Summary Foundations of Data Science - CS3352 (CS3352)
5 vues 0 fois vendu
Cours
CS3352 (CS3352)
Établissement
Anna University
Book
Foundations of Data Science
he text outlines foundational data science topics, including data manipulation with Pandas and visualization with Matplotlib, SQL for database management, machine learning algorithms, and advanced topics in big data and business analytics.
Foundations of Data Science
TOPICS :-
1) Introduction to Data Science: Exploring Real-World Problems
2) Mathematical Foundations: Statistics, Probability, and Calculus
3) Data Manipulation and Visualization: Pandas and Matplotlib
4) Machine Learning Algorithms
5) SQL and Database Management: Data Storage and Handling
6) Projects and Portfolio Building: Kaggle and Github
7) Advanced Topics: Specialization in Big Data, Algorithms, or Business
1)Introduction to Data Science: Exploring Real-World Problems (Focusing on Data
Manipulation and Visualization)
Data Manipulation and Visualization
Pandas
Introduction to Pandas: A powerful data manipulation library for Python.
Key features:
DataFrames: 2-dimensional labeled data structure with columns of potentially
different types.
Series: One-dimensional labeled array capable of holding any data type.
Basic Operations:
Reading and writing data.
Filtering and slicing data.
Merging, joining, and concatenating data.
Grouping and summarizing data.
Matplotlib
Introduction to Matplotlib: A plotting library for Python.
Key features:
Static, animated, and interactive plots.
Various plot types: line, scatter, bar, histogram, etc.
Distributed computing: Apache Hadoop, Spark, etc.
Algorithms:
Machine learning algorithms for regression, classification, clustering, etc.
Optimization techniques for large-scale data.
Business:
Quantitative analysis: statistical methods, risk management, etc.
Decision-making: data-driven insights, resourcing, etc.
SQL and Database Management
Data Storage and Handling
Introduction to SQL (Structured Query Language): A language for interacting with
relational databases.
Key features:
Defining data structures.
Inserting, querying, updating, and deleting data.
Basic Operations:
Creating and managing databases and tables.
Writing, reading, and modifying data using SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
statements.
Projects and Portfolio Building
Kaggle: A platform for predictive modelling and analytics competitions.
GitHub: A platform for hosting and sharing code, documentation, and projects.
Introduction to Data Science: Exploring Real-World Problems (Cont.)
Les avantages d'acheter des résumés chez Stuvia:
Qualité garantie par les avis des clients
Les clients de Stuvia ont évalués plus de 700 000 résumés. C'est comme ça que vous savez que vous achetez les meilleurs documents.
L’achat facile et rapide
Vous pouvez payer rapidement avec iDeal, carte de crédit ou Stuvia-crédit pour les résumés. Il n'y a pas d'adhésion nécessaire.
Focus sur l’essentiel
Vos camarades écrivent eux-mêmes les notes d’étude, c’est pourquoi les documents sont toujours fiables et à jour. Cela garantit que vous arrivez rapidement au coeur du matériel.
Foire aux questions
Qu'est-ce que j'obtiens en achetant ce document ?
Vous obtenez un PDF, disponible immédiatement après votre achat. Le document acheté est accessible à tout moment, n'importe où et indéfiniment via votre profil.
Garantie de remboursement : comment ça marche ?
Notre garantie de satisfaction garantit que vous trouverez toujours un document d'étude qui vous convient. Vous remplissez un formulaire et notre équipe du service client s'occupe du reste.
Auprès de qui est-ce que j'achète ce résumé ?
Stuvia est une place de marché. Alors, vous n'achetez donc pas ce document chez nous, mais auprès du vendeur vaishalis. Stuvia facilite les paiements au vendeur.
Est-ce que j'aurai un abonnement?
Non, vous n'achetez ce résumé que pour €7,23. Vous n'êtes lié à rien après votre achat.
