Data Science & AI: Python Pro
Ietver reklāmas
1 tūkst.+
Lejupielādes
Visiem
info
Par šo lietotni
Apgūstiet datu zinātnes, mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās principus — pilnīgākais 2026. gada mācību ceļvedis.
Šī lietotne, kas izstrādāta universitāšu studentiem un tehnoloģiju speciālistiem, seko strukturētai mācību programmai, kas paredzēta, lai jūs no datu vākšanas pārietu uz padziļinātu mākslīgo intelektu. Neatkarīgi no tā, vai studējat datu zinātni vai studējat uzņēmējdarbību, finanses, veselības aprūpi vai inženierzinātnes, šī ir jūsu digitālā mācību grāmata un Python kodēšanas laboratorija vienā.
📊 1. NODAĻA: DATU VĀKŠANA UN SAGATAVOŠANA
Pamatprasmes: Kas ir datu zinātne? Praktizējieties ar reālās pasaules datu kopām.
Mūsdienīgas metodes: Apgūstiet tīmekļa datu ieguvi, aptauju dizainu un sociālo mediju datu vākšanu.
Datu tīrīšana: Apgūstiet lielu datu kopu pirmapstrādi un apstrādi analīzei.
📈 2. NODAĻA: STATISTIKA UN REGRESIJAS ANALĪZE
Aprakstošā statistika: Centra, variācijas, pozīcijas un varbūtību teorijas mērījumi.
Secinošā statistika: Hipotēžu pārbaude, ticamības intervāli un ANOVA.
Regresija: Lineārā regresija un korelācijas analīze paredzošām atziņām.
🤖 3. NODAĻA: PROGNOZĒJOŠĀ MODELĒŠANA UN MĀKSLĪGĀ AI PAMATI
Prognozēšana: Laika rindu analīze, komponenti un novērtēšanas metodes.
Mašīnmācīšanās: Klasifikācija, lēmumu koki un regresijas modelēšana.
Dziļā mācīšanās un mākslīgais intelekts: Ievads neironu tīklos, atpakaļizplatīšanā, CNN un dabiskās valodas apstrādē (NLP).
⚖️ 4. NODAĻA: PROFESIONĀLĀ ĒTIKA UN VIZUALIZĀCIJA
Datu ētika: Padziļināta iepazīšanās ar ētiku datu vākšanā, analīzē un ziņošanā.
Vizualizācija: Datu kodēšana laika gaitā, siltuma kartes un ģeotelpiskās diagrammas, izmantojot Python.
Ziņošana: Modeļu validācija, informatīvu ziņojumu un kopsavilkumu rakstīšana.
🌟 PAMATINSTRUMENTI:
✔ Nodaļu apskati: Galvenie termini, kritiskā domāšana un kvantitatīvas problēmas.
✔ Python integrācija: Tehniskas ilustrācijas un tiešas saites uz Python kodu.
✔ Reālās pasaules dati: Nasdaq un Federālo rezervju (FRED) datu kopu analīze.
✔ Grupu projekti: Sadarbības scenāriji, lai pielietotu savas prasmes reālās dzīves kontekstos.
🎯 IDEĀLI PIEMĒROTS:
Datorzinātņu studentiem: Pilnīgs papildinājums 1 vai 2 semestru kursiem.
Karjeras mainītājiem: Izveidojiet profesionālu portfolio ar darbam gatavām mākslīgā intelekta prasmēm.
Biznesa analītiķiem: Apgūstiet uz datiem balstītu lēmumu pieņemšanu un prognozēšanu.
Lejupielādējiet Data Science & AI: Python Pro jau šodien un sāciet apgūt datu nākotni!
Šī lietotne, kas izstrādāta universitāšu studentiem un tehnoloģiju speciālistiem, seko strukturētai mācību programmai, kas paredzēta, lai jūs no datu vākšanas pārietu uz padziļinātu mākslīgo intelektu. Neatkarīgi no tā, vai studējat datu zinātni vai studējat uzņēmējdarbību, finanses, veselības aprūpi vai inženierzinātnes, šī ir jūsu digitālā mācību grāmata un Python kodēšanas laboratorija vienā.
