DataAnalytics for Beginners

Atul Kumar Soni at BIIT Computer Education

ამ აპის შესახებ

##### მონაცემთა ანალიტიკა დამწყებთათვის ######

ეს აპლიკაცია მოიცავს ყველა იმ კონცეფციას, რომელიც პროგრამისტებს სჭირდებათ თავიანთი უნარების გასავითარებლად:

 შეიცავს 750+ სასწავლო და ალგორითმზე დაფუძნებულ პროგრამებს წყაროს კოდით.
 შეიცავს მხოლოდ პროგრამის წყაროს კოდს და გამომავალ სურათებს (ის არ შეიცავს თეორიას, თეორიისთვის ბევრი წიგნია ხელმისაწვდომი).
 ვიყენებთ Python Interpreter-ს და ბიბლიოთეკებს DataAnalytics პროგრამირებისთვის.
 ვიყენებთ ტექსტის რედაქტორს PyCharm-ს, რომელიც პოპულარულია დამწყებ და პროფესიონალ პროგრამისტებში და კარგად მუშაობს ყველა ოპერაციულ სისტემაზე.
 თითოეული თავი შეიცავს კარგად დაგეგმილ და ორგანიზებულ პროგრამებს.
 ეს აპლიკაცია ასევე ძალიან სასარგებლო იქნება DataAnalytics პროგრამირების დამწყებთათვის, მასწავლებლებისთვის და ტრენერებისთვის.
 ჩვენ ვიყენებთ მცირე ცვლადის ან იდენტიფიკატორის სახელებს უკეთესი წაკითხვისთვის ციფრულ მედიაში, როგორიცაა kindle, ipad, tab და მობილური.
 ეს აპლიკაცია შეიცავს კოდირების ბევრად მარტივ მიდგომას.
 უფრო მარტივი მიდგომა გამოიყენება პროგრამების ორგანიზებისთვის როგორც დამწყებთათვის, ასევე პროფესიონალებისთვის.


-------- თვისება ----------

- შეიცავს 750+ DataAnalytics სამეურვეო პროგრამას გამომავალი.
- ძალიან მარტივი მომხმარებლის ინტერფეისი (UI).
- ნაბიჯ-ნაბიჯ მაგალითები DataAnalytics პროგრამირების შესასწავლად.
- ეს DataAnalytics სასწავლო აპლიკაცია არის სრულიად ოფლაინ.
- ეს აპლიკაცია ასევე შეიცავს ბმულებს ყველა "ჩვენი სასწავლო აპლიკაციისთვის".


----- DataAnalytics სასწავლო აღწერა -----
[თავების სია]

1. პითონის შესავალი, მონაცემთა ტიპები და ოპერატორები
2. შერჩევა, გამეორება და სტრიქონები
3. სია, გამრავლება, ლექსიკონი და ნაკრები
4. ბიბლიოთეკის ფუნქციები, ფუნქციები, მოდულები და პაკეტები
5. კლასები და ობიექტები და მემკვიდრეობა და გამონაკლისები
6. ლამბდა ფუნქცია, სიის გააზრება, რუკა, გაფილტვრა და შემცირება
7. NumPy შესავალი
8. მასივის შექმნა და ატრიბუტები
9. არითმეტიკული ოპერაციები
10. ინდექსირება და დაჭრა
11. მათემატიკური ფუნქციები
12. სიმებიანი ფუნქციები
13. სტატისტიკური, ძებნის და დახარისხების ფუნქციები
14. გაფართოებული ინდექსირება და მაუწყებლობა
15. მასივის მანიპულირება
16. Matplotlib შესავალი
17. ხაზოვანი დიაგრამები
18. Scatter Charts
19. ზოლიანი დიაგრამები
20. Pie Charts
21. ჰისტოგრამის დიაგრამები
22. Box Plot Charts
23. ნაკვეთების/სქემების მორგება
24. Pandas შესავალი
25. სერიის ატრიბუტები და მეთოდები
26. ინდექსირება და დაჭრა სერიებში
27. სერიის ოპერაციები
28. DataFrame Creation & Attributes
29. მონაცემების ინდექსირება, შერჩევა და წვდომა
30. DataFrame Iteration & Operations
31. DataFrame Exporting & Importing
32. სტატისტიკური ოპერაციები
33. დაკარგული მონაცემების დამუშავება
34. მონაცემთა ჩარჩოების კომბინირება და დაჯგუფება
35. დიაგრამების შედგენა DataFrame-ით


------- მოწვეული წინადადებები -------

გთხოვთ, გამოაგზავნოთ თქვენი წინადადებები DataAnalytics სასწავლო აპთან დაკავშირებით ელფოსტით [e-mail].

##### გისურვებთ ყოველივე საუკეთესოს !!! #####

სიახლე

- App contains Python, NumPy, Matplotlib & Pandas.
- Contains 750+ DataAnalytics Tutorial Programs with Output.
- Very simple User Interface (UI).
- Step by Step examples to learn DataAnalytics Programming.
- This DataAnalytics Learning App is completely OFFLINE.
- This App also contains Links for all "Our Learning Apps".