Data Science & AI: Python Pro
შეიცავს რეკლამას
1 ათ.+
ჩამოტვირთვები
ყველა
info
ამ აპის შესახებ
დაეუფლეთ მონაცემთა მეცნიერების, ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების პრინციპებს - 2026 წლის საუკეთესო სასწავლო სახელმძღვანელო.
შექმნილია უნივერსიტეტის სტუდენტებისა და ტექნოლოგიური პროფესიონალებისთვის, ეს აპლიკაცია მიჰყვება სტრუქტურირებულ სასწავლო გეგმას, რომელიც შექმნილია იმისთვის, რომ გადაგიყვანოთ მონაცემთა შეგროვებიდან მოწინავე ხელოვნურ ინტელექტამდე. იქნება ეს მონაცემთა მეცნიერების სპეციალობის სტუდენტი თუ ბიზნესის, ფინანსების, ჯანდაცვის ან ინჟინერიის სტუდენტი, ეს არის თქვენი ციფრული სახელმძღვანელო და Python-ის კოდირების ლაბორატორია ერთში.
📊 თავი 1: მონაცემთა შეგროვება და მომზადება
საფუძვლები: რა არის მონაცემთა მეცნიერება? ივარჯიშეთ რეალური სამყაროს მონაცემთა ნაკრებებთან.
თანამედროვე მეთოდები: შეისწავლეთ ვებ სკრაპინგი, გამოკითხვის დიზაინი და სოციალური მედიის მონაცემების შეგროვება.
მონაცემთა გაწმენდა: დაეუფლეთ წინასწარ დამუშავებას და დიდი მონაცემთა ნაკრებების დამუშავებას ანალიზისთვის.
📈 თავი 2: სტატისტიკა და რეგრესიული ანალიზი
აღწერითი სტატისტიკა: ცენტრის, ვარიაციის, პოზიციის და ალბათობის თეორიის საზომები.
ინფერენციული სტატისტიკა: ჰიპოთეზის ტესტირება, ნდობის ინტერვალები და ANOVA.
რეგრესია: წრფივი რეგრესია და კორელაციის ანალიზი პროგნოზირებადი ინფორმაციის მისაღებად.
🤖 მე-3 ერთეული: პროგნოზირებადი მოდელირება და ხელოვნური ინტელექტის საფუძვლები
პროგნოზირება: დროის სერიების ანალიზი, კომპონენტები და შეფასების მეთოდები.
მანქანური სწავლება: კლასიფიკაცია, გადაწყვეტილების ხეები და რეგრესიის მოდელირება.
ღრმა სწავლება და ხელოვნური ინტელექტი: შესავალი ნეირონულ ქსელებში, უკუგავრცელებაში, CNN-ებსა და ბუნებრივი ენის დამუშავებაში (NLP).
⚖️ მე-4 ერთეული: პროფესიული ეთიკა და ვიზუალიზაცია
მონაცემთა ეთიკა: ეთიკის ღრმა შესწავლა შეგროვების, ანალიზისა და ანგარიშგების სფეროში.
ვიზუალიზაცია: მონაცემების დროთა განმავლობაში კოდირება, სითბური რუკები და გეოსივრცითი დიაგრამები Python-ის გამოყენებით.
ანგარიშგება: მოდელის ვალიდაცია, ინფორმაციული ანგარიშების და აღმასრულებელი რეზიუმეების წერა.
🌟 ძირითადი სასწავლო ინსტრუმენტები:
✔ თავების მიმოხილვები: ძირითადი ტერმინები, კრიტიკული აზროვნება და რაოდენობრივი პრობლემები.
✔ Python-ის ინტეგრაცია: ტექნიკური ილუსტრაციები და პირდაპირი ბმულები Python-ის კოდთან.
✔ რეალური სამყაროს მონაცემები: Nasdaq-ისა და ფედერალური რეზერვის (FRED) მონაცემთა ნაკრებების ანალიზი.
✔ ჯგუფური პროექტები: თანამშრომლობითი სცენარები თქვენი უნარების რეალურ კონტექსტებში გამოსაყენებლად.
🎯 იდეალურია:
კომპიუტერული მეცნიერებების სტუდენტებისთვის: სრული თანმხლები 1 ან 2 სემესტრული კურსებისთვის.
კარიერის გადამრთველებისთვის: შექმენით პროფესიონალური პორტფოლიო სამუშაოსთვის მზად ხელოვნური ინტელექტის უნარებით.
ბიზნეს ანალიტიკოსები: დაეუფლეთ მონაცემებზე დაფუძნებულ გადაწყვეტილების მიღებას და პროგნოზირებას.
ჩამოტვირთეთ მონაცემთა მეცნიერება და ხელოვნური ინტელექტი: Python Pro დღესვე და დაიწყეთ მონაცემების მომავლის დაუფლება!
შექმნილია უნივერსიტეტის სტუდენტებისა და ტექნოლოგიური პროფესიონალებისთვის, ეს აპლიკაცია მიჰყვება სტრუქტურირებულ სასწავლო გეგმას, რომელიც შექმნილია იმისთვის, რომ გადაგიყვანოთ მონაცემთა შეგროვებიდან მოწინავე ხელოვნურ ინტელექტამდე. იქნება ეს მონაცემთა მეცნიერების სპეციალობის სტუდენტი თუ ბიზნესის, ფინანსების, ჯანდაცვის ან ინჟინერიის სტუდენტი, ეს არის თქვენი ციფრული სახელმძღვანელო და Python-ის კოდირების ლაბორატორია ერთში.
