Data Science using R & Python offline tutorial for Android APK

ការពិពណ៌នា

វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ ការរៀនម៉ាស៊ីន និងទីផ្សារបញ្ញាសិប្បនិម្មិតកំពុងរីកចម្រើន។

វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យគឺជាមូលដ្ឋានបំប្លែងទិន្នន័យដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ ឬមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធទៅជាការយល់ដឹង ការយល់ដឹង និងចំណេះដឹងដោយប្រើវិធីសាស្រ្តវិទ្យាសាស្ត្រ ដំណើរការ និងក្បួនដោះស្រាយ។

R និង Python គឺជាភាសាសរសេរកម្មវិធីទូទៅបំផុតដែលប្រើក្នុង Data Science ។

R គឺជាភាសាប្រភពបើកចំហឥតគិតថ្លៃដែលប្រើជាកម្មវិធីស្ថិតិ និងរូបភាព។ វាអាចដោះស្រាយជាមួយនឹងទិន្នន័យដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ (រៀបចំ) និងពាក់កណ្តាលរចនាសម្ព័ន្ធ (ពាក់កណ្តាលរៀបចំ) ។

ដើម្បីរៀន R សម្រាប់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ យើងបានគ្របដណ្តប់គ្រប់ទិដ្ឋភាពដូចខាងក្រោម៖

សេចក្តីផ្តើម

ប្រភេទទិន្នន័យនៅក្នុង R

អថេរក្នុង R

ប្រតិបត្តិករនៅក្នុង R

សេចក្តីថ្លែងការណ៍តាមលក្ខខណ្ឌ

សេចក្តីថ្លែងការណ៍រង្វិលជុំ

សេចក្តីថ្លែងការណ៍ត្រួតពិនិត្យរង្វិលជុំ

អក្សរ R

មុខងារ R

មុខងារផ្ទាល់ខ្លួន

រចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ

វ៉ិចទ័រអាតូមិច

ម៉ាទ្រីស

អារេ

កត្តា

ស៊ុមទិន្នន័យ

បញ្ជី

នាំចូល/នាំចេញទិន្នន័យ កំណត់តម្លៃទៅរចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ

ការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យ/ការផ្លាស់ប្តូរ

អនុវត្តមុខងាររបស់ Base R

កញ្ចប់ dplyr

សម្រាប់ Python យើងគ្របដណ្តប់ដូចខាងក្រោម -

ការរៀបចំបរិស្ថាន និងសារៈសំខាន់នៃ Python

ការណែនាំ និងការរៀបចំបរិស្ថាន

ការចាត់តាំងអថេរនៅក្នុង Python

ប្រភេទទិន្នន័យនៅក្នុង Python

រចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ៖ Tuple

រចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ៖ បញ្ជី

រចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ៖ វចនានុក្រម (វចនានុក្រម)

រចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ៖ កំណត់

ប្រតិបត្តិករមូលដ្ឋាន៖ ក្នុង

ប្រតិបត្តិករមូលដ្ឋាន៖ + (បូក)

ប្រតិបត្តិករមូលដ្ឋាន៖ * (គុណ)

មុខងារ

មុខងារ​លំដាប់​ដែល​ភ្ជាប់​មក​ជាមួយ​ក្នុង Python

ការត្រួតពិនិត្យលំហូរសេចក្តីថ្លែងការណ៍៖ if, elif, else

ការត្រួតពិនិត្យលំហូរ៖ សម្រាប់រង្វិលជុំ

គ្រប់គ្រងសេចក្តីថ្លែងការណ៍លំហូរ៖ ខណៈពេលដែលរង្វិលជុំ

ការដោះស្រាយករណីលើកលែង

ការគណនាគណិតវិទ្យាជាមួយ NumPy នៅក្នុង Python

ប្រភេទនៃអារេ

គុណលក្ខណៈនៃ ndarray

ប្រតិបត្តិការមូលដ្ឋាន

ការចូលប្រើធាតុអារេ

ចម្លងនិងមើល

អនុគមន៍សកល (ufunc)

ការរៀបចំរូបរាង

ការផ្សាយ

ពិ​ជ​គណិត​លីនេអ៊ែរ

ការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យជាមួយ Pandas

ហេតុអ្វីបានជា Pandas?

រចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ

ការបង្កើតស៊េរី

ធាតុចូលប្រើស៊េរី

ស៊េរី​ប្រតិបត្តិការ​វ៉ិចទ័រ

ការបង្កើត DataFrame

កំពុងមើល DataFrame

ការដោះស្រាយតម្លៃដែលបាត់

ប្រតិបត្តិការទិន្នន័យជាមួយមុខងារ

មុខងារស្ថិតិសម្រាប់ប្រតិបត្តិការទិន្នន័យ

ប្រតិបត្តិការទិន្នន័យជាមួយ GroupBy

ប្រតិបត្តិការទិន្នន័យ៖ តម្រៀប

ប្រតិបត្តិការទិន្នន័យ៖ បញ្ចូលគ្នា, ស្ទួន, ការភ្ជាប់គ្នា។

ប្រតិបត្តិការ SQL នៅក្នុង Pandas

ស្ថិតិគឺជាផ្នែកសំខាន់មួយដើម្បីចាប់ផ្តើមរៀននៅក្នុងផ្នែកនេះ។

ពាក្យដែលប្រើក្នុងស្ថិតិគឺចម្លែកណាស់ និងពិបាកយល់សម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង ដូច្នេះយើងបានព្យាយាមអស់ពីសមត្ថភាពដើម្បីពន្យល់ពាក្យទាំងនេះជាភាសាងាយស្រួលបំផុតសម្រាប់អ្នកដែលទើបនឹងកើត កម្រិតមធ្យម ឬកម្រិតខ្ពស់នៅក្នុងផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ការរៀនម៉ាស៊ីន និង AI ។

នៅទីនេះយើងបានគ្របដណ្តប់ពាក្យជាច្រើនដែលប្រើក្នុងស្ថិតិដូចជា -

សម្មតិកម្ម

វិធីសាស្រ្តបរិមាណ

វិធីសាស្រ្តគុណភាព

អថេរឯករាជ្យ និងអថេរ

អថេរទស្សន៍ទាយ និងលទ្ធផល

អថេរ​ប្រភេទ

អថេរគោលពីរ

អថេរនាម

អថេរ​ធម្មតា

អថេរបន្ត

អថេរចន្លោះពេល

អថេរសមាមាត្រ

អថេរដាច់ដោយឡែក

អថេរច្រលំ

កំហុសក្នុងការវាស់វែង

សុពលភាព និងភាពជឿជាក់

វិធីសាស្រ្តពីរនៃការប្រមូលទិន្នន័យ

ប្រភេទនៃការប្រែប្រួល

បំរែបំរួលគ្មានប្រព័ន្ធ

បំរែបំរួលជាប្រព័ន្ធ

ការចែកចាយប្រេកង់

មធ្យម

មធ្យម

របៀប

ការបែកខ្ញែកក្នុងការចែកចាយទិន្នន័យ

ជួរ

ជួរ Interquartile

ត្រីមាស

ប្រូបាប៊ីលីតេ

គម្លាតស្តង់ដារ

អត្ថប្រយោជន៍ដ៏សំខាន់បំផុតនៃកម្មវិធីនេះ ដែលសម្ភារៈពេញលេញ លើកលែងតែគម្រោងគំរូគឺអាចប្រើបានក្រៅបណ្តាញ ចំណែកគម្រោងគំរូគឺនៅលើអ៊ីនធឺណិត ដោយសារយើងបន្តបន្ថែមវាតាមអ៊ីនធឺណិតជាប្រចាំ។

កម្មវិធីចងក្រងតាមអ៊ីនធឺណិតនៅលើឧបករណ៍ចល័ត អ្នកអាចសរសេរកូដនៅលើទូរស័ព្ទ ហើយដំណើរការវាដើម្បីមើលលទ្ធផល។

ការសាកល្បង/ការប្រឡងក្លែងធ្វើ - ពិនិត្យមើលចំណេះដឹងរបស់អ្នកនៅក្នុង Data Science ដោយព្យាយាមសាកល្បងសាកល្បងនេះ សំណួរនីមួយៗមានជម្រើស 4 និង 1 ចម្លើយត្រឹមត្រូវ។