Data Science Ultimate

KNCMAP

ამ აპის შესახებ

ეს აპი შესანიშნავია მათთვის, ვინც ეძებს მონაცემთა მეცნიერების სწავლას, უნარების გაუმჯობესებას ან ცოდნის განახლებას მოგზაურობისას, ისეთ ადგილებში, სადაც ინტერნეტ კავშირი შეიძლება არ იყოს ხელმისაწვდომი.

ძირითადი მახასიათებლები:
ხაზგარეშე წვდომა:

ამ აპლიკაციის მთავარი უპირატესობა არის მისი ოფლაინ ფუნქციონირება. მომხმარებლებს შეუძლიათ წვდომა ყველა გაკვეთილზე, გაკვეთილზე და მაგალითზე აქტიური ინტერნეტ კავშირის გარეშე, რაც მას იდეალურ კომპანიონად აქცევს სწავლისთვის მოძრაობაში, მგზავრობისას ან ქსელის შეზღუდული წვდომის მქონე ადგილებში.
ყოვლისმომცველი შინაარსი:

აპლიკაცია მოიცავს მონაცემთა მეცნიერების თემების ფართო სპექტრს, დამწყებიდან მოწინავე დონეებამდე. მიუხედავად იმისა, თქვენ ახლახან იწყებთ Python-ით თუ მუშაობთ მანქანური სწავლების გაფართოებულ ალგორითმებზე, აპს აქვს რესურსების კურირებული ბიბლიოთეკა, რომელიც დაგეხმარებათ.
ძირითადი თემები მოიცავს:
მონაცემთა წინასწარი დამუშავება: ნედლეული მონაცემების გაწმენდისა და გარდაქმნის ტექნიკა.
საძიებო მონაცემთა ანალიზი (EDA): მონაცემთა გაგებისა და ვიზუალიზაციის მეთოდები.
სტატისტიკური მეთოდები: ალბათობის საფუძვლები, ჰიპოთეზის ტესტირება და სტატისტიკური დასკვნა.
მანქანური სწავლება: სწავლის ალგორითმები ზედამხედველობის ქვეშ და ზედამხედველობის გარეშე.
ღრმა სწავლება: შესავალი ნერვულ ქსელებში, CNN-ებში, RNN-ებში და ა.შ.
დიდი მონაცემები: დიდი მონაცემთა ნაკრების მართვა ისეთი ინსტრუმენტების გამოყენებით, როგორიცაა Hadoop, Spark და ა.შ.
მოდელის შეფასება: მონაცემთა მოდელების მუშაობის შეფასების ტექნიკა.
ინსტრუმენტები და ბიბლიოთეკები: როგორ გამოვიყენოთ პოპულარული ბიბლიოთეკები, როგორიცაა Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras და ა.შ.
ინტერაქტიული გაკვეთილები:

სიღრმისეული, ნაბიჯ-ნაბიჯ გაკვეთილები ეხმარება მომხმარებლებს გაიგონ კონცეფციები პრაქტიკული მაგალითების საშუალებით.
აპი მხარს უჭერს კოდის ფრაგმენტებს Python-ში, R-ში და SQL-ში, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, პრაქტიკული სავარჯიშოები გაჰყვეს.
თითოეული გაკვეთილი განკუთვნილია სხვადასხვა დონის მომხმარებლებისთვის (დამწყები, საშუალო, მოწინავე), თქვენი საკუთარი ტემპით პროგრესის შესაძლებლობით.
ტერმინების და საცნობარო განყოფილება:

აპლიკაცია შეიცავს მონაცემთა მეცნიერების ტერმინოლოგიისა და ალგორითმების ყოვლისმომცველ ლექსიკონს, რაც მომხმარებლებს გაუადვილებს მოძებნონ ნებისმიერი ტერმინი, რომელსაც სწავლის დროს შეხვდებიან.
საცნობარო განყოფილება უზრუნველყოფს სწრაფ წვდომას ფორმულებზე, სინტაქსის მაგალითებზე და საერთო პრაქტიკაზე მონაცემთა მეცნიერებაში გამოყენებული სხვადასხვა ხელსაწყოებისთვის.
სასწავლო გზები:

აპლიკაცია გთავაზობთ კურირებულ სასწავლო გზებს მომხმარებლის ცოდნის დონის მიხედვით. ეს გზები ხელმძღვანელობს მომხმარებლებს თემების ლოგიკური თანმიმდევრობით, რათა ეტაპობრივად განავითარონ თავიანთი უნარები, ძირითადი ცნებებიდან მოწინავე ტექნიკამდე.
ტესტები და შეფასებები:

სწავლის გასაძლიერებლად, აპლიკაცია შეიცავს ტესტებს და შეფასებებს ყოველი გაკვეთილის ბოლოს. ეს ეხმარება მომხმარებლებს შეაფასონ მასალის გაგება და თვალყური ადევნონ მათ პროგრესს.
მოწოდებულია დეტალური გადაწყვეტილებები და ახსნა-განმარტებები, რათა დაეხმარონ მომხმარებლებს ისწავლონ შეცდომებზე.
პროექტების ნიმუშები:

აპლიკაცია შეიცავს მონაცემთა მეცნიერების პროექტებს, რომლებიც მომხმარებლებს შეუძლიათ გამოიყენონ როგორც პრაქტიკული პრაქტიკა. ეს პროექტები მოიცავს რეალურ სამყაროში არსებული სცენარების ფართო სპექტრს, როგორიცაა:
სახლის ფასების პროგნოზირება
ტექსტის მონაცემების სენტიმენტალური ანალიზი
გამოსახულების ამოცნობა ღრმა სწავლით
დროის სერიების პროგნოზირება და სხვა.
ტექსტი და ვიზუალური შინაარსი:

იდეალურია:
დამწყებთათვის: თუ თქვენ ახალი ხართ მონაცემთა მეცნიერებაში, აპლიკაცია გთავაზობთ მარტივ შესავალს ამ სფეროში ფუნდამენტური ცნებებით, რომლებიც ახსნილია მარტივ ენაზე.
შუალედური მოსწავლეები: მათ, ვისაც უკვე აქვს გარკვეული ცოდნა, შეუძლია უფრო მოწინავე თემებში ჩასვლა, როგორიცაა მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები და მონაცემთა ვიზუალიზაცია.
მოწინავე მომხმარებლები: მონაცემთა პროფესიონალებს შეუძლიათ ისარგებლონ მოწინავე შინაარსით, როგორიცაა ღრმა სწავლა, დიდი მონაცემთა ანალიზი და AI-ის უახლესი ტექნიკები.
სტუდენტები და პროფესიონალები: ვინც ცდილობს გააუმჯობესოს თავისი უნარები მონაცემთა მეცნიერებაში აკადემიური ან პროფესიული მიზნებისთვის, აპს ფასდაუდებელ რესურსად აღმოაჩენს.
უპირატესობები:
მოხერხებულობა: წვდომა ყველა სასწავლო რესურსზე ინტერნეტის გარეშე.
სტრუქტურირებული სწავლება: თემების ლოგიკური პროგრესი, რომელიც ეფუძნება წინა კონცეფციებს, იდეალურია თვითნაკეთი სწავლისთვის.
პრაქტიკული პრაქტიკა: მოიცავს კოდირების ინტერაქტიულ გამოწვევებს და რეალურ ცხოვრებაში მონაცემთა მეცნიერების პროექტებს, რომ გამოიყენოთ ის, რაც ისწავლეთ.

კონფიდენციალურობის პოლიტიკა https://kncmap.com/privacy-policy/