Data Science: Principles & AI
Жарнамалар бар
Баары
info
1 миң+
жолу жүктөлүп алынды
Баары
Көбүрөөк билүү
Колдонмо тууралуу
Маалымат таануу принциптери жана жасалма интеллект боюнча эң сонун окуу куралы.
Бир же эки семестрлик университеттик курстарды колдоо үчүн иштелип чыккан Маалымат таануу: Принциптер жана жасалма интеллект студенттер жана адистер үчүн структуралаштырылган академиялык алкакты камсыз кылат. Бул колдонмо татаал теория менен практикалык колдонуунун ортосундагы ажырымды жоёт, маалыматтарга негизделген чечим кабыл алууну өздөштүрүү үчүн Pythonду техникалык кошумча катары колдонот.
Сиз Маалымат таануу адистиги боюнча окуйсузбу же бизнес, саламаттыкты сактоо же инженерия тармагында окуйсузбу, бул колдонмо заманбап доор үчүн сиздин санариптик окуу куралыңыз жана интерактивдүү репетиторуңуз.
📚 АКАДЕМИЯЛЫК НЕГИЗГИ ОКУУ ПЛАНЫ
Маалыматтардын негиздери: Маалыматтарды чогултууну, веб-скрепингди жана маалыматтарды тазалоонун негиздерин изилдеңиз.
Статистикалык чеберчилик: Сүрөттөмө статистикасына, ыктымалдуулук теориясына, гипотезаларды текшерүүгө жана ANOVAга терең сүңгүп кирет.
Божомолдоочу моделдөө: Сызыктуу регрессияны, корреляциялык анализди жана убакыт катарларын божомолдоону өздөштүрүңүз.
Жасалма интеллект жана машиналык окутуу: Классификациянын негиздери, чечим дарактары, нейрон тармактары (CNN) жана NLP.
🎥 ИНТЕРАКТИВДҮҮ ОКУУ: ВИДЕОЛОРУ ЖАНА ВИКТОРИНАЛАР
Видео сабактар: Татаал теориялык түшүнүктөрдүн жана маалымат моделдеринин эксперттик жетекчилиги астында талданышы.
Экзамен стилиндеги викториналар: Университет деңгээлиндеги баалоолорду чагылдыруу үчүн иштелип чыккан бөлүмгө тиешелүү викториналар менен билимиңизди текшериңиз.
Билимди текшерүү: Сандык маселелер жана сынчыл ой жүгүртүү көнүгүүлөрү боюнча заматта пикир алуу.
🐍 КУРАЛ КАТАРЫ ПИТОН
Бул колдонмо принциптерди жана теорияны толуктоо үчүн техникалык иллюстрацияларды жана Python кодун берет.
Жүктөлүп алынуучу маалымат топтомдоруна түз шилтемелерге кириңиз.
Статистикалык түшүнүктөрдү жандандырган Python кодунун мисалдарын көрүңүз.
Маалыматтарды, жылуулук карталарын жана геомейкиндик графиктерин коддоо үчүн Pythonду колдонууну үйрөнүңүз.
⚖️ ЭТИКА ЖАНА РЕАЛДУУ ДҮЙНӨ КОНТЕКСТИ
Этиканы терең камтуу: Маалымат этикасы жана жасалма интеллекттин пайда болушу материалдын бардык жеринде чагылдырылган.
Реалдуу дүйнөдөгү маалыматтар: Федералдык резервдик экономикалык маалымат базасынан (FRED) жана Nasdaqтан алынган маалымат топтомдорун колдонууну машыгыңыз.
Ар түрдүү колдонулуштар: Каржы, саламаттыкты сактоо, социалдык илимдер жана демографияны камтыган сценарийлер.
🌟 СТУДЕНТКЕ БАГЫТТАЛГАН ӨЗГӨЧӨЛҮКТӨР
Бай практика: Бөлүм ичиндеги кеңири мисал маселелер жана практикалык көнүгүүлөр.
Бөлүмгө сереп: Негизги терминдердин жана негизги формулалардын тез жетүү кыскача мазмуну.
Топтук долбоорлор: Класстык же өз алдынча окуу үчүн иштелип чыккан биргелешкен сценарийлер.
🎯 БУЛ КИМ ҮЧҮН?
Университеттин студенттери: Маалымат таануу адистиги жана кошумча адистиктер үчүн эң сонун шерик.
Компьютердик эмес адистиктер: Финансы, саламаттыкты сактоо же саясат тармагында маалымат сабаттуулугуна муктаж болгондор үчүн маанилүү.
Академиялык окутуучулар: Студенттерге таза код жана маалымат шилтемелерин берүү үчүн кошумча ресурс.
Маалымат таануу: Принциптер жана жасалма интеллектти бүгүн жүктөп алыңыз жана келечекти калыптандырган теорияларды өздөштүрүңүз!
Бир же эки семестрлик университеттик курстарды колдоо үчүн иштелип чыккан Маалымат таануу: Принциптер жана жасалма интеллект студенттер жана адистер үчүн структуралаштырылган академиялык алкакты камсыз кылат. Бул колдонмо татаал теория менен практикалык колдонуунун ортосундагы ажырымды жоёт, маалыматтарга негизделген чечим кабыл алууну өздөштүрүү үчүн Pythonду техникалык кошумча катары колдонот.
Сиз Маалымат таануу адистиги боюнча окуйсузбу же бизнес, саламаттыкты сактоо же инженерия тармагында окуйсузбу, бул колдонмо заманбап доор үчүн сиздин санариптик окуу куралыңыз жана интерактивдүү репетиторуңуз.
