Data Science & AI: Python Pro
Vsebuje oglase
1Ā tis.+
Prenosi
Primerno za vse
info
O tej aplikaciji
Obvladajte naÄela podatkovne znanosti, umetne inteligence in strojnega uÄenja ā najboljÅ”i Å”tudijski vodnik za leto 2026.
Ta aplikacija, zasnovana za univerzitetne Å”tudente in tehnoloÅ”ke strokovnjake, sledi strukturiranemu uÄnemu naÄrtu, ki vas popelje od zbiranja podatkov do napredne umetne inteligence. Ne glede na to, ali ste Å”tudent podatkovne znanosti ali poslovne vede, financ, zdravstva ali inženirstva, je to vaÅ” digitalni uÄbenik in laboratorij za kodiranje v Pythonu v enem.
š ENOTA 1: ZBIRANJE IN PRIPRAVA PODATKOV
Osnove: Kaj je podatkovna znanost? Vadite z nabori podatkov iz resniÄnega sveta.
Sodobne metode: NauÄite se spletnega strganja, oblikovanja anket in zbiranja podatkov iz družbenih medijev.
ÄiÅ”Äenje podatkov: Obvladajte predobdelavo in ravnanje z velikimi nabori podatkov za analizo.
š ENOTA 2: STATISTIKA IN REGRESIJA
Opisna statistika: Mere srediÅ”Äa, variacije, položaja in teorije verjetnosti.
Inferencialna statistika: PreizkuŔanje hipotez, intervali zaupanja in ANOVA.
Regresija: Linearna regresija in korelacijska analiza za napovedne vpoglede.
š¤ ENOTA 3: PREDIKTIVNO MODELIRANJE IN OSNOVE UI
Napovedovanje: Analiza Äasovnih vrst, komponente in metode vrednotenja.
Strojno uÄenje: Klasifikacija, odloÄitvena drevesa in regresijsko modeliranje.
Globoko uÄenje in UI: Uvod v nevronske mreže, povratno Å”irjenje, CNN in obdelavo naravnega jezika (NLP).
āļø ENOTA 4: PROFESIONALNA ETIKA IN VIZUALIZACIJA
Etika podatkov: Poglobljen vpogled v etiko pri zbiranju, analizi in poroÄanju.
Vizualizacija: Kodiranje podatkov skozi Äas, toplotni zemljevidi in geoprostorski grafiÄni prikazi z uporabo Pythona.
PoroÄanje: Validacija modelov, pisanje informativnih poroÄil in povzetkov.
š GLAVNA Å TUDENTSKA ORODJA:
ā Pregledi poglavij: KljuÄni izrazi, kritiÄno miÅ”ljenje in kvantitativni problemi.
ā Integracija s Pythonom: TehniÄne ilustracije in neposredne povezave do kode Python.
ā Podatki iz resniÄnega sveta: Analiza naborov podatkov Nasdaq in Federal Reserve (FRED).
ā Skupinski projekti: Sodelovalni scenariji za uporabo vaÅ”ih znanj v resniÄnih kontekstih.
šÆ IDEALNO ZA:
Å tudente raÄunalniÅ”tva: Popoln spremljevalec za 1- ali 2-semestrske teÄaje.
Å tudente, ki menjajo kariero: Zgradite si profesionalni portfelj z veÅ”Äinami umetne inteligence, ki so primerne za delo.
Poslovne analitike: Obvladajte odloÄanje in napovedovanje na podlagi podatkov.
Prenesite si Data Science & AI: Python Pro Å”e danes in zaÄnite obvladovati prihodnost podatkov!
Ta aplikacija, zasnovana za univerzitetne Å”tudente in tehnoloÅ”ke strokovnjake, sledi strukturiranemu uÄnemu naÄrtu, ki vas popelje od zbiranja podatkov do napredne umetne inteligence. Ne glede na to, ali ste Å”tudent podatkovne znanosti ali poslovne vede, financ, zdravstva ali inženirstva, je to vaÅ” digitalni uÄbenik in laboratorij za kodiranje v Pythonu v enem.
