Data Science using R & Python offline tutorial para PC
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Actualizada: 2023/12/29
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El mercado de ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial está en auge.
La ciencia de datos consiste básicamente en convertir datos estructurados o no estructurados en información, comprensión y conocimiento utilizando métodos, procesos y algoritmos científicos.
R y Python son los lenguajes de programación más comunes utilizados en Data Science.
R es un lenguaje de código abierto gratuito que se utiliza como software estadístico y de visualización. Puede tratar con datos estructurados (organizados) y semiestructurados (semi-organizados).
Para aprender R para la ciencia de datos, cubrimos todos los aspectos de la siguiente manera:
& # 10020; Introducción
& # 10020; Tipos de datos en R
& # 10020; Variables en R
& # 10020; Operadores en R
& # 10020; Declaraciones condicionales
& # 10020; Declaraciones de bucle
& # 10020; Declaraciones de control de bucle
& # 10020; R Script
& # 10020; Funciones R
& # 10020; Función personalizada
& # 10020; Estructuras de datos
• Vectores atómicos
• matriz
• matrices
• Factores
• Marcos de datos
• Lista
& # 10020; Importar / Exportar datos: asigne valores a la estructura de datos
& # 10020; Manipulación / Transformación de datos
& # 10020; Aplicar la función de Base R
& # 10020; Paquete dplyr
Para Python cubrimos los siguientes:
& # 10020; Configuración del entorno y elementos esenciales de Python
• Introducción y configuración del entorno
• Asignación variable en Python
• Tipos de datos en Python
• Estructura de datos: tupla
• Estructura de datos: lista
• Estructura de datos: Diccionario (Dict)
• Estructura de datos: conjunto
• Operador básico: en
• Operador básico: + (más)
• Operador básico: * (multiplicar)
• funciones
• Función de secuencia incorporada en Python
• Control de declaraciones de flujo: if, elif, else
• Declaraciones de flujo de control: para bucles
• Control de declaraciones de flujo: mientras que bucles
• Manejo de excepciones
& # 10020; Computación matemática con NumPy en Python
• Tipos de matrices
• Atributos de ndarray
• Operaciones básicas
• Acceso al elemento de matriz
• Copia y vistas
• Funciones universales (ufunc)
• Manipulación de forma
• Radiodifusión
• Álgebra lineal
& # 10020; Manipulación de datos con pandas
• ¿Por qué los pandas?
• Estructuras de datos
• Serie - Creación
• Serie - Elemento de acceso
• Series: operaciones de vectorización
• DataFrame - Creación
• Visualización de DataFrame
• Manejo de valores perdidos
• Operaciones de datos con funciones
• Funciones estadísticas para operaciones de datos.
• Operación de datos con GroupBy
• Operación de datos: clasificación
• Operación de datos: fusión, duplicación, concatenación
• Operación SQL en pandas
Estadísticas es una parte crucial para comenzar a aprender en este campo.
Los términos utilizados en las estadísticas son muy extraños y difíciles de entender para los principiantes, por lo que hicimos todo lo posible para explicar estos términos en un lenguaje muy fácil para los novatos, intermedios o avanzados en el campo de la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
Aquí cubrimos tantos términos utilizados en estadísticas como:
• Hipótesis
• Métodos cuantitativos
• Métodos cualitativos
• Variables independientes y dependientes
• Variables de predicción y resultado
• Variables categóricas
• variable binaria
• variable nominal
• variable ordinal
• Variable continua
• Variable de intervalo
• Relación variable
• Variable discreta
• variables de confusión
• Error de medición
• Validez y fiabilidad
• Dos métodos de recolección de datos.
• Tipos de variación
• variación no sistemática
• variación sistemática
• Distribución de frecuencias
• media
• mediana
• Modo
• Dispersión en la distribución de datos.
