Data Science Ultimate

KNCMAP

Колдонмо тууралуу

Бул колдонмо маалымат илимин үйрөнүүнү, көндүмдөрүн өркүндөтүүнү же интернет байланышы жок жерлерде жүргөндө билимин жаңыртууну каалагандар үчүн идеалдуу.

Негизги өзгөчөлүктөрү:
Оффлайн кирүү:

Бул колдонмонун негизги артыкчылыгы - анын оффлайн режиминде иштөөсү. Колдонуучулар бардык окуу куралдарына, сабактарга жана мисалдарга активдүү интернет байланышын талап кылбастан кире алышат, бул аны жолдо, жумушка чейинки аралыкта же тармакка кирүү мүмкүнчүлүгү чектелген аймактарда үйрөнүү үчүн идеалдуу өнөктөш кылат.
Комплекстүү мазмун:

Колдонмо башталгычтан жогорку деңгээлге чейин маалымат илиминин темаларынын кеңири спектрин камтыйт. Python менен жаңыдан баштап жатасызбы же өнүккөн машина үйрөнүү алгоритмдеринде иштеп жатасызбы, колдонмодо сизге жардам бере турган ресурстардын тандалган китепканасы бар.
Негизги темалар төмөнкүлөрдү камтыйт:
Маалыматтарды алдын ала иштетүү: чийки маалыматтарды тазалоо жана өзгөртүү ыкмалары.
Изилдөөчү маалыматтарды талдоо (EDA): Маалыматтарды түшүнүү жана визуалдаштыруу ыкмалары.
Статистикалык методдор: Ыктымалдуулуктун негиздери, гипотезаны текшерүү жана статистикалык жыйынтык чыгаруу.
Machine Learning: Көзөмөлдөнгөн жана көзөмөлсүз окутуу алгоритмдери.
Deep Learning: Нейрондук тармактарга киришүү, CNN, RNN ж.б.
Big Data: Hadoop, Spark, ж.
Моделди баалоо: Маалымат моделдеринин иштешин баалоо ыкмалары.
Куралдар жана китепканалар: Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras ж.б. сыяктуу популярдуу китепканаларды кантип колдонуу керек.
Интерактивдүү окуу куралдары:

Терең, этап-этабы менен окуу куралдары колдонуучуларга практикалык мисалдар аркылуу түшүнүктөрдү түшүнүүгө жардам берет.
Колдонмо Python, R жана SQL тилдеринде код үзүндүлөрүн колдойт, бул колдонуучуларга практикалык көнүгүүлөрдү аткарууга мүмкүндүк берет.
Ар бир окуу куралы ар кандай деңгээлдеги колдонуучулар үчүн иштелип чыккан (Баштапкы, Орто, Өркүндөтүлгөн), өзүңүздүн темпиңизде өнүгүү мүмкүнчүлүгү бар.
Глоссарий жана маалымдама бөлүмү:

Колдонмого маалымат илими боюнча терминологиянын жана алгоритмдердин комплекстүү глоссарийи камтылган, бул колдонуучуларга окуу учурунда кездешкен каалаган терминди издөөнү жеңилдетет.
Маалымат бөлүмү маалымат илиминде колдонулган ар кандай куралдар үчүн формулаларга, синтаксис мисалдарына жана жалпы практикаларга тез жетүүнү камсыз кылат.
Окуу жолдору:

Колдонмо колдонуучунун деңгээлине жараша тандалып алынган окуу жолдорун сунуштайт. Бул жолдор колдонуучуларды темалардын логикалык ырааттуулугу аркылуу алардын көндүмдөрүн негизги түшүнүктөрдөн алдыңкы техникаларга чейин акырындык менен өркүндөтүүгө багыт берет.
Тесттер жана баалоо:

Окууну бекемдөө үчүн колдонмо ар бир окуу куралынын аягында тесттерди жана баалоолорду камтыйт. Бул колдонуучуларга материалды түшүнүүгө баа берүүгө жана алардын прогрессине көз салууга жардам берет.
Колдонуучуларга каталарынан сабак алууга жардам берүү үчүн кеңири чечимдер жана түшүндүрмөлөр берилген.
Үлгү долбоорлор:

Колдонмого колдонуучулар практикалык практика катары колдоно ала турган үлгү маалымат илим долбоорлорун камтыйт. Бул долбоорлор реалдуу дүйнө сценарийлеринин кеңири спектрин камтыйт, мисалы:
Үй баасын болжолдоо
Тексттик маалыматтардын сезимин талдоо
Терең үйрөнүү менен сүрөттү таануу
Убакыт серияларын болжолдоо жана башкалар.
Тексттик жана визуалдык мазмун:

Идеалдуу:
Жаңы баштагандар: Эгер сиз маалымат илиминде жаңы болсоңуз, колдонмо жөнөкөй тилде түшүндүрүлгөн фундаменталдык түшүнүктөр менен тармакка оңой киришүүнү камсыз кылат.
Орто билимге ээ болгондор: Машина үйрөнүү алгоритмдери жана маалыматтарды визуалдаштыруу сыяктуу өнүккөн темаларга кирише алышат.
Өркүндөтүлгөн колдонуучулар: Маалымат адистери терең үйрөнүү, чоң маалыматтарды талдоо жана AIдагы алдыңкы техникалар сыяктуу өркүндөтүлгөн мазмундан пайдалана алышат.
Студенттер жана адистер: Академиялык же профессионалдык максаттар үчүн маалымат илими боюнча көндүмдөрүн жогорулатууну каалагандар колдонмону баа жеткис булак деп табат.
Артыкчылыктары:
Ыңгайлуулугу: Интернет байланышын талап кылбастан, бардык окуу ресурстарына кирүү.
Структураланган окутуу: Мурунку концепцияларга негизделген темалардын логикалык прогресси, өз алдынча окуу үчүн идеалдуу.
Колдонуу практикасы: үйрөнгөн нерселериңизди колдонуу үчүн интерактивдүү коддоо көйгөйлөрүн жана реалдуу жашоодогу маалымат таануу долбоорлорун камтыйт.

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