مطالب پیشنهادی از سراسر وب

آموزش آمار برای علم داده

دسته بندی ها: آموزش R ، آموزش های Packtpub ، علم داده (Data Science)

آیا می خواهید یک دانشمند داده باشید اما نمیدانید ازکجا شروع کنید؟ آیا می خواهید آمار را برای علم داده پیاده سازی کنید؟ آیا می خواهید با برنامه های R آشنا شوید؟ آیا می خواهید در مورد منطق در آمار محاسباتی یاد بگیرید؟ اگر چنین است، این دوره برای شماست. در این دوره با متدهای آماری مختلف در الگوریتم های علم داده، برنامه های R برای محاسبات آماری، مفاهیم ریاضی مانند واریانس، انحراف استاندارد، احتمال، محاسبات ماتریس و غیره، پیاده سازی آمار در تسک های علم داده مانند تمیز کردن داده ها، داده کاوی و تحلیل داده، تکنیک های آماری مورد نیاز برای انجام وظایف مانند رگرسیون خطی، تنظیم، ارزیابی مدل، تقویت، SVM، و کار با شبکه های عصبی آشنا می شوید.

  • اهداف دوره
  • معرفی دوره
  • اصطلاح رایج
  • رویکرد توسعه دهندگان برای تمیز کردن داده
  • درک تمیز کردن داده
  • R و مسائل داده
  • داده کاوی و توسعه دهنده پایگاه داده
  • داده کاوی
  • انتخاب R برای داده کاوی
  •  استفاده از R
  • تحلیل آماری برای توسعه دهنده پایگاه داده
  • تحلیل داده ها
  • تحلیل آماری
  • ایجاد طبیعت داده
  • پیشرفت پایگاه داده به رگرسیون پایگاه داده
  • معرفی رگرسیون آماری
  • سودآوری پروژه
  • تنظیمات برای بهبود پایگاه داده
  • منظم سازی آماری
  • بهبود داده یا یک مدل داده
  • استفاده از R برای منظم سازی آماری
  • توسعه و ارزیابی پایگاه داده
  • ارزیابی و ارزیابی آماری
  • توسعه
  • R و ارزیابی آماری
  • پایگاه های داده و شبکه های عصبی
  • تعریف شبکه عصبی
  • شبکه های عصبی مبتنی بر R
  • تقویت پایگاه داده شما
  • تعریف و هدف
  • تقویت آماری
  • سازه های پایگاه داده و یادگیری ماشین
  • ساختار داده ها و مدل های داده
  • یادگیری ماشین
آیا این نوشته را دوست داشتید؟
Statistics for Data Science [Video] Publisher:Packtpub Author:James D. Miller Duration:2 hours and 23 minutes

Leverage the power of statistics for Data Analysis, Classification, Regression, Machine Learning, and Neural Networks
Do you wish to be a data scientist but don't know where to begin? Want to implement statistics for data science? Want to get acquainted with R programs? Want to learn about the logic involved in computing statistics? If so, then this is the course for you.
This course will take you through an entire statistics odyssey, from knowing very little to becoming comfortable with using various statistical methods with data science tasks. It starts off with simple statistics and then moves on to statistical methods that are used in data science algorithms. R programs for statistical computation are clearly explained along with the logic. You will come across various mathematical concepts, such as variance, standard deviation, probability, matrix calculations, and more. You will learn only what is required to implement statistics in data science tasks such as data cleaning, mining, and analysis. You will learn the statistical techniques required to perform tasks such as linear regression, regularization, model assessment, boosting, SVMs, and working with neural networks.
By the end of the course, you will be comfortable with performing various statistical computations for data science programmatically.
Style and Approach
Step by step comprehensive guide with real-world examples that will help you leverage the power of statistics
Released: Monday, April 30, 2018
Declaring the Objectives
The Course Overview
Key Objectives of Data Science
Common Terminology
A Developer's Approach to Data Cleaning
Understanding Basic Data Cleaning
R and Common Data Issues
Data Mining and the Database Developer
Data Mining
Choosing R for Data Mining
Using R
Statistical Analysis for the Database Developer
Data Analysis
Statistical Analysis
Establishing the Nature of Data
Database Progression to Database Regression
Introduction to Statistical Regression
Project Profitability
Regularization for Database Improvement
Statistical Regularization
Improving Data or a Data Model
Using R for Statistical Regularization
Database Development and Assessment
Assessment and Statistical Assessment
Development
R and Statistical Assessment
Databases and Neural Networks
Defining Neural Network
R-Based Neural Networks
Boosting Your Database
Definition and Purpose
Statistical Boosting
Database Structures and Machine Learning
Data Structures and Data Models
Machine Learning

پیشنهاد آموزش مرتبط در فرادرس

لینک های دانلود حجم فایل: 321.0MB Packtpub Statistics for Data Science [Video]_git.ir.rar