• Rango
• Rango intercuartil
• cuartiles
• Probabilidad
• Desviación Estándar
La ventaja más importante de esta aplicación es que el material completo, excepto el proyecto de muestra, está disponible sin conexión, la parte del proyecto de muestra está en línea porque seguimos agregándolo regularmente en la web.
Compilador en línea en dispositivos móviles, puede escribir código en dispositivos móviles y ejecutarlo para ver la salida.
Prueba / examen de simulación: compruebe sus conocimientos en ciencia de datos al intentar este examen de simulación, cada pregunta tiene 4 opciones y 1 respuesta correcta.
La ciencia de datos consiste básicamente en convertir datos estructurados o no estructurados en información, comprensión y conocimiento utilizando métodos, procesos y algoritmos científicos.
R y Python son los lenguajes de programación más comunes utilizados en Data Science.
R es un lenguaje de código abierto gratuito que se utiliza como software estadístico y de visualización. Puede tratar con datos estructurados (organizados) y semiestructurados (semi-organizados).
Para aprender R para la ciencia de datos, cubrimos todos los aspectos de la siguiente manera:
& # 10020; Introducción
& # 10020; Tipos de datos en R
& # 10020; Variables en R
& # 10020; Operadores en R
& # 10020; Declaraciones condicionales
& # 10020; Declaraciones de bucle
& # 10020; Declaraciones de control de bucle
& # 10020; R Script
& # 10020; Funciones R
& # 10020; Función personalizada
& # 10020; Estructuras de datos
• Vectores atómicos
• matriz
• matrices
• Factores
• Marcos de datos
• Lista
& # 10020; Importar / Exportar datos: asigne valores a la estructura de datos
& # 10020; Manipulación / Transformación de datos
& # 10020; Aplicar la función de Base R
& # 10020; Paquete dplyr
Para Python cubrimos los siguientes:
& # 10020; Configuración del entorno y elementos esenciales de Python
• Introducción y configuración del entorno
• Asignación variable en Python
• Tipos de datos en Python
• Estructura de datos: tupla
• Estructura de datos: lista
• Estructura de datos: Diccionario (Dict)
• Estructura de datos: conjunto
• Operador básico: en
• Operador básico: + (más)
• Operador básico: * (multiplicar)
• funciones
• Función de secuencia incorporada en Python
• Control de declaraciones de flujo: if, elif, else
• Declaraciones de flujo de control: para bucles
• Control de declaraciones de flujo: mientras que bucles
• Manejo de excepciones
& # 10020; Computación matemática con NumPy en Python
• Tipos de matrices
• Atributos de ndarray
• Operaciones básicas
• Acceso al elemento de matriz
• Copia y vistas
• Funciones universales (ufunc)
• Manipulación de forma
• Radiodifusión
• Álgebra lineal
& # 10020; Manipulación de datos con pandas
• ¿Por qué los pandas?
• Estructuras de datos
• Serie - Creación
• Serie - Elemento de acceso
• Series: operaciones de vectorización
• DataFrame - Creación
• Visualización de DataFrame
• Manejo de valores perdidos
• Operaciones de datos con funciones
• Funciones estadísticas para operaciones de datos.
• Operación de datos con GroupBy
• Operación de datos: clasificación
• Operación de datos: fusión, duplicación, concatenación
• Operación SQL en pandas
Estadísticas es una parte crucial para comenzar a aprender en este campo.
Los términos utilizados en las estadísticas son muy extraños y difíciles de entender para los principiantes, por lo que hicimos todo lo posible para explicar estos términos en un lenguaje muy fácil para los novatos, intermedios o avanzados en el campo de la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
Aquí cubrimos tantos términos utilizados en estadísticas como:
• Hipótesis
• Métodos cuantitativos
• Métodos cualitativos
• Variables independientes y dependientes
• Variables de predicción y resultado
• Variables categóricas
• variable binaria
• variable nominal
• variable ordinal
• Variable continua
• Variable de intervalo
• Relación variable
• Variable discreta
• variables de confusión
• Error de medición
• Validez y fiabilidad
• Dos métodos de recolección de datos.
