Learn Data Science with Python
შეიცავს რეკლამას
4,2star
66 მიმოხილვა
1 ათ.+
ჩამოტვირთვები
ყველა
info
ამ აპის შესახებ
რა არის მონაცემთა მეცნიერება?
-> მონაცემთა მეცნიერება არის მონაცემთა უზარმაზარი და მრავალფეროვანი მონაცემებისგან ცოდნის მიღებისა და მონაცემების ორგანიზების, დამუშავების და ანალიზის გზით წარმოების პროცესი.
ასევე არსებობს უამრავი სხვა ენა, რომ ვისწავლოთ მონაცემთა მეცნიერება, მაგრამ თქვენ შეისწავლით მონაცემთა მეცნიერებას პითონის გამოყენებით, რადგან პითონი ახლა ძალიან პოპულარულია ენაზე. და ყველას უყვარს მასში პროგრამირების გაკეთება.
ჯერ უნდა იცოდეთ პითონის პროგრამირების მინიმუმ საფუძვლები. თუ პითონში ძალიან ახალი ხართ, არ ინერვიულოთ, რომ შეგიძლიათ გაიაროთ ჩემი პითონის სწავლის პროგრამა.
ბოლო 4-5 წლის განმავლობაში ტექნოლოგიის გამოყენება მასობრივად იზრდება. ისევე როგორც ტექნოლოგია გამოიყენება იმდენი მონაცემი იქმნება. ახლა ჩვენ გვაქვს ამდენი მონაცემი, ამიტომ როგორ უნდა გამოვიყენოთ იგი ჩვენი მომავალი გაუმჯობესებისთვის. მაგრამ ეს მონაცემები არც ისე ადვილია გამოსაყენებლად, რისთვისაც საჭიროა მონაცემების ანალიზი ჩვენი მიზნის შესაბამისად, და ამისათვის ანალიზით ხდება მონაცემების მეცნიერება.
რატომ უნდა გამოიყენოთ ეს პროგრამა?
-> ყოველთვის ვცდილობ გაწვრთნას ინსტრუქციები მარტივად და ეფექტურად, რომ ვისწავლო ახალი ტექნოლოგია. არ აქვს მნიშვნელობა, საიდან ხართ ახლა, თუნდაც ნულიდან დაიწყოთ სწავლა. ჩემი გაკვეთილები ნამდვილად დაეხმარება გარკვეულ დონეზე. ეს აპლიკაციაც კი შემუშავებულია მომხმარებლის ყველა კომფორტის შესაბამისად.
რას ვსწავლობთ მონაცემთა სამეცნიერო სახელმძღვანელოს აქ:
-> მე მაქვს ცალკეული მონაცემთა სამეცნიერო გაკვეთილები სხვადასხვა 4 ნაწილად, როგორიცაა ..
1) მონაცემთა მეცნიერების საფუძვლები პითონთან
2) ვისწავლოთ მონაცემთა დამუშავება პითონთან
3) შეისწავლეთ მონაცემთა ანალიზი პითონთან
4) შეისწავლეთ მონაცემთა ვიზუალიზაცია პითონთან
თუ მოგწონთ ჩემი ნამუშევარი, შემდეგ გაუზიარეთ ეს აპლიკაცია თქვენს მეგობრებს და არ დაგავიწყდეთ შეფასება და მიმოხილვა. თქვენი ერთი მიმოხილვა ათასჯერ მოგვწონს.
// თუ გინდათ Instagram- ზე გამყოთ, შეგიძლიათ აკრიფოთ: vrpmecrazytech
ჩემი მითითებები:
www.tutorialspoint.com
www.iconfinder.com
-> მონაცემთა მეცნიერება არის მონაცემთა უზარმაზარი და მრავალფეროვანი მონაცემებისგან ცოდნის მიღებისა და მონაცემების ორგანიზების, დამუშავების და ანალიზის გზით წარმოების პროცესი.
ასევე არსებობს უამრავი სხვა ენა, რომ ვისწავლოთ მონაცემთა მეცნიერება, მაგრამ თქვენ შეისწავლით მონაცემთა მეცნიერებას პითონის გამოყენებით, რადგან პითონი ახლა ძალიან პოპულარულია ენაზე. და ყველას უყვარს მასში პროგრამირების გაკეთება.
ჯერ უნდა იცოდეთ პითონის პროგრამირების მინიმუმ საფუძვლები. თუ პითონში ძალიან ახალი ხართ, არ ინერვიულოთ, რომ შეგიძლიათ გაიაროთ ჩემი პითონის სწავლის პროგრამა.
ბოლო 4-5 წლის განმავლობაში ტექნოლოგიის გამოყენება მასობრივად იზრდება. ისევე როგორც ტექნოლოგია გამოიყენება იმდენი მონაცემი იქმნება. ახლა ჩვენ გვაქვს ამდენი მონაცემი, ამიტომ როგორ უნდა გამოვიყენოთ იგი ჩვენი მომავალი გაუმჯობესებისთვის. მაგრამ ეს მონაცემები არც ისე ადვილია გამოსაყენებლად, რისთვისაც საჭიროა მონაცემების ანალიზი ჩვენი მიზნის შესაბამისად, და ამისათვის ანალიზით ხდება მონაცემების მეცნიერება.
რატომ უნდა გამოიყენოთ ეს პროგრამა?
-> ყოველთვის ვცდილობ გაწვრთნას ინსტრუქციები მარტივად და ეფექტურად, რომ ვისწავლო ახალი ტექნოლოგია. არ აქვს მნიშვნელობა, საიდან ხართ ახლა, თუნდაც ნულიდან დაიწყოთ სწავლა. ჩემი გაკვეთილები ნამდვილად დაეხმარება გარკვეულ დონეზე. ეს აპლიკაციაც კი შემუშავებულია მომხმარებლის ყველა კომფორტის შესაბამისად.
რას ვსწავლობთ მონაცემთა სამეცნიერო სახელმძღვანელოს აქ:
-> მე მაქვს ცალკეული მონაცემთა სამეცნიერო გაკვეთილები სხვადასხვა 4 ნაწილად, როგორიცაა ..
1) მონაცემთა მეცნიერების საფუძვლები პითონთან
2) ვისწავლოთ მონაცემთა დამუშავება პითონთან
3) შეისწავლეთ მონაცემთა ანალიზი პითონთან
4) შეისწავლეთ მონაცემთა ვიზუალიზაცია პითონთან
თუ მოგწონთ ჩემი ნამუშევარი, შემდეგ გაუზიარეთ ეს აპლიკაცია თქვენს მეგობრებს და არ დაგავიწყდეთ შეფასება და მიმოხილვა. თქვენი ერთი მიმოხილვა ათასჯერ მოგვწონს.
// თუ გინდათ Instagram- ზე გამყოთ, შეგიძლიათ აკრიფოთ: vrpmecrazytech
ჩემი მითითებები:
www.tutorialspoint.com
www.iconfinder.com
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.
შეფასებები და მიმოხილვები
4,2
64 მიმოხილვა
