Data science
Съдържа рекламиПокупки в прилож.
За всички възрасти
info
1 хил.+
Изтегляния
За всички възрасти
Научете повече
Всичко за това приложение
Науката за данните може да изглежда предизвикателство, когато Python, статистиката и машинното обучение са разпръснати в различни ресурси. Науката за данните обединява уроци и калкулатори, помагайки ви да изучавате анализ на данни, визуализация и статистика офлайн за курсове, проекти и интервюта.
📚 ОСНОВНИ ХАРАКТЕРИСТИКИ
✅ Структурирани уроци по наука за данните
Разгледайте 12 области: Основи и цел; Кариери, роли и езици; Приложения в индустрията и казуси; Граници и сравнения; Основни методи и алгоритми; Основи на Python; Входно/изходни данни и прием; Обработка и агрегиране; Визуализация; Времеви серии, пространствени данни и мрежи; Описателни статистики и разпределения; и Статистически тестове и връзки.
✅ Научете Python за анализ на данни
Изучете въвеждането на данни в Python от файлове, уеб източници и бази данни, след което разгледайте почистването, агрегирането, диаграмите и визуализацията. Свържете ги с концепции за времеви серии, геопространствени и мрежови данни.
✅ Изградете увереност със статистика
Прегледайте средна стойност, медиана, мод, дисперсия, стандартно отклонение, персентили, z-стойности, вероятностни разпределения, корелация, ковариация, тестване на хипотези и доверителни интервали. Научете какво ви казват различните измервания за даден набор от данни, преди да правите заключения.
✅ 21 безплатни инструмента за анализ на данни
Опитайте средна стойност/медиана/мода, дисперсия, стандартно отклонение, диапазон и IQR, персентил, z-стойност, претеглена средна стойност, ковариация, корелация, вероятност, нормални и биномни разпределения, размер на извадката, доверителни интервали, нормализация, минимално-максимално мащабиране, стандартизация, липсващи стойности, откриване на отклонения, CSV обобщения и описателна статистика.
✅ Разгъване до всички 45 инструмента
Еднократната покупка отключва пълната колекция от инструменти, добавяйки линейна и логистична регресия, R-квадрат, MAE, MSE, RMSE, показатели за класификация, матрица на объркване, ROC/AUC, K-средни, KNN, дървета на решенията, ентропия, примеси на Джини, наивен Байес, PCA, сходство, разстояние, пълзящи средни, експоненциално изглаждане, A/B тестване, важност на характеристиките и планиране на проекти.
✅ Практически материали, четене офлайн и търсене
Използвайте 30 нови практически статии, офлайн уроци, отметки и търсене, за да преразгледате темите за Python, машинно обучение, статистика и визуализация.
👥 ЗА КОГО Е ТОВА?
• Ученици: преговорете статистиката, заданията и въпросите за визуализация с уроци и примерни изчисления.
• Начинаещи в Python: научете въвеждането на данни, почистването, агрегирането и графиките, преди да опитате код.
• Амбициозни анализатори: изследвайте обобщените статистики, липсващите стойности и мащабирането, докато изучавате набори от данни.
• Ученици по проекти: преразгледайте регресията, клъстеризацията, оценката на моделите и тестването на хипотези преди интервюта.
💡 ЗАЩО ДА ИЗБЕРЕТЕ НАУКА ЗА ДАННИ?
Вместо да превключвате между бележки и изолирани калкулатори, изучавайте концепции и свързана математика в едно приложение. Уроци, 30 статии с инструкции, 21 безплатни инструмента, еднократно отключване на инструмента, отметки и четене офлайн поддържат преговор. Например, прегледайте CSV резюме и проверете отклоненията, преди да изследвате производителността на модела. Това е образователен справочник, а не жива Python IDE или заместител на професионална валидация.
❓ ЧЕСТО ЗАДАВАНИ ВЪПРОСИ
В: Мога ли да уча наука за данни офлайн?
О: Да. Съдържанието на урока поддържа офлайн достъп, което ви помага да учите, докато пътувате или сте далеч от надеждна връзка.
В: Приложението преподава ли Python и статистика?
О: Да. Темите включват приемане на данни в Python, обработка на данни, визуализация, описателна статистика, разпределения, статистическо тестване и взаимовръзки.
В: Какво е включено без покупка?
A: Има 21 безплатни калкулатора за статистика, вероятност, нормализация, липсващи данни, отклонения и CSV обобщения. Еднократна покупка отключва всички 45 инструмента.
Q: Мога ли да обучавам модели за машинно обучение тук?
A: Приложението преподава концепции за машинно обучение и предоставя аналитични калкулатори. То не е среда за обучение на модели на живо или Python код.
🚀 Изтеглете Data Science днес, за да научите Python, статистика, анализ на данни, концепции за машинно обучение и визуализация. Изградете по-здрави основи, разгледайте полезни инструменти и направете следващата си учебна сесия важна!
📚 ОСНОВНИ ХАРАКТЕРИСТИКИ
✅ Структурирани уроци по наука за данните
Разгледайте 12 области: Основи и цел; Кариери, роли и езици; Приложения в индустрията и казуси; Граници и сравнения; Основни методи и алгоритми; Основи на Python; Входно/изходни данни и прием; Обработка и агрегиране; Визуализация; Времеви серии, пространствени данни и мрежи; Описателни статистики и разпределения; и Статистически тестове и връзки.
