Data Science & AI: Python Pro
Ietver reklÄmas
1Ā tÅ«kst.+
LejupielÄdes
Visiem
info
Par Ŕo lietotni
ApgÅ«stiet datu zinÄtnes, mÄkslÄ«gÄ intelekta un maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs principus ā pilnÄ«gÄkais 2026.Ā gada mÄcÄ«bu ceļvedis.
Å Ä« lietotne, kas izstrÄdÄta universitÄÅ”u studentiem un tehnoloÄ£iju speciÄlistiem, seko strukturÄtai mÄcÄ«bu programmai, kas paredzÄta, lai jÅ«s no datu vÄkÅ”anas pÄrietu uz padziļinÄtu mÄkslÄ«go intelektu. NeatkarÄ«gi no tÄ, vai studÄjat datu zinÄtni vai studÄjat uzÅÄmÄjdarbÄ«bu, finanses, veselÄ«bas aprÅ«pi vai inženierzinÄtnes, Ŕī ir jÅ«su digitÄlÄ mÄcÄ«bu grÄmata un Python kodÄÅ”anas laboratorija vienÄ.
š 1.Ā NODAÄ»A: DATU VÄKÅ ANA UN SAGATAVOÅ ANA
Pamatprasmes: Kas ir datu zinÄtne? PraktizÄjieties ar reÄlÄs pasaules datu kopÄm.
MÅ«sdienÄ«gas metodes: ApgÅ«stiet tÄ«mekļa datu ieguvi, aptauju dizainu un sociÄlo mediju datu vÄkÅ”anu.
Datu tÄ«rÄ«Å”ana: ApgÅ«stiet lielu datu kopu pirmapstrÄdi un apstrÄdi analÄ«zei.
š 2.Ā NODAÄ»A: STATISTIKA UN REGRESIJAS ANALÄŖZE
AprakstoÅ”Ä statistika: Centra, variÄcijas, pozÄ«cijas un varbÅ«tÄ«bu teorijas mÄrÄ«jumi.
SecinoÅ”Ä statistika: HipotÄžu pÄrbaude, ticamÄ«bas intervÄli un ANOVA.
Regresija: LineÄrÄ regresija un korelÄcijas analÄ«ze paredzoÅ”Äm atziÅÄm.
š¤ 3.Ā NODAÄ»A: PROGNOZÄJOÅ Ä MODELÄÅ ANA UN MÄKSLÄŖGÄ AI PAMATI
PrognozÄÅ”ana: Laika rindu analÄ«ze, komponenti un novÄrtÄÅ”anas metodes.
MaŔīnmÄcÄ«Å”anÄs: KlasifikÄcija, lÄmumu koki un regresijas modelÄÅ”ana.
DziÄ¼Ä mÄcÄ«Å”anÄs un mÄkslÄ«gais intelekts: Ievads neironu tÄ«klos, atpakaļizplatÄ«Å”anÄ, CNN un dabiskÄs valodas apstrÄdÄ (NLP).
āļø 4.Ā NODAÄ»A: PROFESIONÄLÄ ÄTIKA UN VIZUALIZÄCIJA
Datu Ätika: PadziļinÄta iepazÄ«Å”anÄs ar Ätiku datu vÄkÅ”anÄ, analÄ«zÄ un ziÅoÅ”anÄ.
VizualizÄcija: Datu kodÄÅ”ana laika gaitÄ, siltuma kartes un Ä£eotelpiskÄs diagrammas, izmantojot Python.
ZiÅoÅ”ana: Modeļu validÄcija, informatÄ«vu ziÅojumu un kopsavilkumu rakstÄ«Å”ana.
š PAMATINSTRUMENTI:
ā Nodaļu apskati: Galvenie termini, kritiskÄ domÄÅ”ana un kvantitatÄ«vas problÄmas.
ā Python integrÄcija: Tehniskas ilustrÄcijas un tieÅ”as saites uz Python kodu.
ā ReÄlÄs pasaules dati: Nasdaq un FederÄlo rezervju (FRED) datu kopu analÄ«ze.
ā Grupu projekti: SadarbÄ«bas scenÄriji, lai pielietotu savas prasmes reÄlÄs dzÄ«ves kontekstos.
šÆ IDEÄLI PIEMÄROTS:
DatorzinÄtÅu studentiem: PilnÄ«gs papildinÄjums 1 vai 2 semestru kursiem.
Karjeras mainÄ«tÄjiem: Izveidojiet profesionÄlu portfolio ar darbam gatavÄm mÄkslÄ«gÄ intelekta prasmÄm.
Biznesa analÄ«tiÄ·iem: ApgÅ«stiet uz datiem balstÄ«tu lÄmumu pieÅemÅ”anu un prognozÄÅ”anu.
LejupielÄdÄjiet Data Science & AI: Python Pro jau Å”odien un sÄciet apgÅ«t datu nÄkotni!
Å Ä« lietotne, kas izstrÄdÄta universitÄÅ”u studentiem un tehnoloÄ£iju speciÄlistiem, seko strukturÄtai mÄcÄ«bu programmai, kas paredzÄta, lai jÅ«s no datu vÄkÅ”anas pÄrietu uz padziļinÄtu mÄkslÄ«go intelektu. NeatkarÄ«gi no tÄ, vai studÄjat datu zinÄtni vai studÄjat uzÅÄmÄjdarbÄ«bu, finanses, veselÄ«bas aprÅ«pi vai inženierzinÄtnes, Ŕī ir jÅ«su digitÄlÄ mÄcÄ«bu grÄmata un Python kodÄÅ”anas laboratorija vienÄ.
