Data Science & AI: Python Pro
Sisaldab reklaame
1Ā tuh+
Allalaadimised
KƵik
info
Rakenduse teave
Ćppige selgeks andmeteaduse, tehisintellekti ja masinƵppe pƵhimƵtted ā Ć¼lim 2026. aasta Ƶppejuhend.
See rakendus on loodud Ć¼liƵpilastele ja tehnoloogiaspetsialistidele ning jƤrgib struktureeritud Ƶppekava, mis on loodud teid andmete kogumisest edasijƵudnute tehisintellekti tasemeni viima. Olenemata sellest, kas olete andmeteaduse eriala tudeng vƵi Ƥri-, rahandus-, tervishoiu- vƵi inseneriteaduste tudeng, on see teie digitaalne Ƶpik ja Pythoni kodeerimislabor Ć¼hes.
š 1. ĆKSUS: ANDMETE KOGUMINE JA ETTEVALMISTUS
PƵhitƵed: Mis on andmeteadus? Harjutage reaalsete andmekogumitega.
Kaasaegsed meetodid: Ćppige veebist andmete kraapimist, kĆ¼sitluste kujundamist ja sotsiaalmeedia andmete kogumist.
Andmete puhastamine: Ćppige suurte andmekogumite eeltƶƶtlust ja kƤsitlemist analĆ¼Ć¼siks.
š 2. ĆKSUS: STATISTIKA JA REGRESSIOONIANALĆĆS
Kirjeldav statistika: Keskme, variatsiooni, positsiooni ja tƵenƤosusteooria mƵƵdud.
JƤreldav statistika: HĆ¼poteeside testimine, usaldusvahemikud ja ANOVA.
Regressioon: Lineaarne regressioon ja korrelatsioonianalĆ¼Ć¼s ennustavate teadmiste saamiseks.
š¤ ĆKSUS 3: ENNUSTAV MODELLEERIMINE JA TEHISINTELLEKTI ALUSED
Prognoosimine: Ajaseeria analĆ¼Ć¼s, komponendid ja hindamismeetodid.
MasinƵpe: Klassifitseerimine, otsustuspuud ja regressioonmodelleerimine.
SĆ¼vaƵpe ja tehisintellekt: Sissejuhatus nƤrvivƵrkudesse, tagasilevimisse, CNN-idesse ja loomuliku keele tƶƶtlusse (NLP).
āļø ĆKSUS 4: PROFESSIONAALNE EETIKA JA VISUALISEERIMINE
Andmeeetika: SĆ¼vaanalĆ¼Ć¼s andmete kogumise, analĆ¼Ć¼si ja aruandluse eetikast.
Visualiseerimine: Andmete kodeerimine aja jooksul, soojuskaardid ja georuumilised graafikud Pythoni abil.
Aruandlus: Mudeli valideerimine, informatiivsete aruannete ja kokkuvƵtete kirjutamine.
š PĆHILISED ĆPPEVAHENDID:
ā PeatĆ¼kkide Ć¼levaated: VƵtmeterminid, kriitiline mƵtlemine ja kvantitatiivsed probleemid.
ā Pythoni integratsioon: Tehnilised illustratsioonid ja otselingid Pythoni koodile.
ā Reaalse maailma andmed: Nasdaqi ja Fƶderaalreservi (FRED) andmekogumite analĆ¼Ć¼s.
ā Grupiprojektid: Koostƶƶs loodud stsenaariumid oskuste rakendamiseks reaalsetes olukordades.
šÆ SOBIB IDEAALSELT:
InformaatikaĆ¼liƵpilastele: TƤielik kaaslane 1- vƵi 2-semestrilistele kursustele.
KarjƤƤrivahetajatele: Looge professionaalne portfoolio tƶƶvalmis tehisintellekti oskustega.
ĆrianalĆ¼Ć¼tikutele: Ćppige andmepƵhist otsuste tegemist ja prognoosimist.
Laadige alla Data Science & AI: Python Pro juba tƤna ja hakake andmete tulevikku valdama!