📊 1. NODAĻA: DATU VĀKŠANA UN SAGATAVOŠANA
Pamatprasmes: Kas ir datu zinātne? Praktizējieties ar reālās pasaules datu kopām.
Mūsdienīgas metodes: Apgūstiet tīmekļa datu ieguvi, aptauju dizainu un sociālo mediju datu vākšanu.
Datu tīrīšana: Apgūstiet lielu datu kopu pirmapstrādi un apstrādi analīzei.
📈 2. NODAĻA: STATISTIKA UN REGRESIJAS ANALĪZE
Aprakstošā statistika: Centra, variācijas, pozīcijas un varbūtību teorijas mērījumi.
Secinošā statistika: Hipotēžu pārbaude, ticamības intervāli un ANOVA.
Regresija: Lineārā regresija un korelācijas analīze paredzošām atziņām.
🤖 3. NODAĻA: PROGNOZĒJOŠĀ MODELĒŠANA UN MĀKSLĪGĀ AI PAMATI
Prognozēšana: Laika rindu analīze, komponenti un novērtēšanas metodes.
Mašīnmācīšanās: Klasifikācija, lēmumu koki un regresijas modelēšana.
Dziļā mācīšanās un mākslīgais intelekts: Ievads neironu tīklos, atpakaļizplatīšanā, CNN un dabiskās valodas apstrādē (NLP).
⚖️ 4. NODAĻA: PROFESIONĀLĀ ĒTIKA UN VIZUALIZĀCIJA
Datu ētika: Padziļināta iepazīšanās ar ētiku datu vākšanā, analīzē un ziņošanā.
Vizualizācija: Datu kodēšana laika gaitā, siltuma kartes un ģeotelpiskās diagrammas, izmantojot Python.
Ziņošana: Modeļu validācija, informatīvu ziņojumu un kopsavilkumu rakstīšana.
🌟 PAMATINSTRUMENTI:
✔ Nodaļu apskati: Galvenie termini, kritiskā domāšana un kvantitatīvas problēmas.
✔ Python integrācija: Tehniskas ilustrācijas un tiešas saites uz Python kodu.
✔ Reālās pasaules dati: Nasdaq un Federālo rezervju (FRED) datu kopu analīze.
✔ Grupu projekti: Sadarbības scenāriji, lai pielietotu savas prasmes reālās dzīves kontekstos.
🎯 IDEĀLI PIEMĒROTS:
Datorzinātņu studentiem: Pilnīgs papildinājums 1 vai 2 semestru kursiem.
Karjeras mainītājiem: Izveidojiet profesionālu portfolio ar darbam gatavām mākslīgā intelekta prasmēm.
Biznesa analītiķiem: Apgūstiet uz datiem balstītu lēmumu pieņemšanu un prognozēšanu.
Lejupielādējiet Data Science & AI: Python Pro jau šodien un sāciet apgūt datu nākotni!
Atjaunināta
Drošība sākas ar izpratni par to, kā izstrādātāji vāc un kopīgo jūsu datus. Datu konfidencialitātes un drošības prakse var atšķirties atkarībā no izmantojuma, reģiona un vecuma. Izstrādātājs ir sniedzis šo informāciju un laika gaitā var to atjaunināt.
Dati netiek kopīgoti ar trešajām pusēm
Uzziniet vairāk par to, kā izstrādātāji norāda datu kopīgošanu.
Dati netiek vākti
Uzziniet vairāk par to, kā izstrādātāji norāda datu vākšanu.
Jaunumi
👨💻 Initial release
Lietotnes atbalsts
Par izstrādātāju
Muhammad Saad
czain6540@gmail.com
HOUSE NO 1 KHALAFAT RASHIDA COLONY KHANPUR
RAHIM YAR KHAN
KHANPUR, 64100
Pakistan
