Data science

Softecks

ປະກອບ​ມີ​ໂຄ​ສະ​ນາ

ກ່ຽວກັບແອັບນີ້

ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນແອັບການສຶກສາທີ່ມີໂຄງສ້າງສຳລັບນັກຮຽນ, ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ, ຜູ້ຮຽນຈົບ ແລະ ຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ຕ້ອງການເຂົ້າໃຈວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໃນລັກສະນະທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ເປັນລະບຽບ. ມັນນຳເອົາແນວຄວາມຄິດທີ່ສຳຄັນ, ຄຳອະທິບາຍທີ່ເປັນປະໂຫຍດ ແລະ ການຮຽນຮູ້ຕາມຫົວຂໍ້ມາລວມເຂົ້າກັນເປັນແຫຼ່ງຂໍ້ມູນການສຶກສາມືຖືທີ່ສະດວກສະບາຍອັນດຽວ.

ຮຽນຮູ້ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເທື່ອລະຂັ້ນຕອນ

ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນລວມການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ສະຖິຕິ, ການຂຽນໂປຣແກຣມ ແລະ ການແກ້ໄຂບັນຫາເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຄົນເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນ ແລະ ຕັດສິນໃຈໄດ້ດີຂຶ້ນ. ແອັບນີ້ແນະນຳຫົວຂໍ້ເທື່ອລະກ້າວ, ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານ ແລະ ກ້າວໄປສູ່ວິທີການວິເຄາະ, ແນວຄວາມຄິດຄວາມເປັນໄປໄດ້, ຫົວຂໍ້ທີ່ອີງໃສ່ Python ແລະ ການນຳໃຊ້ຕົວຈິງ.

ບົດຮຽນຖືກຈັດລຽງໃນຮູບແບບທີ່ງ່າຍດາຍ ເພື່ອໃຫ້ທ່ານສາມາດສຶກສາແນວຄວາມຄິດໄດ້ຄັ້ງລະອັນ. ບໍ່ວ່າທ່ານຈະເລີ່ມຫຼັກສູດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ທົບທວນຫຼັກການທີ່ສຳຄັນ ຫຼື ສຳຫຼວດວຽກງານຂອງນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ແອັບນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສ້າງພື້ນຖານແນວຄວາມຄິດທີ່ເຂັ້ມແຂງຂຶ້ນ.

ສິ່ງທີ່ທ່ານສາມາດຮຽນຮູ້ໄດ້

ແອັບປະກອບມີເນື້ອໃນການສຶກສາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ:

• ພື້ນຖານ ແລະ ຂະບວນການວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
• ແນວຄວາມຄິດ ແລະ ວິທີການວິເຄາະຂໍ້ມູນ
• ສະຖາປັດຕະຍະກຳ ແລະ ຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
• ບົດບາດ ແລະ ຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
• ຄວາມແຕກຕ່າງທົ່ວໄປລະຫວ່າງແນວຄວາມຄິດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ
• ແນວຄວາມຄິດການຂຽນໂປຣແກຣມທີ່ໃຊ້ໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
• ຫົວຂໍ້ການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ອີງໃສ່ Python
• ການສະແດງຂໍ້ມູນດ້ວຍກຣາບຟິກ
• ມາດຕະການຂອງແນວໂນ້ມສູນກາງ ແລະ ການປ່ຽນແປງ
• ຄວາມເປັນໄປໄດ້ ແລະ ການແຈກຢາຍທາງສະຖິຕິ
• ສະຫະສຳພັນ ແລະ ຄວາມສຳພັນທາງສະຖິຕິ
• ແນວຄວາມຄິດທາງສະຖິຕິທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບສົມມຸດຕິຖານ
• ການນຳໃຊ້ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໃນຂົງເຂດຕ່າງໆ

ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນສາມາດເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຄຳນິຍາມ ແລະ ຄຳອະທິບາຍແນະນຳ, ໃນຂະນະທີ່ຜູ້ຮຽນທີ່ມີຄວາມຮູ້ພື້ນຖານສາມາດໃຊ້ແອັບສຳລັບການແກ້ໄຂ ແລະ ການເສີມສ້າງແນວຄວາມຄິດ.

PYTHON ແລະ ສະຖິຕິ

Python ຖືກນຳໃຊ້ທົ່ວໄປສຳລັບການເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນ, ໃນຂະນະທີ່ສະຖິຕິໃຫ້ພື້ນຖານສຳລັບການເຂົ້າໃຈຮູບແບບ, ການປ່ຽນແປງ ແລະ ຄວາມສຳພັນ. ແອັບປະກອບມີເອກະສານທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ຄຸ້ນເຄີຍກັບ Python ແລະ ແນວຄວາມຄິດທາງສະຖິຕິທີ່ສຶກສາທົ່ວໄປ.

