Data Science 101 - Machine Learning Tutorials

Data Science 101 is an educational app to learn machine learning algorithms. Due to data science and artificial intelligence, new technologies are emerging and there is need for more specialization in this field.

This app is a beginner guide for anyone who wants to study data science and make their own machine learning models.

This app provides high quality resources for students to study data science and machine learning algorithms and also provides required code.

------------------

Features:

------------------

1. Learn various machine learning algorithms:

a. Linear Regression

b. k-means Clustering

c. KNN

d. SVM

e. Naive Bayes

f. Decision Trees

2. Includes code for developing models of various machine learning algorithms in Python.

Different datasets are used to develop models so that students can understand which algorithms to use.

3. Learn to develop various data science projects. Various projects are included in the application so that students can relate concepts with real life problems.

Some projects include:

a. Sentiment analysis

b. Web Scraping

c. Handwritten digit recognition

4. Learn various scientific libraries(Numpy, Pandas, Matplotlib).

There are many references available if students wants to study some concepts deeply.

Download this app and start learning for free.

If you really like this app then share it with your friends and give it a positive rating.

Khoa học dữ liệu 101 là một ứng dụng giáo dục học thuật toán học máy. Do khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, công nghệ mới đang nổi lên và có cần thiết phải chuyên môn hóa hơn trong lĩnh vực này.

Ứng dụng này là một hướng dẫn người mới bắt đầu cho những ai muốn nghiên cứu khoa học dữ liệu và thực hiện mô hình học máy riêng của họ.

Ứng dụng này cung cấp các nguồn lực chất lượng cao cho sinh viên để nghiên cứu các thuật toán khoa học dữ liệu và máy học và cũng cung cấp mã yêu cầu.

------------------

Tính năng, đặc điểm:

------------------

1. Tìm hiểu các thuật toán học máy khác nhau:

a. linear Regression

b. k-means Clustering

c. KNN

d. SVM

e. naive Bayes

f. Quyết định Trees

2. Bao gồm mã cho việc phát triển các mô hình thuật toán máy học khác nhau trong Python.

bộ dữ liệu khác nhau được sử dụng để phát triển mô hình để sinh viên có thể hiểu được các thuật toán để sử dụng.

3. Tìm hiểu để phát triển các dự án khoa học dữ liệu khác nhau. các dự án khác nhau được đưa vào ứng dụng để sinh viên có thể liên hệ các khái niệm với những vấn đề thực tế đời sống.

Một số dự án bao gồm:

a. phân tích tình cảm

b. Rút trích nội dung trang web

c. nhận viết tay chữ số

4. Tìm hiểu các thư viện khoa học khác nhau (numpy, Pandas, Matplotlib).

Có rất nhiều tài liệu tham khảo có sẵn nếu sinh viên muốn nghiên cứu một số khái niệm sâu sắc.

Tải về ứng dụng này và bắt đầu học miễn phí.

Nếu bạn thực sự thích ứng dụng này sau đó chia sẻ nó với bạn bè của bạn và cung cấp cho nó một đánh giá tích cực.