✅ Научете Python за анализ на данни
Изучете въвеждането на данни в Python от файлове, уеб източници и бази данни, след което разгледайте почистването, агрегирането, диаграмите и визуализацията. Свържете ги с концепции за времеви серии, геопространствени и мрежови данни.
✅ Изградете увереност със статистика
Прегледайте средна стойност, медиана, мод, дисперсия, стандартно отклонение, персентили, z-стойности, вероятностни разпределения, корелация, ковариация, тестване на хипотези и доверителни интервали. Научете какво ви казват различните измервания за даден набор от данни, преди да правите заключения.
✅ 21 безплатни инструмента за анализ на данни
Опитайте средна стойност/медиана/мода, дисперсия, стандартно отклонение, диапазон и IQR, персентил, z-стойност, претеглена средна стойност, ковариация, корелация, вероятност, нормални и биномни разпределения, размер на извадката, доверителни интервали, нормализация, минимално-максимално мащабиране, стандартизация, липсващи стойности, откриване на отклонения, CSV обобщения и описателна статистика.
✅ Разгъване до всички 45 инструмента
Еднократната покупка отключва пълната колекция от инструменти, добавяйки линейна и логистична регресия, R-квадрат, MAE, MSE, RMSE, показатели за класификация, матрица на объркване, ROC/AUC, K-средни, KNN, дървета на решенията, ентропия, примеси на Джини, наивен Байес, PCA, сходство, разстояние, пълзящи средни, експоненциално изглаждане, A/B тестване, важност на характеристиките и планиране на проекти.
✅ Практически материали, четене офлайн и търсене
Използвайте 30 нови практически статии, офлайн уроци, отметки и търсене, за да преразгледате темите за Python, машинно обучение, статистика и визуализация.
👥 ЗА КОГО Е ТОВА?
• Ученици: преговорете статистиката, заданията и въпросите за визуализация с уроци и примерни изчисления.
• Начинаещи в Python: научете въвеждането на данни, почистването, агрегирането и графиките, преди да опитате код.
• Амбициозни анализатори: изследвайте обобщените статистики, липсващите стойности и мащабирането, докато изучавате набори от данни.
• Ученици по проекти: преразгледайте регресията, клъстеризацията, оценката на моделите и тестването на хипотези преди интервюта.
💡 ЗАЩО ДА ИЗБЕРЕТЕ НАУКА ЗА ДАННИ?
Вместо да превключвате между бележки и изолирани калкулатори, изучавайте концепции и свързана математика в едно приложение. Уроци, 30 статии с инструкции, 21 безплатни инструмента, еднократно отключване на инструмента, отметки и четене офлайн поддържат преговор. Например, прегледайте CSV резюме и проверете отклоненията, преди да изследвате производителността на модела. Това е образователен справочник, а не жива Python IDE или заместител на професионална валидация.
❓ ЧЕСТО ЗАДАВАНИ ВЪПРОСИ
В: Мога ли да уча наука за данни офлайн?
О: Да. Съдържанието на урока поддържа офлайн достъп, което ви помага да учите, докато пътувате или сте далеч от надеждна връзка.
В: Приложението преподава ли Python и статистика?
О: Да. Темите включват приемане на данни в Python, обработка на данни, визуализация, описателна статистика, разпределения, статистическо тестване и взаимовръзки.
В: Какво е включено без покупка?
A: Има 21 безплатни калкулатора за статистика, вероятност, нормализация, липсващи данни, отклонения и CSV обобщения. Еднократна покупка отключва всички 45 инструмента.
Q: Мога ли да обучавам модели за машинно обучение тук?
A: Приложението преподава концепции за машинно обучение и предоставя аналитични калкулатори. То не е среда за обучение на модели на живо или Python код.
🚀 Изтеглете Data Science днес, за да научите Python, статистика, анализ на данни, концепции за машинно обучение и визуализация. Изградете по-здрави основи, разгледайте полезни инструменти и направете следващата си учебна сесия важна!
Научете наука за данни, Python, статистика и машинно обучение с 45 практически инструмента.
Актуализирано на
Безопасността започва с разбирането на това как програмистите събират и споделят данните ви. Практиките за поверителност и сигурност на данните може да варират в зависимост от употребата от ваша страна, региона и възрастта ви. Тази информация е предоставена от програмиста и той може да я актуализира с течение на времето.
- Това приложение може да споделя следните типове данни с трети страниИдентификатори на устройството или други идентификатори
- Не се събират данниНаучете повече за това, как програмистите декларират събирането
- Данните се шифроват при предаване
- Изтриването на данните не е възможно
Новите неща
✅ Added new interactive tools
✅ Introduced comprehensive How-To sessions
✅ Enhanced overall performance and user interface design
✅ Introduced comprehensive How-To sessions
✅ Enhanced overall performance and user interface design
За всички възрасти
Научете повечеПоддръжка на приложението
Всичко за програмиста
RAJIL THANKARAJU
contact@softecks.in
16,Ayya Avenue,
Shanmugavel Nagar,Kathakinaru
Madurai, Tamil Nadu 625107
India
