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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Dados Ciência 101 é um aplicativo educacional para aprender algoritmos de aprendizagem de máquina. Devido a ciência de dados e inteligência artificial, novas tecnologias estão surgindo e há necessidade de mais especialização neste campo.

Este aplicativo é um guia iniciante para quem quer estudar a ciência de dados e fazer os seus próprios modelos de aprendizagem de máquina.

Este aplicativo fornece recursos de alta qualidade para os alunos a estudar algoritmos de ciência de dados e de aprendizado de máquina e também fornece código necessário.

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Características:

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1. Saiba vários algoritmos de aprendizado de máquina:

uma. Regressão linear

b. k-significa Clustering

c. KNN

d. SVM

e. Baías ingénuas

f. Árvores de decisão

2. Inclui código para o desenvolvimento de modelos de vários algoritmos de aprendizado de máquina em Python.

Diferentes conjuntos de dados são usados ​​para desenvolver modelos para que os alunos possam compreender quais algoritmos de usar.

3. Aprenda a desenvolver vários projetos de ciência de dados. Vários projetos estão incluídos no aplicativo para que os alunos podem se relacionar conceitos com problemas da vida real.

Alguns projetos incluem:

uma. Análise de sentimentos

b. Raspagem da web

c. reconhecimento de escrita à mão dígitos

4. Aprenda várias bibliotecas científicas (Numpy, pandas, Matplotlib).

Há muitas referências disponíveis, se os alunos quer estudar alguns conceitos profundamente.

Baixe este aplicativo e começar a aprender de graça.

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