ສຳຫຼວດຫົວຂໍ້ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຂໍ້ມູນກຣາບ, ຄ່າສະເລ່ຍ, ຄວາມແปรປ່ວນ, ການແຈກຢາຍຄວາມເປັນໄປໄດ້, ສະຫະສຳພັນ ແລະ ການທົດສອບທາງສະຖິຕິ. ຈຸດປະສົງແມ່ນເພື່ອອະທິບາຍຄວາມໝາຍຂອງແນວຄວາມຄິດເຫຼົ່ານີ້ ແລະ ວິທີທີ່ພວກມັນເຊື່ອມຕໍ່ກັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນ.

ຄຸນສົມບັດຂອງແອັບ

• ບົດຮຽນທີ່ມີໂຄງສ້າງຕາມຫົວຂໍ້
• ຄຳອະທິບາຍທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ເປັນມິດກັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ
• ການນຳທາງງ່າຍໆເພື່ອການສຶກສາທີ່ສະດວກສະບາຍ
• ຕົວເລືອກການຄົ້ນຫາສຳລັບການຊອກຫາຫົວຂໍ້ຢ່າງວ່ອງໄວ
• ບຸກມາກ ຫຼື ການສະໜັບສະໜູນທີ່ມັກ
• ເນື້ອຫາທີ່ເໝາະສົມສຳລັບການຮຽນຮູ້ ແລະ ການແກ້ໄຂ
• ການອັບເດດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທົ່ວໄປເມື່ອມີໃຫ້
• ປະສົບການການອ່ານທີ່ເປັນມິດກັບມືຖື

ໃຜສາມາດໃຊ້ແອັບນີ້ໄດ້?

ແອັບນີ້ເໝາະສົມສຳລັບນັກຮຽນໂຮງຮຽນ ແລະ ວິທະຍາໄລ, ຜູ້ຮຽນວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ ແລະ ໄອທີ, ນັກສຶກສາ BCA, BSc, BTech, BE, MCA ແລະ MSc, ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນຮຽນຮູ້ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ຜູ້ສະໝັກທີ່ກຳລັງກະກຽມການສອບເສັງ ຫຼື ການສຳພາດ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການເຮັດວຽກ ແລະ ທຸກຄົນທີ່ສົນໃຈວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.

ເປັນຫຍັງຕ້ອງໃຊ້ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ?

ການຮຽນຮູ້ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມຄຸ້ນເຄີຍກັບຫຼາຍຂົງເຂດທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນ. ແທນທີ່ຈະຄົ້ນຫາຜ່ານບັນທຶກທີ່ກະແຈກກະຈາຍ, ແອັບນີ້ນຳສະເໜີເອກະສານການຮຽນຮູ້ຫຼັກໃນຮູບແບບມືຖືທີ່ມີການຈັດລະບຽບ. ໃຊ້ມັນສຳລັບບົດຮຽນໃນຫ້ອງຮຽນ, ຫຼັກສູດອອນໄລນ໌, ວຽກມອບໝາຍ, ການສອບເສັງ, ການກຽມການສຳພາດ ຫຼື ການຮຽນຮູ້ດ້ວຍຕົນເອງ.

ອ່ານຕາມຈັງຫວະຂອງທ່ານເອງ, ທົບທວນແນວຄວາມຄິດທີ່ສຳຄັນ ແລະ ບັນທຶກພາກສ່ວນທີ່ເປັນປະໂຫຍດສຳລັບການແກ້ໄຂໃນພາຍຫຼັງ. ໂຄງສ້າງທີ່ກະທັດຮັດເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຕໍ່ການຮຽນຮູ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນລະຫວ່າງການສຶກສາໄລຍະສັ້ນ ແລະ ຄ່ອຍໆປັບປຸງຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງທ່ານ.

ດາວໂຫຼດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແລະ ເລີ່ມຮຽນຮູ້ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, Python, ສະຖິຕິ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້ ແລະ ແນວຄວາມຄິດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ສຳຄັນໃນແອັບການສຶກສາທີ່ຈັດຕັ້ງຂຶ້ນອັນດຽວ.

ຂໍ້ປະຕິເສດຄວາມຮັບຜິດຊອບ

ແອັບນີ້ແມ່ນຊັບພະຍາກອນການສຶກສາ ແລະ ເອກະສານອ້າງອີງທີ່ເປັນເອກະລາດ. ມັນບໍ່ມີສ່ວນກ່ຽວຂ້ອງກັບ ຫຼື ຮັບຮອງໂດຍມະຫາວິທະຍາໄລ, ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຮັບຮອງ, ນາຍຈ້າງ ຫຼື ບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີໃດໆ. ສຳລັບການສຶກສາຢ່າງເປັນທາງການ, ການສອບເສັງ ແລະ ວຽກງານວິຊາຊີບ, ໃຫ້ອ້າງອີງເຖິງປຶ້ມແບບຮຽນປັດຈຸບັນ, ເອກະສານຫຼັກສູດຢ່າງເປັນທາງການ ແລະ ເອກະສານດ້ານວິຊາການທີ່ໄດ້ຮັບການຢັ້ງຢືນ.

ມີຫຍັງໃໝ່

App Performance Improvements