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.

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Features:

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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.

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Daten Wissenschaft 101 ist eine Bildungs-App Algorithmen für maschinelles Lernen zu lernen. Aufgrund der Daten Wissenschaft und künstlicher Intelligenz, neue Technologien entstehen und es wird für weitere Spezialisierung in diesem Bereich benötigt.

Diese App ist ein Anfänger Leitfaden für alle, die Daten der Wissenschaft zu studieren und ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen zu machen.

Diese App bietet qualitativ hochwertige Ressourcen für Studenten Daten Wissenschaft und Algorithmen des maschinellen Lernens zu studieren und bietet auch erforderlichen Code.

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Eigenschaften:

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1. Lernen Sie verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen:

ein. Lineare Regression

b. k-means Clustering

c. KNN

d. SVM

e. naive Bayes

f. Entscheidungsbäume

2. Enthält Code für die Modelle verschiedener Algorithmen des maschinellen Lernens in Python zu entwickeln.

Verschiedene Datensätze verwendet werden, Modelle zu entwickeln, so dass die Schüler können die Algorithmen zu nutzen verstehen.

3. Lernen Sie verschiedene Daten wissenschaftliche Projekte zu entwickeln. Verschiedene Projekte sind in der Anwendung enthalten, damit die Schüler Konzepte mit realen Leben Probleme beziehen können.

Einige Projekte sind:

ein. Sentiment-Analyse

b. Web Scraping

c. Handwritten Ziffernerkennung

4. Lernen verschiedenen wissenschaftlichen Bibliotheken (Numpy, Pandas, Matplotlib).

Es gibt viele Hinweise zur Verfügung, wenn die Schüler tief, einige Konzepte studieren will.

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