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Ciência de Dados, Aprendizagem Máquina e Inteligência Artificial O mercado está no boom. O Data Science é basicamente convertendo dados estruturados ou não estruturados para insights, compreensão e conhecimento usando métodos, processos e algoritmos científicos. r é o idioma livre de código aberto usado como software estatístico e de visualização. Pode lidar com dados estruturados (organizados) e semiestruturados (semi-organizados). Para aprender R para ciência de dados Nós cobrimos todos os aspectos da seguinte forma: ✤ INTRODUÇÃO Tipos de dados em r - ✤ Variáveis ​​em r ✤ Operadores em R, ✤ Demonstrações condicionais ✤ Declarações de loop ✤ Extractões de controle de loop ✤ R Script ✤ Função personalizada ✤ Estruturas de dados ⁎ vetores atômicos ⁎ Matriz ⁎ Arrays ⁎ Fatores ⁎ Frames de dados ⁎ Lista de ⁎ Dados de exportação - Atribuir valores à estrutura de dados ✤ Manipulação de dados / transformação ✤ Aplicar função da base r ✤ pacote dplyr estatísticas é crucial Parte para começar a aprender neste campo. Os termos usados ​​em estatísticas são muito estranhos e difíceis de entender para iniciantes, então nós tentamos o nosso melhor para explicar estes termos em linguagem muito fácil para caras de nível novato, intermediário ou avançado em ciência de dados , Aprendizagem de máquinas, campo de AI. Aqui nós cobrimos tantos termos usados ​​em estatísticas como - ✽ Hipóteses ✽ Métodos Quantitativos ✽ Métodos qualitativos ✽ Variáveis ​​independentes e dependentes ✽ Predictor e desfechos Variáveis ​​ ✽ variáveis ​​categóricas ✽ Variáveis ​​binárias Variável nominal ✽ variável ordinal ✽ variável contínua ✽ variável de intervalo ✽ Ratio Variável ✽ Variáveis ​​discretas ✽ variáveis ​​de confusão ✽ Erro de medição e Confiabilidade ✽ Dois métodos de coleta de dados ✽ Tipos de variação ✽ Variação não sistemática ✽ variação sistemática ✽ Distribuição de freqüência ✽ a mediana ✽ O modo ✽ Dispersão na distribuição de dados ✽ Alcance ✽ Interquartil Alcance Quartis ✽ Probabilidade ✽ Desvio padrão