DataAnalytics for Beginners

Atul Kumar Soni at BIIT Computer Education

Über diese App

##### DataAnalytics für Anfänger ######

Diese App deckt alle Konzepte ab, die Programmierer zur Entwicklung ihrer Fähigkeiten benötigen:

 Enthält über 750 Lern- und Algorithmus-basierte Programme mit Quellcode.
 Enthält nur Programmquellcode und Ausgabe-Snapshots (es enthält keine Theorie, für die Theorie sind viele Bücher verfügbar).
 Wir verwenden Python Interpreter und Bibliotheken für die DataAnalytics-Programmierung.
 Wir verwenden den Texteditor PyCharm, der bei Anfängern und professionellen Programmierern beliebt ist und auf allen Betriebssystemen gut funktioniert.
 Jedes Kapitel enthält eine gut geplante und organisierte Sammlung von Programmen.
 Diese App wird auch für Anfänger, Lehrer und Trainer der DataAnalytics-Programmierung sehr hilfreich sein.
 Wir verwenden kleine Variablen- oder Bezeichnernamen für eine bessere Lesbarkeit in digitalen Medien wie Kindle, iPad, Tab und Mobilgeräten.
 Diese App bietet einen viel einfacheren Ansatz zum Codieren.
 Ein einfacherer Ansatz wird verwendet, um die Programme sowohl für Anfänger als auch für Profis zu organisieren.


-------- BESONDERHEIT ----------

- Enthält über 750 DataAnalytics-Lernprogramme mit Ausgabe.
- Sehr einfache Benutzeroberfläche (UI).
- Schritt-für-Schritt-Beispiele zum Erlernen der DataAnalytics-Programmierung.
- Diese DataAnalytics-Lern-App ist komplett OFFLINE.
- Diese App enthält auch Links zu allen „Unseren Lern-Apps“.


----- Beschreibung des DataAnalytics-Lernens -----
[KAPITELLISTE]

1. Python-Einführung, Datentypen und Operatoren
2. Auswahl, Iteration und Strings
3. Liste, Tupel, Wörterbuch und Menge
4. Bibliotheksfunktionen, Funktionen, Module und Pakete
5. Klassen und Objekte sowie Vererbung und Ausnahmebehandlung
6. Lambda-Funktion, Listenverständnis, Zuordnen, Filtern und Reduzieren
7. NumPy-Einführung
8. Array-Erstellung und Attribute
9. Arithmetische Operationen
10. Indizierung und Slicing
11. Mathematische Funktionen
12. String-Funktionen
13. Statistik-, Such- und Sortierfunktionen
14. Erweiterte Indizierung und Übertragung
15. Array-Manipulation
16. Matplotlib-Einführung
17. Liniendiagramme
18. Streudiagramme
19. Balkendiagramme
20. Kreisdiagramme
21. Histogrammdiagramme
22. Boxplot-Diagramme
23. Anpassen von Plots/Diagrammen
24. Pandas-Einführung
25. Serienattribute und -methoden
26. Indizierung und Slicing in Serie
27. Serienoperationen
28. DataFrame-Erstellung und -Attribute
29. Indizierung, Auswahl und Zugriff auf Daten
30. DataFrame-Iteration und -Operationen
31. DataFrame-Export und -Import
32. Statistische Operationen
33. Umgang mit fehlenden Daten
34. Kombinieren und Gruppieren von DataFrames
35. Diagramme mit DataFrame zeichnen


------- Vorschläge erbeten -------

Bitte senden Sie Ihre Vorschläge zu dieser DataAnalytics-Lern-App per E-Mail an [e-mail].

##### Wir wünschen Ihnen alles Gute !!! #####

Neuerungen

- App contains Python, NumPy, Matplotlib & Pandas.
- Contains 750+ DataAnalytics Tutorial Programs with Output.
- Very simple User Interface (UI).
- Step by Step examples to learn DataAnalytics Programming.
- This DataAnalytics Learning App is completely OFFLINE.
- This App also contains Links for all "Our Learning Apps".