š 1.Ā NODAÄ»A: DATU VÄKÅ ANA UN SAGATAVOÅ ANA
Pamatprasmes: Kas ir datu zinÄtne? PraktizÄjieties ar reÄlÄs pasaules datu kopÄm.
MÅ«sdienÄ«gas metodes: ApgÅ«stiet tÄ«mekļa datu ieguvi, aptauju dizainu un sociÄlo mediju datu vÄkÅ”anu.
Datu tÄ«rÄ«Å”ana: ApgÅ«stiet lielu datu kopu pirmapstrÄdi un apstrÄdi analÄ«zei.
š 2.Ā NODAÄ»A: STATISTIKA UN REGRESIJAS ANALÄŖZE
AprakstoÅ”Ä statistika: Centra, variÄcijas, pozÄ«cijas un varbÅ«tÄ«bu teorijas mÄrÄ«jumi.
SecinoÅ”Ä statistika: HipotÄžu pÄrbaude, ticamÄ«bas intervÄli un ANOVA.
Regresija: LineÄrÄ regresija un korelÄcijas analÄ«ze paredzoÅ”Äm atziÅÄm.
š¤ 3.Ā NODAÄ»A: PROGNOZÄJOÅ Ä MODELÄÅ ANA UN MÄKSLÄŖGÄ AI PAMATI
PrognozÄÅ”ana: Laika rindu analÄ«ze, komponenti un novÄrtÄÅ”anas metodes.
MaŔīnmÄcÄ«Å”anÄs: KlasifikÄcija, lÄmumu koki un regresijas modelÄÅ”ana.
DziÄ¼Ä mÄcÄ«Å”anÄs un mÄkslÄ«gais intelekts: Ievads neironu tÄ«klos, atpakaļizplatÄ«Å”anÄ, CNN un dabiskÄs valodas apstrÄdÄ (NLP).
āļø 4.Ā NODAÄ»A: PROFESIONÄLÄ ÄTIKA UN VIZUALIZÄCIJA
Datu Ätika: PadziļinÄta iepazÄ«Å”anÄs ar Ätiku datu vÄkÅ”anÄ, analÄ«zÄ un ziÅoÅ”anÄ.
VizualizÄcija: Datu kodÄÅ”ana laika gaitÄ, siltuma kartes un Ä£eotelpiskÄs diagrammas, izmantojot Python.
ZiÅoÅ”ana: Modeļu validÄcija, informatÄ«vu ziÅojumu un kopsavilkumu rakstÄ«Å”ana.
š PAMATINSTRUMENTI:
ā Nodaļu apskati: Galvenie termini, kritiskÄ domÄÅ”ana un kvantitatÄ«vas problÄmas.
ā Python integrÄcija: Tehniskas ilustrÄcijas un tieÅ”as saites uz Python kodu.
ā ReÄlÄs pasaules dati: Nasdaq un FederÄlo rezervju (FRED) datu kopu analÄ«ze.
ā Grupu projekti: SadarbÄ«bas scenÄriji, lai pielietotu savas prasmes reÄlÄs dzÄ«ves kontekstos.
šÆ IDEÄLI PIEMÄROTS:
DatorzinÄtÅu studentiem: PilnÄ«gs papildinÄjums 1 vai 2 semestru kursiem.
Karjeras mainÄ«tÄjiem: Izveidojiet profesionÄlu portfolio ar darbam gatavÄm mÄkslÄ«gÄ intelekta prasmÄm.
Biznesa analÄ«tiÄ·iem: ApgÅ«stiet uz datiem balstÄ«tu lÄmumu pieÅemÅ”anu un prognozÄÅ”anu.
LejupielÄdÄjiet Data Science & AI: Python Pro jau Å”odien un sÄciet apgÅ«t datu nÄkotni!
AtjauninÄta
DroŔība sÄkas ar izpratni par to, kÄ izstrÄdÄtÄji vÄc un kopÄ«go jÅ«su datus. Datu konfidencialitÄtes un droŔības prakse var atŔķirties atkarÄ«bÄ no izmantojuma, reÄ£iona un vecuma. IzstrÄdÄtÄjs ir sniedzis Å”o informÄciju un laika gaitÄ var to atjauninÄt.
Dati netiek kopÄ«goti ar treÅ”ajÄm pusÄm
Uzziniet vairÄk par to, kÄ izstrÄdÄtÄji norÄda datu kopÄ«goÅ”anu.
Dati netiek vÄkti
Uzziniet vairÄk par to, kÄ izstrÄdÄtÄji norÄda datu vÄkÅ”anu.
Jaunumi
šØāš» Initial release
Lietotnes atbalsts
Par izstrÄdÄtÄju
Muhammad Saad
czain6540@gmail.com
HOUSE NO 1 KHALAFAT RASHIDA COLONY KHANPUR
RAHIM YAR KHAN
KHANPUR, 64100
Pakistan
