Data Science & AI: Python Pro
Sisaldab reklaame
1 tuh+
Allalaadimised
Kõik
info
Rakenduse teave
Õppige selgeks andmeteaduse, tehisintellekti ja masinõppe põhimõtted – ülim 2026. aasta õppejuhend.
See rakendus on loodud üliõpilastele ja tehnoloogiaspetsialistidele ning järgib struktureeritud õppekava, mis on loodud teid andmete kogumisest edasijõudnute tehisintellekti tasemeni viima. Olenemata sellest, kas olete andmeteaduse eriala tudeng või äri-, rahandus-, tervishoiu- või inseneriteaduste tudeng, on see teie digitaalne õpik ja Pythoni kodeerimislabor ühes.
📊 1. ÜKSUS: ANDMETE KOGUMINE JA ETTEVALMISTUS
Põhitõed: Mis on andmeteadus? Harjutage reaalsete andmekogumitega.
Kaasaegsed meetodid: Õppige veebist andmete kraapimist, küsitluste kujundamist ja sotsiaalmeedia andmete kogumist.
Andmete puhastamine: Õppige suurte andmekogumite eeltöötlust ja käsitlemist analüüsiks.
📈 2. ÜKSUS: STATISTIKA JA REGRESSIOONIANALÜÜS
Kirjeldav statistika: Keskme, variatsiooni, positsiooni ja tõenäosusteooria mõõdud.
Järeldav statistika: Hüpoteeside testimine, usaldusvahemikud ja ANOVA.
Regressioon: Lineaarne regressioon ja korrelatsioonianalüüs ennustavate teadmiste saamiseks.
🤖 ÜKSUS 3: ENNUSTAV MODELLEERIMINE JA TEHISINTELLEKTI ALUSED
Prognoosimine: Ajaseeria analüüs, komponendid ja hindamismeetodid.
Masinõpe: Klassifitseerimine, otsustuspuud ja regressioonmodelleerimine.
Süvaõpe ja tehisintellekt: Sissejuhatus närvivõrkudesse, tagasilevimisse, CNN-idesse ja loomuliku keele töötlusse (NLP).
⚖️ ÜKSUS 4: PROFESSIONAALNE EETIKA JA VISUALISEERIMINE
Andmeeetika: Süvaanalüüs andmete kogumise, analüüsi ja aruandluse eetikast.
Visualiseerimine: Andmete kodeerimine aja jooksul, soojuskaardid ja georuumilised graafikud Pythoni abil.
Aruandlus: Mudeli valideerimine, informatiivsete aruannete ja kokkuvõtete kirjutamine.
🌟 PÕHILISED ÕPPEVAHENDID:
✔ Peatükkide ülevaated: Võtmeterminid, kriitiline mõtlemine ja kvantitatiivsed probleemid.
✔ Pythoni integratsioon: Tehnilised illustratsioonid ja otselingid Pythoni koodile.
✔ Reaalse maailma andmed: Nasdaqi ja Föderaalreservi (FRED) andmekogumite analüüs.
✔ Grupiprojektid: Koostöös loodud stsenaariumid oskuste rakendamiseks reaalsetes olukordades.
🎯 SOBIB IDEAALSELT:
Informaatikaüliõpilastele: Täielik kaaslane 1- või 2-semestrilistele kursustele.
Karjäärivahetajatele: Looge professionaalne portfoolio töövalmis tehisintellekti oskustega.
Ärianalüütikutele: Õppige andmepõhist otsuste tegemist ja prognoosimist.
Laadige alla Data Science & AI: Python Pro juba täna ja hakake andmete tulevikku valdama!
See rakendus on loodud üliõpilastele ja tehnoloogiaspetsialistidele ning järgib struktureeritud õppekava, mis on loodud teid andmete kogumisest edasijõudnute tehisintellekti tasemeni viima. Olenemata sellest, kas olete andmeteaduse eriala tudeng või äri-, rahandus-, tervishoiu- või inseneriteaduste tudeng, on see teie digitaalne õpik ja Pythoni kodeerimislabor ühes.
📊 1. ÜKSUS: ANDMETE KOGUMINE JA ETTEVALMISTUS
Põhitõed: Mis on andmeteadus? Harjutage reaalsete andmekogumitega.
Kaasaegsed meetodid: Õppige veebist andmete kraapimist, küsitluste kujundamist ja sotsiaalmeedia andmete kogumist.
Andmete puhastamine: Õppige suurte andmekogumite eeltöötlust ja käsitlemist analüüsiks.
📈 2. ÜKSUS: STATISTIKA JA REGRESSIOONIANALÜÜS
Kirjeldav statistika: Keskme, variatsiooni, positsiooni ja tõenäosusteooria mõõdud.
Järeldav statistika: Hüpoteeside testimine, usaldusvahemikud ja ANOVA.
Regressioon: Lineaarne regressioon ja korrelatsioonianalüüs ennustavate teadmiste saamiseks.
🤖 ÜKSUS 3: ENNUSTAV MODELLEERIMINE JA TEHISINTELLEKTI ALUSED
Prognoosimine: Ajaseeria analüüs, komponendid ja hindamismeetodid.
Masinõpe: Klassifitseerimine, otsustuspuud ja regressioonmodelleerimine.
Süvaõpe ja tehisintellekt: Sissejuhatus närvivõrkudesse, tagasilevimisse, CNN-idesse ja loomuliku keele töötlusse (NLP).
⚖️ ÜKSUS 4: PROFESSIONAALNE EETIKA JA VISUALISEERIMINE
Andmeeetika: Süvaanalüüs andmete kogumise, analüüsi ja aruandluse eetikast.
Visualiseerimine: Andmete kodeerimine aja jooksul, soojuskaardid ja georuumilised graafikud Pythoni abil.
Aruandlus: Mudeli valideerimine, informatiivsete aruannete ja kokkuvõtete kirjutamine.
🌟 PÕHILISED ÕPPEVAHENDID:
✔ Peatükkide ülevaated: Võtmeterminid, kriitiline mõtlemine ja kvantitatiivsed probleemid.
✔ Pythoni integratsioon: Tehnilised illustratsioonid ja otselingid Pythoni koodile.
✔ Reaalse maailma andmed: Nasdaqi ja Föderaalreservi (FRED) andmekogumite analüüs.
✔ Grupiprojektid: Koostöös loodud stsenaariumid oskuste rakendamiseks reaalsetes olukordades.
🎯 SOBIB IDEAALSELT:
Informaatikaüliõpilastele: Täielik kaaslane 1- või 2-semestrilistele kursustele.
Karjäärivahetajatele: Looge professionaalne portfoolio töövalmis tehisintellekti oskustega.
Ärianalüütikutele: Õppige andmepõhist otsuste tegemist ja prognoosimist.
Laadige alla Data Science & AI: Python Pro juba täna ja hakake andmete tulevikku valdama!
Värskendatud:
Ohutus algab selle mõistmisest, kuidas arendajad teie andmeid koguvad ja jagavad. Andmete privaatsuse ja turvalisuse tavad võivad olenevalt kasutusviisist ning teie piirkonnast ja vanusest erineda. Selle teabe esitas arendaja ja seda võidakse aja jooksul värskendada.
Mis on uut?
👨💻 Initial release
Rakenduse tugi
Teave arendaja kohta
Muhammad Saad
czain6540@gmail.com
HOUSE NO 1 KHALAFAT RASHIDA COLONY KHANPUR
RAHIM YAR KHAN
KHANPUR, 64100
Pakistan
