Data Science & AI: Python Pro
Hirdetéseket tartalmaz
1 E+
letöltés
Korhatár nélküli
info
Az alkalmazásról
Sajátítsd el az adattudomány, a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás alapelveit – a tökéletes 2026-os tanulmányi útmutató.
Ez az alkalmazás egyetemi hallgatók és tech szakemberek számára készült, strukturált tantervet követ, amely az adatgyűjtéstől a haladó mesterséges intelligencia elsajátításáig visz el. Akár adattudomány szakos hallgató vagy, akár üzleti, pénzügyi, egészségügyi vagy mérnöki hallgató vagy, ez a digitális tankönyved és Python kódoló laborod egyben.
📊 1. FEJEZET: ADATGYŰJTÉS ÉS ELŐKÉSZÍTÉS
Alapok: Mi az adattudomány? Gyakorolj valós adatkészletekkel.
Modern módszerek: Tanuld meg a webes adatgyűjtést, a kérdőívtervezést és a közösségi média adatgyűjtését.
Adattisztítás: Sajátítsd el a nagy adatkészletek elemzéshez való előfeldolgozását és kezelését.
📈 2. FEJEZET: STATISZTIKA ÉS REGRESSZIÓS ELEMZÉS
Leíró statisztikák: Középpont, variáció, pozíció és valószínűségszámítás mértékei.
Következtető statisztikák: Hipotézisvizsgálat, konfidenciaintervallumok és ANOVA.
Regresszió: Lineáris regresszió és korrelációanalízis prediktív betekintésekhez.
🤖 3. FEJEZET: PREDIKTÍV MODELLEZÉS ÉS MI ALAPOK
Előrejelzés: Idősoros elemzés, komponensek és értékelési módszerek.
Gépi tanulás: Osztályozás, döntési fák és regressziós modellezés.
Mélytanulás és MI: Bevezetés a neurális hálózatokba, a visszaterjesztésbe, a CNN-ekbe és a természetes nyelvi feldolgozásba (NLP).
⚖️ 4. FEJEZET: SZAKMAI ETIKA ÉS VIZUALIZÁCIÓ
Adatetika: Mélyreható ismeretek az adatgyűjtés, -elemzés és -jelentéskészítés etikájáról.
Vizualizáció: Adatok időbeli kódolása, hőtérképek és térinformatikai ábrák Python használatával.
Jelentéskészítés: Modell validálása, informatív jelentések és összefoglalók írása.
🌟 ALAPVETŐ TANULMÁNYI ESZKÖZÖK:
✔ Fejezetáttekintések: Kulcsfogalmak, kritikai gondolkodás és mennyiségi problémák.
✔ Python integráció: Technikai illusztrációk és közvetlen linkek a Python kódhoz.
✔ Valós adatok: Nasdaq és Federal Reserve (FRED) adatkészletek elemzése.
✔ Csoportos projektek: Együttműködésen alapuló forgatókönyvek, amelyek segítségével valós helyzetekben alkalmazhatod a készségeidet.
🎯 TÖKÉLETES ALKALMAS:
Informatika szakos hallgatók számára: Teljes értékű kiegészítő 1 vagy 2 féléves kurzusokhoz.
Pályaváltók számára: Professzionális portfólió építése álláskereső MI-készségekkel.
Üzleti elemzők számára: Sajátítsd el az adatvezérelt döntéshozatalt és előrejelzést.
Töltsd le még ma a Data Science & AI: Python Pro alkalmazást, és kezdd el elsajátítani az adatok jövőjét!
Ez az alkalmazás egyetemi hallgatók és tech szakemberek számára készült, strukturált tantervet követ, amely az adatgyűjtéstől a haladó mesterséges intelligencia elsajátításáig visz el. Akár adattudomány szakos hallgató vagy, akár üzleti, pénzügyi, egészségügyi vagy mérnöki hallgató vagy, ez a digitális tankönyved és Python kódoló laborod egyben.
📊 1. FEJEZET: ADATGYŰJTÉS ÉS ELŐKÉSZÍTÉS
Alapok: Mi az adattudomány? Gyakorolj valós adatkészletekkel.
Modern módszerek: Tanuld meg a webes adatgyűjtést, a kérdőívtervezést és a közösségi média adatgyűjtését.
Adattisztítás: Sajátítsd el a nagy adatkészletek elemzéshez való előfeldolgozását és kezelését.
📈 2. FEJEZET: STATISZTIKA ÉS REGRESSZIÓS ELEMZÉS
Leíró statisztikák: Középpont, variáció, pozíció és valószínűségszámítás mértékei.
Következtető statisztikák: Hipotézisvizsgálat, konfidenciaintervallumok és ANOVA.
Regresszió: Lineáris regresszió és korrelációanalízis prediktív betekintésekhez.
🤖 3. FEJEZET: PREDIKTÍV MODELLEZÉS ÉS MI ALAPOK
Előrejelzés: Idősoros elemzés, komponensek és értékelési módszerek.
Gépi tanulás: Osztályozás, döntési fák és regressziós modellezés.
Mélytanulás és MI: Bevezetés a neurális hálózatokba, a visszaterjesztésbe, a CNN-ekbe és a természetes nyelvi feldolgozásba (NLP).
⚖️ 4. FEJEZET: SZAKMAI ETIKA ÉS VIZUALIZÁCIÓ
Adatetika: Mélyreható ismeretek az adatgyűjtés, -elemzés és -jelentéskészítés etikájáról.
Vizualizáció: Adatok időbeli kódolása, hőtérképek és térinformatikai ábrák Python használatával.
Jelentéskészítés: Modell validálása, informatív jelentések és összefoglalók írása.
🌟 ALAPVETŐ TANULMÁNYI ESZKÖZÖK:
✔ Fejezetáttekintések: Kulcsfogalmak, kritikai gondolkodás és mennyiségi problémák.
✔ Python integráció: Technikai illusztrációk és közvetlen linkek a Python kódhoz.
✔ Valós adatok: Nasdaq és Federal Reserve (FRED) adatkészletek elemzése.
✔ Csoportos projektek: Együttműködésen alapuló forgatókönyvek, amelyek segítségével valós helyzetekben alkalmazhatod a készségeidet.
🎯 TÖKÉLETES ALKALMAS:
Informatika szakos hallgatók számára: Teljes értékű kiegészítő 1 vagy 2 féléves kurzusokhoz.
Pályaváltók számára: Professzionális portfólió építése álláskereső MI-készségekkel.
Üzleti elemzők számára: Sajátítsd el az adatvezérelt döntéshozatalt és előrejelzést.
Töltsd le még ma a Data Science & AI: Python Pro alkalmazást, és kezdd el elsajátítani az adatok jövőjét!
Frissítve:
A biztonság annak megértésével kezdődik, hogy miként gyűjtik és osztják meg a fejlesztők az adataidat. Az adatvédelemmel és -biztonsággal kapcsolatos gyakorlat a használattól, a régiótól és életkortól függően változhat. A fejlesztő adta meg ezeket az információkat, és idővel frissítheti őket.
Nem osztanak meg adatokat harmadik felekkel
További információ arról, hogy miként deklarálják a fejlesztők a megosztást
Nem történt adatgyűjtés
További információ arról, hogy miként deklarálják a fejlesztők a gyűjtést
Újdonságok
👨💻 Initial release
Alkalmazás támogatása
A fejlesztőről
Muhammad Saad
czain6540@gmail.com
HOUSE NO 1 KHALAFAT RASHIDA COLONY KHANPUR
RAHIM YAR KHAN
KHANPUR, 64100
Pakistan
