Data Science

تجزیه و تحلیل و بررسی برنامه Android: Data Science ، ساخته شده توسط WILLS Computer Systems Limited. ذکر شده در گروه کتاب‌ها و منابع. نسخه فعلی 1.03 است که در 06/08/2024 به روز شده است. با توجه به بررسی کاربران در Google Play: Data Science. بیش از 9 نصب به دست آمد. Data Science در حال حاضر 1 بررسی ، میانگین امتیاز 5.0 ستاره دارد

علوم داده: به سمت دانشمند داده؟ . با معنای علم داده و "داده ها چیست؟" با تجزیه و تحلیل داده ها ممکن است سؤالات اولیه برای شروع علم داده یا داده های Anaysis و احتمالاً به سمت دانشمند داده یا تحلیلگر داده باشد. علاوه بر این ، شروع به درک در مورد داده های Python Data یا کتابخانه پایتون (* پایتون مارک تجاری بنیاد نرم افزار Python است) همچنین ممکن است برای احتمالاً به دانشمند داده یا تحلیلگر داده مورد نیاز باشد. مهندسی علوم داده یا مهندسی داده ممکن است یکی از عوامل موفقیت در محیط هوش مصنوعی باشد.

آیا می خواهید در محیط AI زندگی کنید؟
آیا دوست دارید علم داده را شروع کنید؟
آیا می خواهید به سمت دانشمند داده؟ {#
این برنامه ها ممکن است به دنبال موارد زیر باشد:
- درک بیشتر در مورد AI برای شروع کار ممکن است در محیط AI
- احتمالاً داده ها
- از داده های AI
- دانشمند

این برنامه ها ممکن است با مزایای زیر:
- احتمالاً با رویکرد نمودار سرگرم کننده تر پیدا کنید
- شما احتمالاً می توانید اطلاعات مفیدی را برای مرجع آینده پیدا کنید که در آن مناسب باشد
- مباحث مربوط به یک واحد در کنار هم در برنامه ها {#
محتوای این برنامه ها را شامل می شود. علم داده ممکن است به سادگی معنی داشته باشد؟
2. خواص داده در علوم داده
3. نوع داده در علوم داده
4. جایی که محاسبات احتمالاً به علم داده کمک می کند؟
5. جایی که آمار احتمالاً به علم داده کمک می کند؟
6. جایی که یادگیری ماشین/الگوریتم/مدل احتمالاً به علم داده کمک می کند؟
7. جایی که دامنه تجاری احتمالاً به علم داده کمک می کند؟
8. آنچه احتمالاً از علم داده دریافت می کنید؟
9. چگونه احتمالاً داده های رویکرد را در علم داده شروع کنیم؟ (مطالعه کسب و کار)
10. چگونه احتمالاً داده های رویکرد را در علم داده شروع کنیم؟ (تجسم داده)
11. چگونه احتمالاً داده های رویکرد را در علم داده شروع کنیم؟ (طراحی مدل داده)
12. چگونه احتمالاً شروع به تهیه داده ها در علم داده ها می کنیم؟ (آماده سازی داده ها)
13. چگونه احتمالاً شروع به تهیه مدل سازی داده ها در علوم داده ها می کنیم؟ (مدل سازی داده)
14. یادگیری ماشین (ML) چیست؟
15. رابطه بین AI و یادگیری ماشین (ML) احتمالاً؟
16. احتمالاً یادگیری عمیق چیست؟
17. روش یادگیری ماشین احتمالاً چیست؟
18. چگونه ممکن است با مدل پیش بینی کنیم؟
19. چگونه ممکن است توسط الگوریتم پیش بینی کنیم؟
20. رویکرد یادگیری ماشین احتمالاً چیست؟
21. احتمالاً یادگیری تحت نظارت چیست؟
22. یادگیری بدون نظارت احتمالاً چیست؟
23. یادگیری تقویت کننده احتمالاً چیست؟
24. رابطه بین مدل / الگوریتم و رویکرد در ML احتمالاً؟
25. رابطه بین مدل / الگوریتم و رویکرد در ML احتمالاً؟ (مثال)
26. چگونه ممکن است مدل سازی داده ها را انجام دهیم؟
27. چگونه ممکن است مدل سازی داده ها را انجام دهیم؟ (کتابخانه مدل سازی داده ها)
28. آیا می توان کتابخانه پایتون را برای مدل / الگوریتم در نظر گرفت؟
29. ارزیابی مدل احتمالاً چیست؟
30. ارزیابی مدل احتمالاً چیست؟ (نمونه معیارهای ارزیابی)
31. استقرار مدل احتمالاً چیست؟
32. جریان فرآیند استقرار مدل احتمالاً چیست؟ آیا دوست دارید بیشتر در مورد "علم داده چیست؟" با معنای علم داده و "داده ها چیست؟" با تجزیه و تحلیل داده هایی که احتمالاً برای شروع علوم داده یا داده های آنیس و احتمالاً به سمت دانشمند داده یا تحلیلگر داده ها؟ آیا می خواهید درک خود را در مورد Python Data Science یا کتابخانه پایتون (* پایتون علامت تجاری بنیاد نرم افزار پایتون) آغاز کنید ، که ممکن است برای احتمالاً به دانشمند داده یا تحلیلگر داده نیز مورد نیاز باشد؟ آیا می خواهید در مورد مهندسی علوم داده یا مهندسی داده ها در محیط هوش مصنوعی اطلاعات بیشتری کسب کنید؟ هنوز این برنامه های "AI - Data Science" را بارگیری کنید؟

Read more