• Tipos de variación
• variación no sistemática
• variación sistemática
• Distribución de frecuencias
• media
• mediana
• Modo
• Dispersión en la distribución de datos.
• Rango
• Rango intercuartil
• cuartiles
• Probabilidad
• Desviación Estándar
La ventaja más importante de esta aplicación es que el material completo, excepto el proyecto de muestra, está disponible sin conexión, la parte del proyecto de muestra está en línea porque seguimos agregándolo regularmente en la web.
Compilador en línea en dispositivos móviles, puede escribir código en dispositivos móviles y ejecutarlo para ver la salida.
Prueba / examen de simulación: compruebe sus conocimientos en ciencia de datos al intentar este examen de simulación, cada pregunta tiene 4 opciones y 1 respuesta correcta.
Instrucciones de instalación
Cómo instalarlo Data Science using R & Python offline tutorial para PC con BlueStacks
Gracias a BlueStacks podrás ejecutar apps para Android en tu PC. BlueStacks funciona como la clásica interfaz de Android. En lugar de utilizar gestos táctiles, este móvil virtual se controla con el ratón y el teclado.
- En primer lugar, debe instalar el software Bluestacks en su computadora o computadora portátil: descargar BlueStacks
- Después de Bluestacks, ahora debe descargar el archivo APK de Data Science using R & Python offline tutorial: haga clic aquí
- Abra la aplicación Bluestacks ya instalada en su PC / Laptop. En la barra de herramientas de la esquina izquierda, encontrará una opción de Agregar APK. Cargue el archivo APK usando la opción en Bluestacks. Haga clic en eso.
- Te preguntará acerca de la ubicación donde guardaste el APK descargado. En mi caso, lo he guardado en el escritorio, así que estoy seleccionando eso.
- Ahora instalará automáticamente la aplicación en Bluestacks. Encontrará el Data Science using R & Python offline tutorial en la pestaña de aplicaciones en la pantalla principal de la ventana Bluestacks.
- Ahora, ya está todo listo para usar Data Science using R & Python offline tutorial en la PC. Aquí está el Data Science using R & Python offline tutorial que se ejecuta con éxito en mi PC después de la instalación y hace clic en la aplicación.
Cómo instalarlo Data Science using R & Python offline tutorial para PC con Nox App Player
Nox App Player es un programa para ordenador que se encarga de emular un entorno Android para que el usuario pueda jugar a cualquier juego de la Play Store sin necesidad de utilizar un dispositivo móvil. Resulta muy útil para aquellos usuarios que disponen de un dispositivo desfasado o que prefieren aprovechar la potencia de su ordenador en los mejores juegos de Android.
- En primer lugar, debe descargar el reproductor de la aplicación Nox - https://es.bignox.com/, haga clic en el software para comenzar la instalación en su computadora / computadora portátil.
- Ahora, descargue el archivo APK de aquí.
- Después de la instalación, abra el reproductor de NOX. En la esquina derecha de la caja de herramientas, encontrará una opción de 'Agregar APK'. Haga clic en esa opción.
- Seleccione No volver a mostrar y haga clic en Sé.
- Debes elegir el APK de la ubicación descargada. Como lo guardé en el escritorio, elijo desde allí. (Si su archivo descargado está en el área de Descargas, seleccione .APK desde allí)
- Nox instalará automáticamente la aplicación. Ábrelo desde la pantalla de inicio del reproductor de la aplicación Nox.
- Luego se le preguntará si desea cambiar su ubicación de 'Mundial' a cualquier ubicación en particular. Inicialmente, elija la opción Más tarde.
- Ahora, está listo para usar la aplicación con algunos enlaces de sitios web preexistentes integrados en la aplicación.
- Nota: Use ESCAPE para regresar a la pantalla de inicio o puede usar los símbolos para operar Data Science using R & Python offline tutorial en PC NOX app player.
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