📚 АКАДЕМИЯЛЫК НЕГИЗГИ ОКУУ ПЛАНЫ
Маалыматтардын негиздери: Маалыматтарды чогултууну, веб-скрепингди жана маалыматтарды тазалоонун негиздерин изилдеңиз.
Статистикалык чеберчилик: Сүрөттөмө статистикасына, ыктымалдуулук теориясына, гипотезаларды текшерүүгө жана ANOVAга терең сүңгүп кирет.
Божомолдоочу моделдөө: Сызыктуу регрессияны, корреляциялык анализди жана убакыт катарларын божомолдоону өздөштүрүңүз.
Жасалма интеллект жана машиналык окутуу: Классификациянын негиздери, чечим дарактары, нейрон тармактары (CNN) жана NLP.
🎥 ИНТЕРАКТИВДҮҮ ОКУУ: ВИДЕОЛОРУ ЖАНА ВИКТОРИНАЛАР
Видео сабактар: Татаал теориялык түшүнүктөрдүн жана маалымат моделдеринин эксперттик жетекчилиги астында талданышы.
Экзамен стилиндеги викториналар: Университет деңгээлиндеги баалоолорду чагылдыруу үчүн иштелип чыккан бөлүмгө тиешелүү викториналар менен билимиңизди текшериңиз.
Билимди текшерүү: Сандык маселелер жана сынчыл ой жүгүртүү көнүгүүлөрү боюнча заматта пикир алуу.
🐍 КУРАЛ КАТАРЫ ПИТОН
Бул колдонмо принциптерди жана теорияны толуктоо үчүн техникалык иллюстрацияларды жана Python кодун берет.
Жүктөлүп алынуучу маалымат топтомдоруна түз шилтемелерге кириңиз.
Статистикалык түшүнүктөрдү жандандырган Python кодунун мисалдарын көрүңүз.
Маалыматтарды, жылуулук карталарын жана геомейкиндик графиктерин коддоо үчүн Pythonду колдонууну үйрөнүңүз.
⚖️ ЭТИКА ЖАНА РЕАЛДУУ ДҮЙНӨ КОНТЕКСТИ
Этиканы терең камтуу: Маалымат этикасы жана жасалма интеллекттин пайда болушу материалдын бардык жеринде чагылдырылган.
Реалдуу дүйнөдөгү маалыматтар: Федералдык резервдик экономикалык маалымат базасынан (FRED) жана Nasdaqтан алынган маалымат топтомдорун колдонууну машыгыңыз.
Ар түрдүү колдонулуштар: Каржы, саламаттыкты сактоо, социалдык илимдер жана демографияны камтыган сценарийлер.
🌟 СТУДЕНТКЕ БАГЫТТАЛГАН ӨЗГӨЧӨЛҮКТӨР
Бай практика: Бөлүм ичиндеги кеңири мисал маселелер жана практикалык көнүгүүлөр.
Бөлүмгө сереп: Негизги терминдердин жана негизги формулалардын тез жетүү кыскача мазмуну.
Топтук долбоорлор: Класстык же өз алдынча окуу үчүн иштелип чыккан биргелешкен сценарийлер.
🎯 БУЛ КИМ ҮЧҮН?
Университеттин студенттери: Маалымат таануу адистиги жана кошумча адистиктер үчүн эң сонун шерик.
Компьютердик эмес адистиктер: Финансы, саламаттыкты сактоо же саясат тармагында маалымат сабаттуулугуна муктаж болгондор үчүн маанилүү.
Академиялык окутуучулар: Студенттерге таза код жана маалымат шилтемелерин берүү үчүн кошумча ресурс.
Маалымат таануу: Принциптер жана жасалма интеллектти бүгүн жүктөп алыңыз жана келечекти калыптандырган теорияларды өздөштүрүңүз!
Качан жаңырды
Коопсуздук дегенде колдонмонун маалыматты кантип топтоп, аны үчүнчү тараптар менен кантип бөлүшө турганын түшүнүү керек. Маалыматтардын купуялыгы жана коопсуздугу колдонмоңуздун иштетилишине, жүргөн аймагыңызга жана курагыңызга жараша болот. Маалыматты иштеп чыгуучу берип, маал-маалы менен жаңырып турат.
Үчүнчү тараптар менен маалымат бөлүшүлбөйт
Иштеп чыгуучулар маалыматтардын бөлүшүлүшү жөнүндө кантип кабар берерин билип алыңыз
Маалымат топтолбойт
Иштеп чыгуучулар маалыматтардын топтолушу жөнүндө кантип кабар берерин билип алыңыз
Эмне жаңылык
What's New in this Version:
🚀 Android 15 & 16 Ready: Optimized for SDK 37 for a faster, smoother experience.
🧠 New Quiz Categories: Expanded topics to better test your knowledge.
🔔 Smart Nudges: Personalized reminders to keep your learning on track.
🎨 Modern UI: New edge-to-edge design for more immersive studying.
🛠️ Stability: Improved YouTube playback and fixed storage sync issues.
🚀 Android 15 & 16 Ready: Optimized for SDK 37 for a faster, smoother experience.
🧠 New Quiz Categories: Expanded topics to better test your knowledge.
🔔 Smart Nudges: Personalized reminders to keep your learning on track.
🎨 Modern UI: New edge-to-edge design for more immersive studying.
🛠️ Stability: Improved YouTube playback and fixed storage sync issues.
Баары
Көбүрөөк билүүКолдонмо боюнча колдоо көрсөтүү кызматы
Иштеп чыгуучу жөнүндө
Muhammad Saad
czain6540@gmail.com
HOUSE NO 1 KHALAFAT RASHIDA COLONY KHANPUR
RAHIM YAR KHAN
KHANPUR, 64100
Pakistan
