पैकेज
पायथन के लिए हमने निम्नलिखित को कवर किया -
पर्यावरण सेटअप और पायथन की अनिवार्यता
परिचय और पर्यावरण सेटअप
पायथन में परिवर्तनीय असाइनमेंट
पायथन में डेटा प्रकार
डेटा संरचना: Tuple
डेटा संरचना: सूची
डेटा संरचना: शब्दकोश (डिक्ट)
डेटा संरचना: सेट
बेसिक ऑपरेटर: in
बेसिक ऑपरेटर: + (प्लस)
बेसिक ऑपरेटर: * (गुणा)
कार्यों
पायथन में बिल्ट-इन सीक्वेंस फंक्शन
नियंत्रण प्रवाह विवरण: यदि, एलिफ, अन्य
नियंत्रण प्रवाह विवरण: लूप्स के लिए
नियंत्रण प्रवाह विवरण: जबकि लूप्स
एक्सेप्शन हेंडलिंग
पायथन में NumPy के साथ गणितीय संगणना
सरणियों के प्रकार
ndarray के गुण
बुनियादी संचालन
ऐरे तत्व तक पहुंचना
कॉपी और व्यू
यूनिवर्सल फंक्शन्स (ufunc)
आकार में हेरफेर
प्रसारण
लीनियर अलजेब्रा
पंडों के साथ डेटा हेरफेर
पांडा क्यों?
डेटा संरचनाएं
श्रृंखला निर्माण
सीरीज एक्सेस एलिमेंट
सीरीज वेक्टराइजिंग ऑपरेशंस
डेटाफ़्रेम निर्माण
डेटाफ़्रेम देखना
गुम मूल्यों को संभालना
कार्यों के साथ डेटा संचालन
डेटा संचालन के लिए सांख्यिकीय कार्य
GroupBy . के साथ डेटा संचालन
डेटा ऑपरेशन: छँटाई
डेटा ऑपरेशन: मर्ज, डुप्लिकेट, कॉन्सटेनेशन
पंडों में एसक्यूएल ऑपरेशन
इस क्षेत्र में सीखना शुरू करने के लिए सांख्यिकी महत्वपूर्ण हिस्सा है।
आंकड़ों में इस्तेमाल की जाने वाली शर्तें शुरुआती लोगों के लिए बहुत अजीब और समझने में कठिन हैं, इसलिए हमने डेटा साइंस, मशीन लर्निंग, एआई क्षेत्र में नौसिखिए, इंटरमीडिएट या उन्नत स्तर के लोगों के लिए इन शर्तों को बहुत आसान भाषा में समझाने की पूरी कोशिश की।
यहाँ हमने आँकड़ों में इस्तेमाल होने वाले कई शब्दों को शामिल किया है जैसे -
परिकल्पना
मात्रात्मक विधियां
गुणात्मक तरीके
स्वतंत्र और आश्रित चर
भविष्यवक्ता और परिणाम चर
श्रेणीगत चर
बाइनरी चर
नाममात्र चर
सामान्य चर
लगातार बदलने वाला
अंतराल चर
अनुपात चर
असतत चर
गड़बड़ी करने वाले चर
माप त्रुटि
वैधता और विश्वसनीयता
डेटा संग्रह के दो तरीके
भिन्नता के प्रकार
अव्यवस्थित भिन्नता
व्यवस्थित भिन्नता
आवृति वितरण
अर्थ
मंझला
तरीका
डेटा के वितरण में फैलाव
सीमा
अन्तःचतुर्थक श्रेणी
चतुर्थक
संभावना
मानक विचलन
इस ऐप का सबसे महत्वपूर्ण लाभ यह है कि नमूना परियोजना को छोड़कर पूरी सामग्री ऑफ़लाइन उपलब्ध है, नमूना परियोजना का हिस्सा 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 साइंस में अपने ज्ञान की जाँच करें, प्रत्येक प्रश्न में 4 विकल्प और 1 सही उत्तर होता है।