š ENOTA 1: ZBIRANJE IN PRIPRAVA PODATKOV
Osnove: Kaj je podatkovna znanost? Vadite z nabori podatkov iz resniÄnega sveta.
Sodobne metode: NauÄite se spletnega strganja, oblikovanja anket in zbiranja podatkov iz družbenih medijev.
ÄiÅ”Äenje podatkov: Obvladajte predobdelavo in ravnanje z velikimi nabori podatkov za analizo.
š ENOTA 2: STATISTIKA IN REGRESIJA
Opisna statistika: Mere srediÅ”Äa, variacije, položaja in teorije verjetnosti.
Inferencialna statistika: PreizkuŔanje hipotez, intervali zaupanja in ANOVA.
Regresija: Linearna regresija in korelacijska analiza za napovedne vpoglede.
š¤ ENOTA 3: PREDIKTIVNO MODELIRANJE IN OSNOVE UI
Napovedovanje: Analiza Äasovnih vrst, komponente in metode vrednotenja.
Strojno uÄenje: Klasifikacija, odloÄitvena drevesa in regresijsko modeliranje.
Globoko uÄenje in UI: Uvod v nevronske mreže, povratno Å”irjenje, CNN in obdelavo naravnega jezika (NLP).
āļø ENOTA 4: PROFESIONALNA ETIKA IN VIZUALIZACIJA
Etika podatkov: Poglobljen vpogled v etiko pri zbiranju, analizi in poroÄanju.
Vizualizacija: Kodiranje podatkov skozi Äas, toplotni zemljevidi in geoprostorski grafiÄni prikazi z uporabo Pythona.
PoroÄanje: Validacija modelov, pisanje informativnih poroÄil in povzetkov.
š GLAVNA Å TUDENTSKA ORODJA:
ā Pregledi poglavij: KljuÄni izrazi, kritiÄno miÅ”ljenje in kvantitativni problemi.
ā Integracija s Pythonom: TehniÄne ilustracije in neposredne povezave do kode Python.
ā Podatki iz resniÄnega sveta: Analiza naborov podatkov Nasdaq in Federal Reserve (FRED).
ā Skupinski projekti: Sodelovalni scenariji za uporabo vaÅ”ih znanj v resniÄnih kontekstih.
šÆ IDEALNO ZA:
Å tudente raÄunalniÅ”tva: Popoln spremljevalec za 1- ali 2-semestrske teÄaje.
Å tudente, ki menjajo kariero: Zgradite si profesionalni portfelj z veÅ”Äinami umetne inteligence, ki so primerne za delo.
Poslovne analitike: Obvladajte odloÄanje in napovedovanje na podlagi podatkov.
Prenesite si Data Science & AI: Python Pro Å”e danes in zaÄnite obvladovati prihodnost podatkov!
Posodobljeno dne
Razumevanje, kako razvijalci zbirajo in razkrivajo vaÅ”e podatke, je prvi korak do varnosti. Varovanje podatkov in zagotavljanje varnosti podatkov se morda razlikujeta glede na vaÅ”o uporabo, obmoÄje in starost. Razvijalec je zagotovil te podatke in jih bo sÄasoma morda posodobil.
Podatki se ne razkrivajo drugim ponudnikom
Preberite veÄ o tem, kako razvijalci najavijo deljenje.
Zbranih ni bilo niÄ podatkov.
Preberite veÄ o tem, kako razvijalci najavijo zbiranje.
Novosti
šØāš» Initial release
Podpora za aplikacijo
O razvijalcu
Muhammad Saad
czain6540@gmail.com
HOUSE NO 1 KHALAFAT RASHIDA COLONY KHANPUR
RAHIM YAR KHAN
KHANPUR, 64100
Pakistan
