Data Science & AI: Python Pro
Sisältää mainoksia
1 t.+
latausta
Kaikki
info
Tietoa sovelluksesta
Hallitse datatieteen, tekoälyn ja koneoppimisen periaatteet – täydellinen opas vuodelle 2026.
Tämä yliopisto-opiskelijoille ja teknologia-alan ammattilaisille suunniteltu sovellus noudattaa jäsenneltyä opetussuunnitelmaa, joka on suunniteltu viemään sinut datankeruusta edistyneeseen tekoälyyn. Opiskeletko sitten datatieteen pääaineopiskelijaa tai liiketalouden, rahoituksen, terveydenhuollon tai tekniikan opiskelijaa, tämä on digitaalinen oppikirjasi ja Python-koodauslaboratoriosi samassa.
📊 YKSIKKÖ 1: TIETOJEN KERÄYS JA VALMISTELU
Esimerkit: Mitä on datatiede? Harjoittele reaalimaailman datajoukkojen kanssa.
Nykyaikaiset menetelmät: Opi verkkotietojen kaappausta, kyselytutkimusten suunnittelua ja sosiaalisen median datan keräämistä.
Datan puhdistus: Hallitse suurten datajoukkojen esikäsittely ja käsittely analyysia varten.
📈 YKSIKKÖ 2: TILASTOTIETEET JA REGRESSIOANALYYSI
Kuvailevat tilastot: Keskipisteen, variaation, sijainnin ja todennäköisyysteorian mittaukset.
Päättelevät tilastot: Hypoteesien testaus, luottamusvälit ja ANOVA.
Regressio: Lineaarinen regressio ja korrelaatioanalyysi ennustavien näkemysten saamiseksi.
🤖 YKSIKKÖ 3: ENNUSTAVA MALLINNUS JA TEKOÄLYN PERUSTIEDOT
Ennustaminen: Aikasarja-analyysi, komponentit ja arviointimenetelmät.
Koneoppiminen: Luokittelu, päätöspuut ja regressiomallinnus.
Syväoppiminen ja tekoäly: Johdatus neuroverkkoihin, takaisinpropagaatioon, CNN-verkkoihin ja luonnollisen kielen käsittelyyn (NLP).
⚖️ YKSIKKÖ 4: AMMATILLINEN ETIIKKA JA VISUALISOINTI
Dataetiikka: Syvällinen syventyminen tiedonkeruun, analysoinnin ja raportoinnin etiikkaan.
Visualisointi: Datan koodaaminen ajan kuluessa, lämpökartat ja paikkatietokuvaajat Pythonin avulla.
Raportointi: Mallin validointi, informatiivisten raporttien ja tiivistelmien kirjoittaminen.
🌟 KESKEISET OPISKELUTYÖKALUT:
✔ Lukujen katsaukset: Keskeiset termit, kriittinen ajattelu ja kvantitatiiviset ongelmat.
✔ Python-integraatio: Tekniset kuvitukset ja suorat linkit Python-koodiin.
✔ Reaalimaailman data: Nasdaqin ja Yhdysvaltain keskuspankin (FRED) datajoukkojen analyysi.
✔ Ryhmäprojektit: Yhteistyöskenaarioita taitojasi soveltaaksesi tosielämän tilanteissa.
🎯 SOPII TÄYDELLISESTI:
Tietojenkäsittelytieteen opiskelijat: Täydellinen kumppani 1 tai 2 lukukauden kursseille.
Uranvaihtajat: Rakenna ammattimainen portfolio työelämävalmiilla tekoälytaidoilla.
Liiketoiminta-analyytikot: Hallitse datalähtöinen päätöksenteko ja ennustaminen.
Lataa Data Science & AI: Python Pro tänään ja aloita datan tulevaisuuden hallitseminen!