📊 თავი 1: მონაცემთა შეგროვება და მომზადება
საფუძვლები: რა არის მონაცემთა მეცნიერება? ივარჯიშეთ რეალური სამყაროს მონაცემთა ნაკრებებთან.
თანამედროვე მეთოდები: შეისწავლეთ ვებ სკრაპინგი, გამოკითხვის დიზაინი და სოციალური მედიის მონაცემების შეგროვება.
მონაცემთა გაწმენდა: დაეუფლეთ წინასწარ დამუშავებას და დიდი მონაცემთა ნაკრებების დამუშავებას ანალიზისთვის.
📈 თავი 2: სტატისტიკა და რეგრესიული ანალიზი
აღწერითი სტატისტიკა: ცენტრის, ვარიაციის, პოზიციის და ალბათობის თეორიის საზომები.
ინფერენციული სტატისტიკა: ჰიპოთეზის ტესტირება, ნდობის ინტერვალები და ANOVA.
რეგრესია: წრფივი რეგრესია და კორელაციის ანალიზი პროგნოზირებადი ინფორმაციის მისაღებად.
🤖 მე-3 ერთეული: პროგნოზირებადი მოდელირება და ხელოვნური ინტელექტის საფუძვლები
პროგნოზირება: დროის სერიების ანალიზი, კომპონენტები და შეფასების მეთოდები.
მანქანური სწავლება: კლასიფიკაცია, გადაწყვეტილების ხეები და რეგრესიის მოდელირება.
ღრმა სწავლება და ხელოვნური ინტელექტი: შესავალი ნეირონულ ქსელებში, უკუგავრცელებაში, CNN-ებსა და ბუნებრივი ენის დამუშავებაში (NLP).
⚖️ მე-4 ერთეული: პროფესიული ეთიკა და ვიზუალიზაცია
მონაცემთა ეთიკა: ეთიკის ღრმა შესწავლა შეგროვების, ანალიზისა და ანგარიშგების სფეროში.
ვიზუალიზაცია: მონაცემების დროთა განმავლობაში კოდირება, სითბური რუკები და გეოსივრცითი დიაგრამები Python-ის გამოყენებით.
ანგარიშგება: მოდელის ვალიდაცია, ინფორმაციული ანგარიშების და აღმასრულებელი რეზიუმეების წერა.
🌟 ძირითადი სასწავლო ინსტრუმენტები:
✔ თავების მიმოხილვები: ძირითადი ტერმინები, კრიტიკული აზროვნება და რაოდენობრივი პრობლემები.
✔ Python-ის ინტეგრაცია: ტექნიკური ილუსტრაციები და პირდაპირი ბმულები Python-ის კოდთან.
✔ რეალური სამყაროს მონაცემები: Nasdaq-ისა და ფედერალური რეზერვის (FRED) მონაცემთა ნაკრებების ანალიზი.
✔ ჯგუფური პროექტები: თანამშრომლობითი სცენარები თქვენი უნარების რეალურ კონტექსტებში გამოსაყენებლად.
🎯 იდეალურია:
კომპიუტერული მეცნიერებების სტუდენტებისთვის: სრული თანმხლები 1 ან 2 სემესტრული კურსებისთვის.
კარიერის გადამრთველებისთვის: შექმენით პროფესიონალური პორტფოლიო სამუშაოსთვის მზად ხელოვნური ინტელექტის უნარებით.
ბიზნეს ანალიტიკოსები: დაეუფლეთ მონაცემებზე დაფუძნებულ გადაწყვეტილების მიღებას და პროგნოზირებას.
ჩამოტვირთეთ მონაცემთა მეცნიერება და ხელოვნური ინტელექტი: Python Pro დღესვე და დაიწყეთ მონაცემების მომავლის დაუფლება!
განახლდა:
უსაფრთხოება იწყება დეველოპერების მიერ თქვენი მონაცემების შეგროვებისა და გაზიარების წესების გაცნობით. მონაცემთა კონფიდენციალურობისა და უსაფრთხოების პრაქტიკები შეიძლება განსხვავდებოდეს თქვენი აპის ვერსიის, გამოყენების, რეგიონის და ასაკის მიხედვით. ეს ინფორმაცია მოწოდებულია დეველოპერის მიერ და შეიძლება დროთა განმავლობაში განახლდეს.
მონაცემები არ ზიარდება მესამე მხარეებთან
შეიტყვეთ მეტი დეველოპერების მიერ პუბლიკაციების გამოქვეყნების შესახებ
მონაცემები შეგროვებული არ არის
შეიტყვეთ მეტი დეველოპერების მიერ კოლექციის გამოქვეყნების შესახებ
სიახლე
👨💻 Initial release
აპის მხარდაჭერა
დეველოპერის შესახებ
Muhammad Saad
czain6540@gmail.com
HOUSE NO 1 KHALAFAT RASHIDA COLONY KHANPUR
RAHIM YAR KHAN
KHANPUR, 64100
Pakistan
