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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Data Science 101 è un app educativo per imparare algoritmi di apprendimento automatico. Grazie alla scienza dei dati e l'intelligenza artificiale, le nuove tecnologie stanno emergendo e c'è bisogno di una maggiore specializzazione in questo campo.

Questa applicazione è una guida per principianti per chi vuole studiare la scienza dei dati e rendere i propri modelli di apprendimento automatico.

Questa applicazione fornisce risorse di alta qualità per gli studenti a studiare algoritmi scientifici dei dati e di apprendimento automatico e fornisce anche il codice richiesto.

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Caratteristiche:

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1. Imparare vari algoritmi di apprendimento automatico:

un. Regressione lineare

b. k-means

c. KNN

d. SVM

e. naive Bayes

f. decision Trees

2. include il codice per lo sviluppo di modelli di vari algoritmi di apprendimento automatico in Python.

Diversi gruppi di dati vengono utilizzati per sviluppare modelli in modo che gli studenti possano capire quali algoritmi da usare.

3. Imparare a sviluppare vari progetti scientifici dati. Diversi progetti sono inclusi nella applicazione in modo che gli studenti possano in relazione i concetti con i problemi della vita reale.

Alcuni progetti includono:

un. sentiment analysis

b. Raschiare Web

c. il riconoscimento scritto a mano cifre

4. Imparare varie librerie scientifiche (Numpy, panda, Matplotlib).

Ci sono molti riferimenti disponibili, se gli studenti vogliono studiare alcuni concetti profondamente.

Scarica questa applicazione e iniziare ad imparare gratuitamente.

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