Tutoriel Science des données a

R, Python, statistiques, science des données, apprentissage automatique, IA

Le marché de la science des données, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle est en plein essor.

La science des données consiste essentiellement à convertir des données structurées ou non structurées en informations, compréhension et connaissances à l'aide de méthodes, processus et algorithmes scientifiques.

R et Python sont des langages open source gratuits utilisés comme logiciels statistiques et de visualisation. Il peut traiter des données structurées (organisées) et semi-structurées (semi-organisées).

Pour apprendre R pour la science des données, nous avons couvert tous les aspects comme suit:

• Introduction

• Types de données dans R

• Variables dans R

• Opérateurs en R

• Expressions conditionnelles

• Instructions de boucle

• Instructions de contrôle de boucle

• Script R

• Fonctions R

• Fonction personnalisée

• Structures de données

• Vecteurs atomiques

• Matrice

• Tableaux

• Facteurs

• Cadres de données

• Liste

• Importer / Exporter des données - Attribuer des valeurs à la structure de données

• Manipulation / transformation des données

• Appliquer la fonction de Base R

• Forfait dplyr

Pour Python, nous avons couvert les points suivants -

• Configuration de l'environnement et Essentials of Python

• Introduction et configuration de l'environnement

• Affectation variable en Python

• Types de données en Python

• Structure des données: Tuple

• Structure des données: liste

• Structure des données: dictionnaire (Dict)

• Structure des données: définir

• Opérateur de base: en

• Opérateur de base: + (plus)

• Opérateur de base: * (multiplier)

•Les fonctions

• Fonction de séquence intégrée en Python

• Instructions de flux de contrôle: if, elif, else

• Instructions de flux de contrôle: pour les boucles

• Instructions de flux de contrôle: tandis que les boucles

•Gestion des exceptions

• Calcul mathématique avec NumPy en Python

• Types de tableaux

• Attributs de ndarray

•Opérations de base

• Accès à l'élément de tableau

• Copie et vues

• Fonctions universelles (ufunc)

• Manipulation de forme

•Diffusion

•Algèbre linéaire

Les statistiques sont des éléments cruciaux pour commencer à apprendre dans ce domaine.

Les termes utilisés dans les statistiques sont très étranges et difficiles à comprendre pour les débutants, nous avons donc fait de notre mieux pour expliquer ces termes dans un langage très facile pour les gars de niveau novice, intermédiaire ou avancé en science des données, apprentissage automatique, domaine de l'IA.

Ici, nous avons couvert tant de termes utilisés dans les statistiques comme -

• Hypothèses

• Méthodes quantitatives

• Méthodes qualitatives

• Variables indépendantes et dépendantes

• Variables prédicteurs et résultats

• Variables catégorielles

• Variable binaire

• Variable nominale

• Variable ordinale

• Variable continue

• Variable d'intervalle

• Variable de rapport

• Variable discrète

• Variables confusionnelles

• Erreur de mesure

• Validité et la fiabilité

• Deux méthodes de collecte de données

• Types de variation

• Variation non systématique

• Variation systématique

• Distribution de fréquence

• La moyenne

• La médiane

• La mode

• Dispersion dans la distribution des données

• Intervalle

• Gamme interquartile

• Quartiles

• Probabilité

• Écart-type

L'avantage le plus important de cette application est que le matériel complet, à l'exception d'un exemple de projet, est disponible hors ligne, un exemple de partie de projet est en ligne, car nous continuons de l'ajouter régulièrement sur le Web.