Tämä yliopisto-opiskelijoille ja teknologia-alan ammattilaisille suunniteltu sovellus noudattaa jäsenneltyä opetussuunnitelmaa, joka on suunniteltu viemään sinut datankeruusta edistyneeseen tekoälyyn. Opiskeletko sitten datatieteen pääaineopiskelijaa tai liiketalouden, rahoituksen, terveydenhuollon tai tekniikan opiskelijaa, tämä on digitaalinen oppikirjasi ja Python-koodauslaboratoriosi samassa.
📊 YKSIKKÖ 1: TIETOJEN KERÄYS JA VALMISTELU
Esimerkit: Mitä on datatiede? Harjoittele reaalimaailman datajoukkojen kanssa.
Nykyaikaiset menetelmät: Opi verkkotietojen kaappausta, kyselytutkimusten suunnittelua ja sosiaalisen median datan keräämistä.
Datan puhdistus: Hallitse suurten datajoukkojen esikäsittely ja käsittely analyysia varten.
📈 YKSIKKÖ 2: TILASTOTIETEET JA REGRESSIOANALYYSI
Kuvailevat tilastot: Keskipisteen, variaation, sijainnin ja todennäköisyysteorian mittaukset.
Päättelevät tilastot: Hypoteesien testaus, luottamusvälit ja ANOVA.
Regressio: Lineaarinen regressio ja korrelaatioanalyysi ennustavien näkemysten saamiseksi.
🤖 YKSIKKÖ 3: ENNUSTAVA MALLINNUS JA TEKOÄLYN PERUSTIEDOT
Ennustaminen: Aikasarja-analyysi, komponentit ja arviointimenetelmät.
Koneoppiminen: Luokittelu, päätöspuut ja regressiomallinnus.
Syväoppiminen ja tekoäly: Johdatus neuroverkkoihin, takaisinpropagaatioon, CNN-verkkoihin ja luonnollisen kielen käsittelyyn (NLP).
⚖️ YKSIKKÖ 4: AMMATILLINEN ETIIKKA JA VISUALISOINTI
Dataetiikka: Syvällinen syventyminen tiedonkeruun, analysoinnin ja raportoinnin etiikkaan.
Visualisointi: Datan koodaaminen ajan kuluessa, lämpökartat ja paikkatietokuvaajat Pythonin avulla.
Raportointi: Mallin validointi, informatiivisten raporttien ja tiivistelmien kirjoittaminen.
🌟 KESKEISET OPISKELUTYÖKALUT:
✔ Lukujen katsaukset: Keskeiset termit, kriittinen ajattelu ja kvantitatiiviset ongelmat.
✔ Python-integraatio: Tekniset kuvitukset ja suorat linkit Python-koodiin.
✔ Reaalimaailman data: Nasdaqin ja Yhdysvaltain keskuspankin (FRED) datajoukkojen analyysi.
✔ Ryhmäprojektit: Yhteistyöskenaarioita taitojasi soveltaaksesi tosielämän tilanteissa.
🎯 SOPII TÄYDELLISESTI:
Tietojenkäsittelytieteen opiskelijat: Täydellinen kumppani 1 tai 2 lukukauden kursseille.
Uranvaihtajat: Rakenna ammattimainen portfolio työelämävalmiilla tekoälytaidoilla.
Liiketoiminta-analyytikot: Hallitse datalähtöinen päätöksenteko ja ennustaminen.
Lataa Data Science & AI: Python Pro tänään ja aloita datan tulevaisuuden hallitseminen!
Päivitetty
Turvallisuus alkaa siitä, että ymmärrät, miten kehittäjät keräävät ja jakavat dataasi. Datan yksityisyys- ja turvallisuuskäytännöt saattavat vaihdella käytön, alueen ja iän mukaan. Kehittäjä on antanut nämä tiedot ja saattaa päivittää niitä myöhemmin.
Uutta
👨💻 Initial release
Sovelluksen tuki
Tietoa kehittäjästä
Muhammad Saad
czain6540@gmail.com
HOUSE NO 1 KHALAFAT RASHIDA COLONY KHANPUR
RAHIM YAR KHAN
KHANPUR, 64100
Pakistan
