Data science

Softecks

Reklam ehtiva edirProqramdaxili satınalmalar

Bu tətbiq haqqında

Python, statistika və maşın öyrənməsi resurslar arasında səpələndikdə məlumat elmi çətin görünə bilər. Məlumat elmi dərsləri və kalkulyatorları bir araya gətirərək, dərslər, layihələr və müsahibələr üçün məlumat təhlili, vizuallaşdırma və statistikanı oflayn öyrənməyə kömək edir.

📚 ƏSAS XÜSUSİYYƏTLƏR

✅ Strukturlaşdırılmış məlumat elmi dərsləri
12 sahəni araşdırın: Əsaslar və Məqsəd; Karyera, Rollar və Dillər; Sənaye Tətbiqləri və Tədqiqatlar; Sərhədlər və Müqayisələr; Əsas Metodlar və Alqoritmlər; Python Əsasları; Məlumat Giriş/Çıxışı və Qəbulu; Mübahisə və Aqreqasiya; Vizuallaşdırma; Zaman Seriyası, Məkan və Şəbəkə; Təsviri Statistika və Paylanmalar; və Statistik Testlər və Əlaqələr.

✅ Məlumat təhlili üçün Python dilini öyrənin
Fayllardan, veb mənbələrdən və verilənlər bazalarından Python məlumatlarının daxil edilməsini öyrənin, sonra təmizləmə, aqreqasiya, qrafiklər və vizuallaşdırmanı araşdırın. Onları zaman seriyası, coğrafi məkan və şəbəkə məlumat konsepsiyaları ilə əlaqələndirin.

✅ Statistika ilə özünəinam yaradın
Orta, median, mod, dispersiya, standart sapma, faizlər, z-ballar, ehtimal paylanmaları, korrelyasiya, kovariasiya, hipotez testi və etibarlılıq intervallarını nəzərdən keçirin. Nəticə çıxarmazdan əvvəl müxtəlif ölçmələrin məlumat dəsti haqqında nə dediyini öyrənin.

✅ 21 pulsuz məlumat elmi aləti
Orta/median/mod, dispersiya, standart sapma, diapazon və IQR, faiz, z-bal, çəkili orta, kovariasiya, korrelyasiya, ehtimal, normal və binomial paylanmalar, nümunə ölçüsü, etibarlılıq intervalları, normallaşdırma, min-maks miqyaslama, standartlaşdırma, itkin dəyərlər, kənarlaşma aşkarlanması, CSV xülasələri və təsviri statistikanı sınayın.

✅ Bütün 45 alətə genişləndirin
Birdəfəlik alış-veriş, xətti və logistik reqressiya, R-kvadrat, MAE, MSE, RMSE, təsnifat metrikləri, qarışıqlıq matrisi, ROC/AUC, K-ortaları, KNN, qərar ağacları, entropiya, Gini çirklənməsi, Sadəlövh Bayes, PCA, oxşarlıq, məsafə, hərəkətli ortalamalar, eksponensial hamarlaşdırma, A/B testi, xüsusiyyət əhəmiyyəti və layihə planlaşdırması əlavə edərək, bütün alətlər kolleksiyasını açır.

✅ Necə etməli, oflayn oxu və axtarış
Python, maşın öyrənməsi, statistika və vizuallaşdırma mövzularına yenidən baxmaq üçün 30 yeni Necə etməli məqaləsindən, oflayn dərslərdən, əlfəcinlərdən və axtarışdan istifadə edin.

👥 BU KİM ÜÇÜNDÜR?

• Tələbələr: statistikanı, tapşırıqları və viva suallarını dərslər və nümunə hesablamaları ilə yenidən nəzərdən keçirin.
• Python yeni başlayanlar: kodu sınamadan əvvəl məlumatların daxil edilməsini, təmizlənməsini, aqreqasiyasını və qrafiklərini öyrənin.
• İstedadlı analitiklər: məlumat dəstlərini öyrənərkən xülasə statistikasını, itkin dəyərləri və miqyası araşdırın.
• Layihə öyrənənlər: müsahibələrdən əvvəl reqressiyanı, klasterləşməni, model qiymətləndirməsini və hipotez testini yenidən nəzərdən keçirin.

💡 NƏ ÜÇÜN MƏLUMAT ELMİNİ SEÇMƏLİSİNİZ?

Qeydlər və təcrid olunmuş kalkulyatorlar arasında keçid etmək əvəzinə, bir tətbiqdə konsepsiyaları və əlaqəli riyaziyyatı öyrənin. Dərslər, 30 Təlimat məqaləsi, 21 pulsuz alət, birdəfəlik alət kilidini açma, əlfəcinlər və oflayn oxu dəstəyinin yenidən baxılması. Məsələn, model performansını araşdırmadan əvvəl CSV xülasəsini nəzərdən keçirin və kənar göstəriciləri yoxlayın. Bu, canlı Python IDE və ya peşəkar təsdiqləmənin əvəzedicisi deyil, təhsil istinadıdır.

❓ TEZ-TEZ VERİLƏN SUALLAR

S: Məlumat elmini oflayn öyrənə bilərəmmi?
C: Bəli. Dərs məzmunu oflayn girişi dəstəkləyir və səyahət edərkən və ya etibarlı bağlantıdan uzaqda öyrənməyə kömək edir.

S: Tətbiq Python və statistikanı öyrədirmi?
C: Bəli. Mövzulara Python məlumatlarının mənimsənilməsi, mübahisə, vizuallaşdırma, təsviri statistika, paylanmalar, statistik test və əlaqələr daxildir.

S: Satın almadan nələr daxildir?
C: Statistika, ehtimal, normallaşdırma, itkin məlumatlar, kənar göstəricilər və CSV xülasəsi üçün 21 pulsuz kalkulyator var. Birdəfəlik alış-veriş bütün 45 alətin kilidini açır.

S: Burada maşın öyrənmə modellərini öyrədə bilərəmmi?
C: Tətbiq ML konsepsiyalarını öyrədir və analitik kalkulyatorlar təqdim edir. Bu, canlı model təlim mühiti və ya Python kod çalışdırıcısı deyil.

🚀 Python, statistika, məlumatların təhlili, maşın öyrənmə konsepsiyaları və vizuallaşdırmanı öyrənmək üçün bu gün Data Science proqramını yükləyin. Daha güclü təməllər qurun, faydalı alətləri araşdırın və növbəti təhsil sessiyanızı əhəmiyyətli edin!

Yeniliklər

✅ Added new interactive tools
✅ Introduced comprehensive How-To sessions
✅ Enhanced overall performance and user interface design