Data Science Ultimate

KNCMAP

Пра гэту праграму

Гэта дадатак ідэальна падыходзіць для тых, хто хоча вывучыць навуку аб дадзеных, палепшыць свае навыкі або абнавіць свае веды ў дарозе, у месцах, дзе падключэнне да Інтэрнэту можа быць недаступным.

Асноўныя характарыстыкі:
Аўтаномны доступ:

Асноўная перавага гэтага прыкладання - яго функцыянальнасць у аўтаномным рэжыме. Карыстальнікі могуць атрымліваць доступ да ўсіх навучальных дапаможнікаў, урокаў і прыкладаў без актыўнага інтэрнэт-злучэння, што робіць яго ідэальным кампаньёнам для навучання ў дарозе, падчас паездак на працу або ў раёнах з абмежаваным доступам да сеткі.
Вычарпальны змест:

Дадатак ахоплівае шырокі спектр тэм навукі аб дадзеных, ад пачатковага да прасунутага ўзроўню. Незалежна ад таго, пачынаеце вы з Python або працуеце над перадавымі алгарытмамі машыннага навучання, праграма мае падабраную бібліятэку рэсурсаў, якая дапаможа вам.
Асноўныя тэмы ўключаюць:
Папярэдняя апрацоўка даных: метады ачысткі і пераўтварэння неапрацаваных даных.
Даследчы аналіз дадзеных (EDA): метады разумення і візуалізацыі дадзеных.
Статыстычныя метады: асновы верагоднасці, праверка гіпотэз і статыстычныя высновы.
Машыннае навучанне: кантраляваныя і некантраляваныя алгарытмы навучання.
Глыбокае навучанне: увядзенне ў нейронавыя сеткі, CNN, RNN і г.д.
Вялікія дадзеныя: апрацоўка вялікіх набораў даных з дапамогай такіх інструментаў, як Hadoop, Spark і г.д.
Ацэнка мадэлі: метады ацэнкі прадукцыйнасці мадэляў даных.
Інструменты і бібліятэкі: Як выкарыстоўваць такія папулярныя бібліятэкі, як Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras і г.д.
Інтэрактыўныя падручнікі:

Глыбокія, пакрокавыя ўрокі дапамагаюць карыстальнікам зразумець канцэпцыі праз практычныя прыклады.
Прыкладанне падтрымлівае фрагменты кода ў Python, R і SQL, што дазваляе карыстальнікам выконваць практычныя практыкаванні.
Кожны падручнік прызначаны для карыстальнікаў розных узроўняў (пачатковы, сярэдні, прасунуты), з магчымасцю прасоўвання ў вашым уласным тэмпе.
Гласарый і даведачны раздзел:

Дадатак уключае вычарпальны гласарый тэрміналогіі і алгарытмаў навукі аб дадзеных, што дазваляе карыстальнікам лёгка шукаць любы тэрмін, які ім сустракаецца падчас вучобы.
Даведачны раздзел забяспечвае хуткі доступ да формул, прыкладаў сінтаксісу і агульных практык для розных інструментаў, якія выкарыстоўваюцца ў навуцы дадзеных.
Шляхі навучання:

Дадатак прапануе выбраныя навучальныя маршруты ў залежнасці ад узроўню ведаў карыстальніка. Гэтыя шляхі вядуць карыстальнікаў праз лагічную паслядоўнасць тэм, каб паступова развіваць свае навыкі, ад асноўных паняццяў да прасунутых метадаў.
Тэсты і ацэнкі:

Каб падмацаваць навучанне, прыкладанне змяшчае тэсты і ацэнкі ў канцы кожнага падручніка. Яны дапамагаюць карыстальнікам ацаніць іх разуменне матэрыялу і адсочваць іх прагрэс.
Даюцца падрабязныя рашэнні і тлумачэнні, каб дапамагчы карыстальнікам вучыцца на сваіх памылках.
Прыклады праектаў:

Дадатак уключае ўзоры навуковых праектаў па дадзеных, якія карыстальнікі могуць выкарыстоўваць у якасці практычнай практыкі. Гэтыя праекты ахопліваюць шырокі спектр рэальных сцэнарыяў, такіх як:
Прагназаванне коштаў на жыллё
Аналіз пачуццяў тэкставых даных
Распазнаванне малюнкаў з глыбокім навучаннем
Прагназаванне часовых шэрагаў і многае іншае.
Тэкст і візуальны кантэнт:

Ідэальна падыходзіць для:
Для пачаткоўцаў: калі вы пачатковец у навуцы дадзеных, праграма прапануе лёгкае ўвядзенне ў сферу з фундаментальнымі паняццямі, якія тлумачацца простай мовай.
Навучэнцы сярэдняга ўзроўню: тыя, хто ўжо валодае некаторымі ведамі, могуць пагрузіцца ў больш прасунутыя тэмы, такія як алгарытмы машыннага навучання і візуалізацыя даных.
Прасунутыя карыстальнікі: прафесіяналы ў галіне апрацоўкі дадзеных могуць скарыстацца пашыраным кантэнтам, такім як глыбокае навучанне, аналіз вялікіх даных і перадавыя метады ІІ.
Студэнты і прафесіяналы: Любы, хто хоча павысіць свае навыкі ў галіне навукі аб дадзеных у акадэмічных або прафесійных мэтах, палічыць, што гэта дадатак стане неацэнным рэсурсам.
Перавагі:
Зручнасць: доступ да ўсіх навучальных рэсурсаў без падлучэння да Інтэрнэту.
Структураванае навучанне: лагічная паслядоўнасць тэм, якая грунтуецца на папярэдніх канцэпцыях, ідэальна падыходзіць для самастойнага навучання.
Практычныя заняткі: уключае інтэрактыўныя задачы па напісанні кадавання і рэальныя навуковыя праекты па даных для прымянення таго, што вы даведаліся.

Палітыка прыватнасці https://kncmap.com/privacy-policy/