R & Python 프로그래밍 튜토리얼을 사용한 데이터

R, Python 및 데이터 과학, 기계 학습 및 AI에 대한 통계 자습서

데이터 과학, 기계 학습 및 인공 지능 시장은 급성장하고 있습니다.

데이터 과학은 기본적으로 과학적 방법, 프로세스 및 알고리즘을 사용하여 구조화되거나 구조화되지 않은 데이터를 통찰력, 이해 및 지식으로 변환합니다.

R 및 Python 은 통계 및 시각화 소프트웨어로 사용되는 무료 오픈 소스 언어입니다. 구조화 된 (조직화 된) 데이터와 반 구조화 된 (반화 된) 데이터를 처리 할 수 ​​있습니다.

데이터 과학에 대한 R을 배우기 위해 다음과 같이 모든 측면을 다루었습니다.

• 소개

• R의 데이터 유형

• R의 변수

• R의 연산자

• 조건문

루프 문

• 루프 제어문

• R 스크립트

• R 기능

• 사용자 정의 기능

• 데이터 구조

• 원자 벡터

• 매트릭스

• 배열

• 요인

• 데이터 프레임

•리스트

• 데이터 가져 오기 / 내보내기 – 데이터 구조에 값 할당

• 데이터 조작 / 변환

•베이스 R의 기능 적용

• dplyr 패키지

파이썬의 경우 다음을 다루었습니다.

• Python의 환경 설정 및 필수 사항

• 소개 및 환경 설정

• 파이썬에서 변수 할당

파이썬의 데이터 타입

• 데이터 구조 : 튜플

• 데이터 구조 :리스트

• 데이터 구조 : 사전 (사전)

• 데이터 구조 : 설정

• 기본 연산자 :

• 기본 연산자 : + (더하기)

• 기본 연산자 : * (곱하기)

• 기능

• 파이썬 내장 시퀀스 함수

제어 흐름 설명 : if, elif, else

• 제어 흐름 설명 : for 루프

• 제어 흐름 설명 : while 루프

•예외 처리

파이썬에서 NumPy를 이용한 수학 계산

배열의 종류

• ndarray의 속성

• 기본 조작

• 배열 요소에 액세스

• 복사 및보기

• 범용 함수 (ufunc)

• 모양 조작

•방송

• 선형 대수

통계 는이 분야에서 학습을 시작하는 데 중요한 부분입니다.

통계에 사용되는 용어는 초보자에게는 매우 이상하고 이해하기 어렵 기 때문에 데이터 과학, 기계 학습, AI 분야의 초보자, 중급 또는 고급 수준의 녀석에게 이러한 용어를 매우 쉬운 언어로 설명하기 위해 최선을 다했습니다.

여기서 우리는 통계에 사용되는 많은 용어를 다음과 같이 다루었습니다.

• 가설

• 정량적 방법

• 질적 방법

• 독립 및 종속 변수

• 예측 변수 및 결과 변수

• 범주 형 변수

• 이진 변수

• 공칭 변수

• 서수 변수

• 연속 변수

• 구간 변수

• 비율 변수

• 이산 변수

• 혼란스러운 변수

• 측정 오류

• 타당성과 신뢰성

• 두 가지 데이터 수집 방법

• 변형 유형

• 비 체계적 변형

• 체계적인 변화

• 주파수 분포

• 평균

• 중앙값

• 모드

데이터 분포의 분산

• 범위

• 사 분위수 범위

• 사 분위수

• 확률

• 표준 편차

이 프로젝트의 가장 중요한 장점은 샘플 프로젝트를 제외한 완벽한 재료를 오프라인에서 사용할 수 있으며 샘플 프로젝트 부분은 온라인으로 웹 기반 규칙을 계속 추가하기 때문에 온라인입니다.