Data Science Ultimate

KNCMAP

Bu tətbiq haqqında

Bu proqram internet bağlantısının olmaya biləcəyi yerlərdə yolda olarkən məlumat elmini öyrənmək, bacarıqlarını təkmilləşdirmək və ya biliklərini yeniləmək istəyən hər kəs üçün mükəmməldir.

Əsas Xüsusiyyətlər:
Oflayn Giriş:

Bu proqramın əsas üstünlüyü onun oflayn funksionallığıdır. İstifadəçilər aktiv internet bağlantısına ehtiyac duymadan bütün dərsliklərə, dərslərə və nümunələrə daxil ola bilər ki, bu da onu yolda, gediş-gəliş zamanı və ya şəbəkəyə girişi məhdud olan ərazilərdə öyrənmək üçün ideal yoldaş edir.
Hərtərəfli Məzmun:

Tətbiq başlanğıcdan qabaqcıl səviyyələrə qədər geniş məlumat elmi mövzularını əhatə edir. İstər Python ilə yeni başlamısınız, istərsə də qabaqcıl maşın öyrənmə alqoritmləri üzərində işləyirsiniz, tətbiqdə sizə kömək etmək üçün seçilmiş resurslar kitabxanası var.
Əsas mövzulara aşağıdakılar daxildir:
Məlumatların əvvəlcədən işlənməsi: Xam məlumatları təmizləmək və çevirmək üçün üsullar.
Kəşfedici Məlumat Təhlili (EDA): Verilənləri anlamaq və vizuallaşdırmaq üçün üsullar.
Statistik üsullar: Ehtimalın əsasları, fərziyyələrin yoxlanılması və statistik nəticə.
Maşın Öyrənməsi: Nəzarət olunan və nəzarətsiz öyrənmə alqoritmləri.
Dərin Öyrənmə: Neyron şəbəkələrə giriş, CNN, RNN və s.
Big Data: Hadoop, Spark və s. kimi alətlərdən istifadə edərək böyük verilənlər toplusunu idarə etmək.
Modelin qiymətləndirilməsi: Məlumat modellərinin performansını qiymətləndirmək üçün üsullar.
Alətlər və Kitabxanalar: Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras və s. kimi məşhur kitabxanalardan necə istifadə etmək olar.
İnteraktiv Dərsliklər:

Dərin, addım-addım təlimatlar praktiki nümunələr vasitəsilə istifadəçilərə anlayışları anlamağa kömək edir.
Tətbiq Python, R və SQL dillərində kod parçalarını dəstəkləyir və istifadəçilərə praktiki məşqləri izləməyə imkan verir.
Hər bir dərs vəsaiti müxtəlif səviyyələrdə (Başlanğıc, Orta, Qabaqcıl) istifadəçilər üçün nəzərdə tutulmuşdur və öz sürətinizdə irəliləyiş imkanı verir.
Lüğət və İstinad Bölməsi:

Tətbiqə məlumat elminin terminologiyası və alqoritmlərinin hərtərəfli lüğəti daxildir ki, bu da istifadəçilərin oxuyarkən qarşılaşdıqları istənilən termini axtarmalarını asanlaşdırır.
İstinad bölməsi məlumat elmində istifadə olunan müxtəlif alətlər üçün düsturlara, sintaksis nümunələrinə və ümumi təcrübələrə sürətli çıxışı təmin edir.
Öyrənmə yolları:

Tətbiq istifadəçi bilik səviyyəsinə əsaslanaraq seçilmiş öyrənmə yolları təklif edir. Bu yollar istifadəçiləri əsas anlayışlardan qabaqcıl texnikalara qədər tədricən öz bacarıqlarını inkişaf etdirmək üçün mövzuların məntiqi ardıcıllığı ilə istiqamətləndirir.
Testlər və Qiymətləndirmələr:

Öyrənməyi gücləndirmək üçün proqramda hər dərsliyin sonunda testlər və qiymətləndirmələr var. Bunlar istifadəçilərə materialı başa düşmələrini qiymətləndirməyə və irəliləyişlərini izləməyə kömək edir.
İstifadəçilərin səhvlərindən öyrənmələrinə kömək etmək üçün ətraflı həllər və izahatlar verilir.
Nümunə Layihələr:

Tətbiqə istifadəçilərin praktiki təcrübə kimi istifadə edə biləcəyi nümunə məlumat elmi layihələri daxildir. Bu layihələr real dünya ssenarilərinin geniş spektrini əhatə edir, məsələn:
Ev qiymətlərinin proqnozlaşdırılması
Mətn məlumatlarının sentiment təhlili
Dərin öyrənmə ilə təsvirin tanınması
Zaman sıralarının proqnozlaşdırılması və s.
Mətn və vizual məzmun:

Üçün idealdır:
Başlayanlar: Əgər məlumat elmində yenisinizsə, proqram sadə dildə izah edilən fundamental anlayışlarla bu sahəyə asan giriş təqdim edir.
Orta səviyyədə öyrənənlər: Artıq müəyyən biliyə malik olanlar maşın öyrənməsi alqoritmləri və məlumatların vizuallaşdırılması kimi daha təkmil mövzulara daxil ola bilərlər.
Qabaqcıl İstifadəçilər: Məlumat mütəxəssisləri dərin öyrənmə, böyük məlumatların təhlili və AI-də qabaqcıl üsullar kimi qabaqcıl məzmundan faydalana bilər.
Tələbələr və Peşəkarlar: Akademik və ya peşəkar məqsədlər üçün məlumat elmində bacarıqlarını artırmaq istəyən hər kəs tətbiqi əvəzolunmaz mənbə kimi tapacaq.
Faydaları:
Rahatlıq: İnternet bağlantısına ehtiyac olmadan bütün öyrənmə resurslarına daxil olun.
Strukturlaşdırılmış Öyrənmə: Əvvəlki konsepsiyalara əsaslanan mövzuların məntiqi irəliləməsi, öz-özünə öyrənmə üçün mükəmməldir.
Təcrübəli Təcrübə: Öyrəndiklərinizi tətbiq etmək üçün interaktiv kodlaşdırma problemləri və real həyatda verilənlər elmi layihələri daxildir.

Məxfilik Siyasəti https://kncmap.com/privacy-policy/