Data science

Softecks

Есть рекламаПокупки в приложении

Описание

Изучение науки о данных может показаться сложным, когда Python, статистика и машинное обучение разбросаны по разным ресурсам. Книга «Наука о данных» объединяет уроки и калькуляторы, помогая вам изучать анализ данных, визуализацию и статистику в автономном режиме для занятий, проектов и собеседований.

📚 ОСНОВНЫЕ ФУНКЦИИ

✅ Структурированные уроки по науке о данных
Изучите 12 областей: Основы и цель; Карьера, роли и языки программирования; Отраслевые приложения и тематические исследования; Границы и сравнения; Основные методы и алгоритмы; Основы Python; Ввод и ввод данных; Обработка и агрегация; Визуализация; Временные ряды, пространственные и сетевые данные; Описательная статистика и распределения; и Статистические тесты и взаимосвязи.

✅ Изучите Python для анализа данных
Изучите ввод данных из файлов, веб-источников и баз данных с помощью Python, а затем изучите очистку, агрегацию, диаграммы и визуализацию. Свяжите их с концепциями временных рядов, геопространственных и сетевых данных.

✅ Укрепите уверенность в своих знаниях с помощью статистики
Рассмотрите среднее значение, медиану, моду, дисперсию, стандартное отклонение, процентили, z-баллы, распределения вероятностей, корреляцию, ковариацию, проверку гипотез и доверительные интервалы. Узнайте, что различные измерения говорят о наборе данных, прежде чем делать выводы.

✅ 21 бесплатный инструмент для анализа данных
Попробуйте среднее значение/медиану/моду, дисперсию, стандартное отклонение, размах и межквартильный размах, процентили, z-баллы, взвешенное среднее, ковариацию, корреляцию, вероятность, нормальное и биномиальное распределения, размер выборки, доверительные интервалы, нормализацию, масштабирование min-max, стандартизацию, пропущенные значения, обнаружение выбросов, CSV-сводки и описательную статистику.

✅ Расширение до всех 45 инструментов
Единовременная покупка открывает доступ к полной коллекции инструментов, включая линейную и логистическую регрессию, R-квадрат, MAE, MSE, RMSE, метрики классификации, матрицу ошибок, ROC/AUC, K-средние, KNN, деревья решений, энтропию, индекс Джини, наивный байесовский классификатор, PCA, сходство, расстояние, скользящие средние, экспоненциальное сглаживание, A/B-тестирование, важность признаков и планирование проектов.

✅ Инструкции, чтение в автономном режиме и поиск
Используйте 30 новых статей с инструкциями, уроки в автономном режиме, закладки и поиск, чтобы повторно изучить темы Python, машинного обучения, статистики и визуализации.

👥 ДЛЯ КОГО ЭТО ПРЕДНАЗНАЧЕНО?

• Студенты: повторение статистики, заданий и вопросов для устных экзаменов с помощью уроков и примеров вычислений.

• Начинающие программисты на Python: изучение ввода данных, очистки, агрегирования и построения графиков перед написанием кода.

• Начинающие аналитики: изучайте сводную статистику, пропущенные значения и масштабирование при работе с наборами данных.

• Участники проектных программ: повторите регрессию, кластеризацию, оценку моделей и проверку гипотез перед собеседованиями.

💡 ПОЧЕМУ ВЫБРАТЬ НАУКУ О ДАННЫХ?

Вместо того чтобы переключаться между конспектами и отдельными калькуляторами, изучайте концепции и связанную с ними математику в одном приложении. Уроки, 30 статей с инструкциями, 21 бесплатный инструмент, одноразовая разблокировка инструмента, закладки и возможность чтения в автономном режиме поддерживают повторение материала. Например, просмотрите сводку CSV и проверьте выбросы, прежде чем изучать производительность модели. Это учебное пособие, а не работающая среда разработки Python или замена профессиональной проверки.

❓ ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

В: Могу ли я изучать науку о данных в автономном режиме?

О: Да. Содержание уроков поддерживает доступ в автономном режиме, что позволяет учиться во время поездок или вдали от надежного подключения к интернету.

В: Обучает ли приложение Python и статистике?

О: Да. В числе тем: ввод данных в Python, обработка данных, визуализация, описательная статистика, распределения, статистическое тестирование и взаимосвязи.

В: Что входит в комплект без покупки?

О: Доступен 21 бесплатный калькулятор для статистики, вероятности, нормализации, работы с пропущенными данными, выбросами и CSV-сводками. Единовременная покупка открывает доступ ко всем 45 инструментам.

В: Можно ли здесь обучать модели машинного обучения?

О: Приложение обучает концепциям машинного обучения и предоставляет аналитические калькуляторы. Это не среда для обучения моделей в реальном времени и не средство запуска кода Python.

🚀 Скачайте Data Science сегодня, чтобы изучить Python, статистику, анализ данных, концепции машинного обучения и визуализацию. Заложите прочные основы, изучите полезные инструменты и сделайте вашу следующую учебную сессию эффективной!

Новое в приложении

✅ Added new interactive tools
✅ Introduced comprehensive How-To sessions
✅ Enhanced overall performance and user interface design