Data science

Softecks

Sisaldab reklaame

Rakenduse teave

Andmeteadus on struktureeritud õpperakendus õpilastele, algajatele, lõpetajatele ja spetsialistidele, kes soovivad andmeteadusest selgelt ja organiseeritult aru saada. See koondab olulised kontseptsioonid, praktilised selgitused ja teemapõhise õppe ühte mugavasse mobiilsesse õpperessurssi.

ÕPI ANDMETEADUST SAMM-SAMMULT

Andmeteadus ühendab andmeanalüüsi, statistika, programmeerimise ja probleemide lahendamise, et aidata inimestel infost aru saada ja paremaid otsuseid langetada. See rakendus tutvustab teemat järk-järgult, alustades põhiideedest ja liikudes edasi analüütiliste meetodite, tõenäosusmõistete, Pythonil põhinevate teemade ja praktiliste rakenduste poole.

Tunnid on esitatud lihtsas vormingus, nii et saate õppida ühte kontseptsiooni korraga. Olenemata sellest, kas alustate andmeteaduse kursust, kordate olulisi põhimõtteid või uurite andmeteadlase tööd, aitab rakendus teil luua tugevama kontseptuaalse aluse.

MIDA SA SAAD ÕPPIDA

Rakendus sisaldab hariduslikku sisu, mis on seotud järgmisega:

• Andmeteaduse alused ja protsessid
• Andmeanalüüsi kontseptsioonid ja meetodid
• Andmeteaduse arhitektuur ja töövoog
• Andmeteadlase rollid ja kohustused
• Seotud kontseptsioonide levinumad erinevused
• Andmeteaduses kasutatavad programmeerimiskontseptsioonid
• Pythonil põhineva andmeanalüüsi teemad
• Andmete graafiline esitus
• Keskse tendentsi ja variatsiooni mõõdud
• Tõenäosus ja statistilised jaotused
• Korrelatsioon ja statistilised seosed
• Hüpoteesiga seotud statistilised mõisted
• Andmeteaduse rakendused erinevates valdkondades

Algajad saavad alustada definitsioonide ja sissejuhatavate selgitustega, samas kui põhiteadmistega õppijad saavad rakendust kasutada kordamiseks ja kontseptsioonide kinnistamiseks.

PYTHON JA STATISTIKA

Pythonit kasutatakse tavaliselt andmetega töötamiseks, samas kui statistika annab aluse mustrite, variatsiooni ja seoste mõistmiseks. Rakendus sisaldab materjali, mis aitab kasutajatel tutvuda levinumate Pythoni ja statistiliste kontseptsioonidega.

Uurige graafikuandmete, keskmiste, dispersiooni, tõenäosusjaotuste, korrelatsiooni ja statistilise testimisega seotud teemasid. Eesmärk on selgitada, mida need mõisted tähendavad ja kuidas need on seotud andmeanalüüsiga.

RAKENDUSE OMADUSED

• Struktureeritud teemade kaupa õppetunnid
• Selged ja algajatele sobivad selgitused
• Lihtne navigeerimine mugavaks õppimiseks
• Otsinguvõimalus teemade kiireks leidmiseks
• Järjehoidjate või lemmikute tugi
• Õppimiseks ja kordamiseks sobiv sisu
• Andmeteaduse üldised värskendused, kui need on saadaval
• Mobiilisõbralik lugemiskogemus

KES SAAB SEDA RAKENDUST KASUTADA?

Rakendus sobib kooli- ja üliõpilastele, arvutiteaduse ja IT õppijatele, BCA, BSc, BTech, BE, MCA ja MSc üliõpilastele, andmeanalüütika õppimise algajatele, eksamiteks või intervjuudeks valmistuvatele kandidaatidele, töötavatele spetsialistidele ja kõigile, kes on huvitatud andmeteadusest.

MIKS KASUTADA ANDMETEADUST?

Andmeteaduse õppimine nõuab mitme omavahel seotud valdkonna tundmist. Hajutatud märkmete otsimise asemel esitab see rakendus põhiõppematerjali organiseeritud mobiilivormingus. Kasutage seda klassitundides, veebikursustel, ülesannetes, eksamitel, intervjuudeks ettevalmistamisel või iseseisval õppimisel.

Lugege omas tempos, korrake olulisi kontseptsioone ja salvestage kasulikke osi hilisemaks kordamiseks. Lühike struktuur lihtsustab õppimise jätkamist lühikeste õppesessioonide ajal ja parandab järk-järgult teie arusaamist.

Laadige alla andmeteaduse rakendus ja alustage andmeanalüüsi, Pythoni, statistika, tõenäosusteooria ja oluliste andmeteaduse kontseptsioonide õppimist ühes organiseeritud haridusrakenduses.

LAHENDUSKLAUSEL

See rakendus on sõltumatu haridus- ja teatmeressurss. See ei ole seotud ühegi ülikooli, sertifitseerimisasutuse, tööandja ega tehnoloogiaettevõttega ega ole nende poolt heaks kiidetud. Formaalse õppe, eksamite ja erialase töö kohta vaadake ajakohaseid õpikuid, ametlikke õppematerjale ja kontrollitud tehnilist dokumentatsiooni.

Mis on uut?

App Performance Improvements