See rakendus on loodud Ć¼liƵpilastele ja tehnoloogiaspetsialistidele ning jƤrgib struktureeritud Ƶppekava, mis on loodud teid andmete kogumisest edasijƵudnute tehisintellekti tasemeni viima. Olenemata sellest, kas olete andmeteaduse eriala tudeng vƵi Ƥri-, rahandus-, tervishoiu- vƵi inseneriteaduste tudeng, on see teie digitaalne Ƶpik ja Pythoni kodeerimislabor Ć¼hes.
š 1. ĆKSUS: ANDMETE KOGUMINE JA ETTEVALMISTUS
PƵhitƵed: Mis on andmeteadus? Harjutage reaalsete andmekogumitega.
Kaasaegsed meetodid: Ćppige veebist andmete kraapimist, kĆ¼sitluste kujundamist ja sotsiaalmeedia andmete kogumist.
Andmete puhastamine: Ćppige suurte andmekogumite eeltƶƶtlust ja kƤsitlemist analĆ¼Ć¼siks.
š 2. ĆKSUS: STATISTIKA JA REGRESSIOONIANALĆĆS
Kirjeldav statistika: Keskme, variatsiooni, positsiooni ja tƵenƤosusteooria mƵƵdud.
JƤreldav statistika: HĆ¼poteeside testimine, usaldusvahemikud ja ANOVA.
Regressioon: Lineaarne regressioon ja korrelatsioonianalĆ¼Ć¼s ennustavate teadmiste saamiseks.
š¤ ĆKSUS 3: ENNUSTAV MODELLEERIMINE JA TEHISINTELLEKTI ALUSED
Prognoosimine: Ajaseeria analĆ¼Ć¼s, komponendid ja hindamismeetodid.
MasinƵpe: Klassifitseerimine, otsustuspuud ja regressioonmodelleerimine.
SĆ¼vaƵpe ja tehisintellekt: Sissejuhatus nƤrvivƵrkudesse, tagasilevimisse, CNN-idesse ja loomuliku keele tƶƶtlusse (NLP).
āļø ĆKSUS 4: PROFESSIONAALNE EETIKA JA VISUALISEERIMINE
Andmeeetika: SĆ¼vaanalĆ¼Ć¼s andmete kogumise, analĆ¼Ć¼si ja aruandluse eetikast.
Visualiseerimine: Andmete kodeerimine aja jooksul, soojuskaardid ja georuumilised graafikud Pythoni abil.
Aruandlus: Mudeli valideerimine, informatiivsete aruannete ja kokkuvƵtete kirjutamine.
š PĆHILISED ĆPPEVAHENDID:
ā PeatĆ¼kkide Ć¼levaated: VƵtmeterminid, kriitiline mƵtlemine ja kvantitatiivsed probleemid.
ā Pythoni integratsioon: Tehnilised illustratsioonid ja otselingid Pythoni koodile.
ā Reaalse maailma andmed: Nasdaqi ja Fƶderaalreservi (FRED) andmekogumite analĆ¼Ć¼s.
ā Grupiprojektid: Koostƶƶs loodud stsenaariumid oskuste rakendamiseks reaalsetes olukordades.
šÆ SOBIB IDEAALSELT:
InformaatikaĆ¼liƵpilastele: TƤielik kaaslane 1- vƵi 2-semestrilistele kursustele.
KarjƤƤrivahetajatele: Looge professionaalne portfoolio tƶƶvalmis tehisintellekti oskustega.
ĆrianalĆ¼Ć¼tikutele: Ćppige andmepƵhist otsuste tegemist ja prognoosimist.
Laadige alla Data Science & AI: Python Pro juba tƤna ja hakake andmete tulevikku valdama!
VƤrskendatud:
Ohutus algab selle mƵistmisest, kuidas arendajad teie andmeid koguvad ja jagavad. Andmete privaatsuse ja turvalisuse tavad vƵivad olenevalt kasutusviisist ning teie piirkonnast ja vanusest erineda. Selle teabe esitas arendaja ja seda vƵidakse aja jooksul vƤrskendada.
Mis on uut?
šØāš» 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
