Data science

Softecks

Reklam ehtiva edir

Bu tətbiq haqqında

Data Science, məlumat elmini aydın və mütəşəkkil şəkildə başa düşmək istəyən tələbələr, yeni başlayanlar, məzunlar və mütəxəssislər üçün strukturlaşdırılmış bir təhsil tətbiqidir. Əsas anlayışları, praktik izahları və mövzu əsaslı öyrənməni bir rahat mobil təhsil resursuna gətirir.

MƏLUMAT ELMİNİ ADDIM-ADDIM ÖYRƏNİN

Data elmi, insanların məlumatı başa düşməsinə və daha yaxşı qərarlar qəbul etməsinə kömək etmək üçün məlumatların təhlili, statistika, proqramlaşdırma və problem həllini birləşdirir. Bu tətbiq, əsas ideyalardan başlayaraq analitik metodlara, ehtimal anlayışlarına, Python əsaslı mövzulara və praktik tətbiqlərə doğru irəliləyərək mövzunu tədricən təqdim edir.

Dərslər sadə formatda təşkil olunur ki, bir anda bir anlayışı öyrənə biləsiniz. İstər məlumat elmi kursuna başlayın, istər vacib prinsipləri yenidən nəzərdən keçirin, istərsə də məlumat aliminin işini araşdırın, tətbiq sizə daha güclü bir konseptual təməl qurmağa kömək edir.

NƏ ÖYRƏNƏ BİLƏRSİNİZ

Tətbiq aşağıdakılarla əlaqəli təhsil məzmununu ehtiva edir:

• Məlumat elminin əsasları və prosesləri
• Məlumat təhlili konsepsiyaları və metodları
• Məlumat elminin arxitekturası və iş axını
• Məlumat aliminin rolları və məsuliyyətləri
• Əlaqəli anlayışlar arasındakı ümumi fərqlər
• Məlumat elmində istifadə olunan proqramlaşdırma konsepsiyaları
• Python əsaslı məlumat təhlili mövzuları
• Məlumatların qrafik təsviri
• Mərkəzi meyl və variasiya ölçüləri
• Ehtimal və statistik paylanmalar
• Korrelyasiya və statistik əlaqələr
• Fərziyyə ilə əlaqəli statistik anlayışlar
• Müxtəlif sahələrdə məlumat elminin tətbiqləri

Yeni başlayanlar təriflər və giriş izahları ilə başlaya bilərlər, əsas biliklərə malik öyrənənlər isə tətbiqi yenidən baxmaq və konsepsiyanı möhkəmləndirmək üçün istifadə edə bilərlər.

PYTHON VƏ STATİSTİKA

Python adətən məlumatlarla işləmək üçün istifadə olunur, statistika isə nümunələri, variasiyaları və əlaqələri anlamaq üçün təməl təmin edir. Tətbiqdə istifadəçilərin tez-tez öyrənilən Python və statistik anlayışlarla tanış olmasına kömək edən materiallar var.

Qrafik məlumatları, ortalamalar, dispersiya, ehtimal paylanmaları, korrelyasiya və statistik testlərlə əlaqəli mövzuları araşdırın. Məqsəd bu anlayışların nə demək olduğunu və onların məlumat təhlili ilə necə əlaqəli olduğunu izah etməkdir.

TƏTBİQ XÜSUSİYYƏTLƏRİ

• Strukturlaşdırılmış mövzu üzrə dərslər
• Aydın, yeni başlayanlar üçün uyğun izahatlar
• Rahat təhsil üçün sadə naviqasiya
• Mövzuları tez tapmaq üçün axtarış seçimi
• Əlfəcinlərə əlavə edin və ya sevimli dəstək
• Öyrənmə və təkrarlama üçün uyğun məzmun
• Mövcud olduqda ümumi məlumat elmi yeniləmələri
• Mobil cihazlar üçün uyğun oxu təcrübəsi

BU TƏTBİQİ KİMLƏR İSTİFADƏ EDƏ BİLƏR?

Tətbiq məktəb və kollec tələbələri, kompüter elmləri və İT öyrənənlər, BCA, BSc, BTech, BE, MCA və MSc tələbələri, məlumat analitikasını öyrənməyə yeni başlayanlar, imtahanlara və ya müsahibələrə hazırlaşan namizədlər, işləyən mütəxəssislər və məlumat elmi ilə maraqlanan hər kəs üçün uyğundur.

NİYƏ MƏLUMAT ELMİNDƏN İSTİFADƏ ETMƏLİSİNİZ?

Məlumat elmini öyrənmək bir neçə əlaqəli sahə ilə tanışlıq tələb edir. Səpələnmiş qeydlərdə axtarış aparmaq əvəzinə, bu tətbiq əsas təlim materialını mütəşəkkil mobil formatda təqdim edir. Sinif dərsləri, onlayn kurslar, tapşırıqlar, imtahanlar, müsahibəyə hazırlıq və ya müstəqil öyrənmə üçün istifadə edin.

Öz tempinizdə oxuyun, vacib anlayışlara yenidən baxın və faydalı bölmələri sonradan təkrarlama üçün saxlayın. Qısa struktur qısa təhsil sessiyaları zamanı öyrənməyə davam etməyi və anlayışınızı tədricən inkişaf etdirməyi asanlaşdırır.

Məlumat Elmini yükləyin və məlumat təhlili, Python, statistika, ehtimal və əsas məlumat elmi anlayışlarını bir mütəşəkkil təhsil tətbiqində öyrənməyə başlayın.

XƏBƏRDARLIQ

Bu tətbiq müstəqil təhsil və istinad mənbəyidir. O, heç bir universitet, sertifikat təminatçısı, işəgötürən və ya texnologiya şirkəti ilə əlaqəli deyil və ya onlar tərəfindən təsdiqlənmir. Rəsmi təhsil, imtahanlar və peşəkar iş üçün mövcud dərsliklərə, rəsmi kurs materiallarına və təsdiqlənmiş texniki sənədlərə baxın.

Yeniliklər

App Performance Improvements