Data science

Softecks

Утрымлівае рэкламу

Пра гэту праграму

Data Science — гэта структураванае адукацыйнае прыкладанне для студэнтаў, пачаткоўцаў, выпускнікоў і спецыялістаў, якія жадаюць зразумець навуку аб дадзеных у зразумелай і арганізаванай форме. Яно аб'ядноўвае асноўныя паняцці, практычныя тлумачэнні і тэматычнае навучанне ў адным зручным мабільным навучальным рэсурсе.

ВЫВУЧАЙЦЕ НАВУКУ АБ ДАДЗЕНЫХ КРОК ЗА КРОКАМ

Навука аб дадзеных спалучае аналіз дадзеных, статыстыку, праграмаванне і рашэнне праблем, каб дапамагчы людзям разумець інфармацыю і прымаць лепшыя рашэнні. Гэта дадатак паступова ўводзіць прадмет, пачынаючы з асноўных ідэй і пераходзячы да аналітычных метадаў, канцэпцый імавернасцей, тэм на аснове Python і практычных ужыванняў.

Урокі размешчаны ў простым фармаце, каб вы маглі вывучаць адну канцэпцыю за раз. Незалежна ад таго, пачынаеце вы курс па навуцы аб дадзеных, пераглядаеце важныя прынцыпы або вывучаеце працу спецыяліста па апрацоўцы дадзеных, прыкладанне дапаможа вам стварыць больш моцную канцэптуальную аснову.

ШТО ВЫ МОЖАЦЕ ДАВЕДАТЦЦА

Дадатак уключае адукацыйны кантэнт, звязаны з:

• Асновы і працэсы навукі аб дадзеных
• Канцэпцыі і метады аналізу дадзеных
• Архітэктура і працоўны працэс навукі аб дадзеных
• Ролі і абавязкі спецыяліста па апрацоўцы дадзеных
• Агульныя адрозненні паміж звязанымі паняццямі
• Канцэпцыі праграмавання, якія выкарыстоўваюцца ў навуцы аб дадзеных
• Тэмы аналізу дадзеных на аснове Python
• Графічнае прадстаўленне дадзеных
• Меры цэнтральнай тэндэнцыі і варыяцыі
• Размеркаванне верагоднасці і статыстычныя суадносіны
• Карэляцыя і статыстычныя сувязі
• Статыстычныя паняцці, звязаныя з гіпотэзамі
• Прымяненне навукі аб дадзеных у розных галінах

Пачаткоўцы могуць пачаць з азначэнняў і ўступных тлумачэнняў, у той час як навучэнцы з базавымі ведамі могуць выкарыстоўваць дадатак для паўтарэння і замацавання паняццяў.

PYTHON І СТАТЫСТЫКА

Python звычайна выкарыстоўваецца для працы з дадзенымі, у той час як статыстыка забяспечвае аснову для разумення заканамернасцей, варыяцый і суадносін. Дадатак уключае матэрыял, які дапамагае карыстальнікам азнаёміцца ​​з часта вывучаемымі Python і статыстычнымі паняццямі.

Даследуйце тэмы, звязаныя з графічнымі дадзенымі, сярэднімі, дысперсіяй, размеркаваннем верагоднасці, карэляцыяй і статыстычным тэставаннем. Мэта складаецца ў тым, каб растлумачыць, што азначаюць гэтыя паняцці і як яны звязаны з аналізам дадзеных.

АСАБЛІВАСЦІ ПРАГРАМЫ

• Структураваныя тэматычныя ўрокі
• Зразумелыя, зручныя для пачаткоўцаў тлумачэнні
• Простая навігацыя для камфортнага вывучэння
• Опцыя пошуку для хуткага пошуку тэм
• Падтрымка закладак або абранага
• Кантэнт, прыдатны для вывучэння і паўтарэння
• Агульныя абнаўленні па навуцы аб дадзеных, калі яны даступныя
• Чытанне, адаптаванае для мабільных прылад

ХТО МОЖА КАРЫСТАЦЦА ГЭТАЙ ПРАГРАМАЙ?

Праграма падыходзіць для школьнікаў і студэнтаў каледжаў, студэнтаў, якія вывучаюць інфарматыку і ІТ, студэнтаў бакалаўрыяту BCA, бакалаўрыяту навук, бакалаўра тэхнічных навук, бакалаўра інжынерыі, магістратуры, магістраў і магістраў, пачаткоўцаў, якія вывучаюць аналітыку дадзеных, кандыдатаў, якія рыхтуюцца да экзаменаў або сумоўяў, працуючых спецыялістаў і ўсіх, хто цікавіцца навукай аб дадзеных.

ЧАМУ ВЫКАРЫСТОЎВАЦЬ НАВУКУ АБ ДАННЫХ?

Вывучэнне навукі аб дадзеных патрабуе знаёмства з некалькімі ўзаемазвязанымі абласцямі. Замест таго, каб шукаць у разрозненых нататках, гэтая праграма прадстаўляе асноўны навучальны матэрыял у арганізаваным мабільным фармаце. Выкарыстоўвайце яе для ўрокаў у класе, онлайн-курсаў, заданняў, экзаменаў, падрыхтоўкі да сумоўяў або самастойнага навучання.

Чытайце ў сваім уласным тэмпе, пераглядайце важныя паняцці і захоўвайце карысныя раздзелы для наступнага паўтарэння. Кароткая структура дазваляе лягчэй працягваць навучанне падчас кароткіх заняткаў і паступова паляпшаць сваё разуменне.

Запампуйце Data Science і пачніце вывучаць аналіз дадзеных, Python, статыстыку, тэорыю верагоднасці і асноўныя канцэпцыі Data Science ў адным арганізаваным адукацыйным дадатку.

АДМОВА АД АДКАЗНАСЦІ

Гэта дадатак з'яўляецца незалежным адукацыйным і даведачным рэсурсам. Яно не звязана і не падтрымліваецца якім-небудзь універсітэтам, пастаўшчыком сертыфікацыі, працадаўцам або тэхналагічнай кампаніяй. Для афіцыйнага навучання, экзаменаў і прафесійнай працы звяртайцеся да бягучых падручнікаў, афіцыйных матэрыялаў курса і праверанай тэхнічнай дакументацыі.

Што новага

App Performance Improvements