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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Datos Científicos 101 es una aplicación educativa para aprender algoritmos de aprendizaje automático. Debido a la ciencia de datos y la inteligencia artificial, las nuevas tecnologías están surgiendo y existe la necesidad de una mayor especialización en este campo.

Esta aplicación es una guía para principiantes para cualquier persona que quiera estudiar la ciencia de datos y hacer sus propios modelos de aprendizaje automático.

Esta aplicación proporciona recursos de alta calidad para los estudiantes para estudiar los algoritmos de ciencias de datos y aprendizaje automático y también proporciona código requerido.

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caracteristicas:

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1. Aprender diferentes algoritmos de aprendizaje automático:

a. regresión lineal

segundo. k-medias Clustering

do. KNN

re. SVM

mi. naive Bayes

F. Árboles de decisión

2. Incluye código para el desarrollo de modelos de diferentes algoritmos de aprendizaje automático en Python.

Diferentes conjuntos de datos se utilizan para desarrollar modelos para que los estudiantes puedan entender qué algoritmos de usar.

3. Aprender a desarrollar diversos proyectos de ciencia de datos. Varios proyectos están incluidos en la aplicación para que los estudiantes puedan relacionar conceptos con los problemas de la vida real.

Algunos proyectos incluyen:

a. Análisis de los sentimientos

segundo. raspado web

do. reconocimiento de escritura dígitos

4. Aprender varias bibliotecas científicas (Numpy, pandas, Matplotlib).

Hay muchas referencias disponibles si los estudiantes quiere estudiar algunos conceptos profundamente.

Descarga esta aplicación y empezar a aprender de forma gratuita.

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