Data Science Ultimate

KNCMAP

Осы қолданба туралы

Бұл қолданба интернет қосылымы қолжетімсіз болуы мүмкін жерлерде жүріп отырып, деректер туралы ғылымды үйренгісі келетін, дағдыларын жетілдіретін немесе білімін жаңартқысы келетін кез келген адам үшін өте қолайлы.

Негізгі ерекшеліктері:
Офлайн кіру:

Бұл қолданбаның басты артықшылығы оның желіден тыс функционалдығы болып табылады. Пайдаланушылар белсенді интернет қосылымын қажет етпей-ақ барлық оқулықтарға, сабақтарға және мысалдарға қол жеткізе алады, бұл оны жолда, жол жүру кезінде немесе желіге кіру мүмкіндігі шектеулі аймақтарда оқу үшін тамаша серіктес етеді.
Толық мазмұны:

Қолданба бастапқы деңгейден жоғары деңгейге дейінгі деректер ғылымы тақырыптарының кең ауқымын қамтиды. Python-мен жаңадан басталып жатсаңыз немесе машиналық оқытудың жетілдірілген алгоритмдерімен жұмыс істеп жатсаңыз да, қолданбада сізге көмектесетін ресурстардың жинақталған кітапханасы бар.
Негізгі тақырыптарға мыналар жатады:
Деректерді алдын ала өңдеу: өңделмеген деректерді тазалау және түрлендіру әдістері.
Exploratory Data Analysis (EDA): Деректерді түсіну және визуализациялау әдістері.
Статистикалық әдістер: Ықтималдық негіздері, гипотезаны тексеру және статистикалық қорытынды жасау.
Machine Learning: Бақыланатын және бақыланбайтын оқыту алгоритмдері.
Терең оқыту: нейрондық желілерге кіріспе, CNN, RNN және т.б.
Үлкен деректер: Hadoop, Spark және т.б. сияқты құралдарды пайдаланып үлкен деректер жиынын өңдеу.
Үлгіні бағалау: Деректер үлгілерінің өнімділігін бағалау әдістері.
Құралдар мен кітапханалар: Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras және т.б. сияқты танымал кітапханаларды қалай пайдалануға болады.
Интерактивті оқулықтар:

Тереңдетілген, қадамдық оқулықтар пайдаланушыларға практикалық мысалдар арқылы түсініктерді түсінуге көмектеседі.
Қолданба Python, R және SQL тілдеріндегі код үзінділерін қолдайды, бұл пайдаланушыларға практикалық жаттығуларды орындауға мүмкіндік береді.
Әрбір оқу құралы әр түрлі деңгейлердегі (бастауыш, орта, кеңейтілген) пайдаланушыларға арналған, өзіңіздің қарқыныңызбен ілгерілеу мүмкіндігімен.
Глоссарий және анықтамалық бөлім:

Қолданба деректер ғылымы терминологиясы мен алгоритмдерінің толық глоссарийін қамтиды, бұл пайдаланушыларға оқу кезінде кездесетін кез келген терминді іздеуді жеңілдетеді.
Анықтамалық бөлім деректер ғылымында қолданылатын әртүрлі құралдар үшін формулаларға, синтаксистік мысалдарға және жалпы тәжірибелерге жылдам қол жеткізуді қамтамасыз етеді.
Оқу жолдары:

Қолданба пайдаланушының біліктілік деңгейіне негізделген оқу жолдарын ұсынады. Бұл жолдар пайдаланушыларды негізгі түсініктерден озық әдістерге дейін біртіндеп өз дағдыларын қалыптастыру үшін тақырыптардың логикалық тізбегі арқылы бағыттайды.
Викториналар мен бағалаулар:

Оқытуды күшейту үшін қолданбада әр оқулықтың соңында викториналар мен бағалаулар бар. Бұл пайдаланушыларға материалды түсінуін бағалауға және олардың үлгерімін бақылауға көмектеседі.
Пайдаланушыларға қателерінен үйренуге көмектесу үшін егжей-тегжейлі шешімдер мен түсіндірмелер берілген.
Үлгі жобалар:

Қолданба пайдаланушылар практикалық тәжірибе ретінде пайдалана алатын деректер туралы ғылым жобаларын қамтиды. Бұл жобалар нақты әлем сценарийлерінің кең ауқымын қамтиды, мысалы:
Үй бағасын болжау
Мәтіндік мәліметтерді сезімдік талдау
Терең оқыту арқылы кескінді тану
Уақыт қатарын болжау және т.б.
Мәтіндік және визуалды мазмұн:

Ыңғайлы:
Жаңадан бастаушылар: егер сіз деректер ғылымында жаңа болсаңыз, қолданба қарапайым тілде түсіндірілген іргелі ұғымдармен салаға оңай кіріспе береді.
Орташа білім алушылар: Біраз білімі барлар машиналық оқыту алгоритмдері және деректерді визуализациялау сияқты жетілдірілген тақырыптарға енеді.
Жетілдірілген пайдаланушылар: Деректер мамандары терең оқыту, үлкен деректерді талдау және AI-дағы озық әдістер сияқты кеңейтілген мазмұнды пайдалана алады.
Студенттер мен кәсіпқойлар: академиялық немесе кәсіби мақсаттар үшін деректер ғылымындағы дағдыларын арттырғысы келетін кез келген адам қолданбаны баға жетпес ресурс деп табады.
Артықшылықтары:
Ыңғайлылық: Интернетке қосылуды қажет етпей-ақ барлық оқу ресурстарына қол жеткізу.
Құрылымдық оқыту: алдыңғы тұжырымдамаларға негізделген тақырыптардың логикалық ілгерілеуі, өздігінен оқу үшін өте қолайлы.
Қолданбалы тәжірибе: алған біліміңізді қолдану үшін интерактивті кодтау тапсырмалары мен нақты өмірдегі деректертану жобаларын қамтиды.

Құпиялық саясаты https://kncmap.com/privacy-policy/