Bảng cheat Python cho người dùng R

Chuyển đến nội dung chính

Dữ liệu văn bản trong R Cheat Sheet

Chào mừng bạn đến với bảng gian lận của chúng tôi để làm việc với dữ liệu văn bản trong R. Tài nguyên này được thiết kế cho người dùng R cần hướng dẫn tham khảo nhanh cho các tác vụ phổ biến liên quan đến làm sạch, xử lý và phân tích dữ liệu văn bản. Bảng gian lận bao gồm một danh sách các chức năng và gói hữu ích cho các tác vụ này và ví dụ về cách sử dụng chúng

Nhóm DataCamp •

Ngày 14 tháng 12 năm 2022

Ngày và giờ trong R Cheat Sheet

Chào mừng bạn đến với bảng gian lận của chúng tôi để làm việc với ngày và giờ trong R. Tài nguyên này cung cấp danh sách các chức năng và gói phổ biến để thao tác, phân tích và hiển thị dữ liệu theo ngày và giờ. Cho dù bạn là người mới bắt đầu hay một lập trình viên R có kinh nghiệm, chúng tôi hy vọng bạn sẽ thấy cheat sheet của chúng tôi là một nguồn tài nguyên quý giá

Nhóm DataCamp •

Ngày 14 tháng 12 năm 2022

Dữ liệu văn bản trong Python Cheat Sheet

Chào mừng bạn đến với bảng gian lận của chúng tôi để làm việc với dữ liệu văn bản trong Python. Chúng tôi đã biên soạn một danh sách các hàm và gói hữu ích nhất để dọn dẹp, xử lý và phân tích dữ liệu văn bản trong Python, cùng với các ví dụ và giải thích rõ ràng, vì vậy bạn sẽ có mọi thứ cần biết về cách làm việc với dữ liệu văn bản trong Python.

Nhóm DataCamp •

Ngày 14 tháng 12 năm 2022

Bảng cheat học máy không giám sát

Trong cheat sheet này, bạn sẽ có hướng dẫn về các thuật toán học máy không giám sát hàng đầu, ưu điểm và nhược điểm của chúng cũng như các trường hợp sử dụng

Nhóm DataCamp •

Ngày 1 tháng 12 năm 2022

Bảng cheat học máy được giám sát

Trong bảng mẹo này, bạn sẽ có hướng dẫn về các thuật toán học máy được giám sát hàng đầu, ưu điểm và nhược điểm của chúng cũng như các trường hợp sử dụng

Nhóm DataCamp •

Ngày 1 tháng 12 năm 2022

Bắt đầu với bảng cheat Python

Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong khoa học dữ liệu. Sử dụng cheat sheet này để bắt đầu hành trình học Python của bạn

Nhóm DataCamp •

Ngày 20 tháng 11 năm 2022

Bảng cheat Plotly Express

Plotly là một trong những gói trực quan hóa dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất trong Python. Tìm hiểu thêm về nó trong cheat sheet này

Nhóm DataCamp •

Ngày 16 tháng 11 năm 2022

Thông tin cơ bản về Julia Cheat Sheet

Tìm hiểu tất cả các nguyên tắc cơ bản của Julia trong bảng gian lận toàn diện này

Nhóm DataCamp •

Ngày 2 tháng 11 năm 2022

Làm việc với Ngày và Giờ trong Python Cheat Sheet

Làm việc với ngày và giờ là điều cần thiết khi thao tác dữ liệu trong Python. Tìm hiểu những kiến ​​thức cơ bản về cách làm việc với dữ liệu ngày giờ trong cheat sheet này

Nhóm DataCamp •

Ngày 27 tháng 10 năm 2022

Bảng cheat ggplot2

ggplot2 được coi là một trong những gói trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ nhất trong bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào. Sử dụng cheat sheet này để hướng dẫn hành trình học tập ggplot2 của bạn

Nhóm DataCamp •

Ngày 25 tháng 10 năm 2022

Bảng cheat chức năng cửa sổ SQL

Với bảng cheat Hàm cửa sổ SQL này, bạn sẽ có một hướng dẫn tham khảo hữu ích về các loại hàm cửa sổ khác nhau trong SQL

Nhóm DataCamp •

Ngày 23 tháng 10 năm 2022

Biểu thức chính quy Cheat Sheet

Biểu thức chính quy [regex hoặc regexp] là một mẫu ký tự mô tả một lượng văn bản. Biểu thức chính quy là một trong những công cụ được sử dụng rộng rãi nhất trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và cho phép bạn tăng cường các tác vụ thao tác dữ liệu văn bản phổ biến. Sử dụng cheat sheet này như một lời nhắc hữu ích khi làm việc với các biểu thức chính quy

Nhóm DataCamp •

Ngày 5 tháng 10 năm 2022

Bất kỳ ai cũng có thể quên cách tạo biểu thức chính quy hoặc thực hiện. Trang phục Python này cố gắng cung cấp tài liệu tham khảo cơ bản cho người mới bắt đầu và nhà phát triển nâng cao, hạ thấp rào cản gia nhập cho người mới và giúp người kỳ cựu làm mới các thủ thuật cũ

Hướng dẫn nhỏ dành cho những người đã quen với việc phân tích dữ liệu bằng Python hoặc R và muốn nhanh chóng tìm hiểu kiến ​​thức cơ bản cho ngôn ngữ kia

Ảnh của Mad Fish Digital trên Bapt

Trong hướng dẫn này, đối với Python, tất cả các lệnh sau đều dựa trên gói 'gấu trúc'. Đối với R, gói 'dplyr' và 'tidyr' được yêu cầu cho một số lệnh nhất định

Khoa học dữ liệu liên quan đến việc xác định, trình bày và trích xuất thông tin có ý nghĩa từ các nguồn dữ liệu sẽ được sử dụng để thực hiện một số logic nghiệp vụ. Nhà khoa học dữ liệu sử dụng máy học, thống kê, xác suất, hồi quy tuyến tính và logistic, v.v. để tạo ra một số dữ liệu có ý nghĩa. Tìm các mẫu và các kết hợp tương tự và bẻ khóa con đường tốt nhất có thể theo logic kinh doanh là công việc phân tích lớn nhất. R, Python, SQL, SAS, Tableau, MATLAB, v.v. là những công cụ hữu ích nhất cho khoa học dữ liệu, R và Python là những công cụ được sử dụng nhiều nhất. Tuy nhiên, nó vẫn trở nên bối rối đối với bất kỳ người mới nào khi chọn cái nào tốt hơn hoặc phù hợp nhất trong số hai, R và Python. Hãy thử hình dung sự khác biệt. Tổng quan

RPythonR là ngôn ngữ lập trình và môi trường phần mềm miễn phí dành cho tính toán thống kê và đồ họa, được hỗ trợ bởi R Foundation for Statistical Computing. Nó được thiết kế bởi Ross Ihaka và Robert Gentleman và phát hành lần đầu vào tháng 8 năm 1993. Nó được sử dụng rộng rãi giữa các nhà thống kê và công cụ khai thác dữ liệu để phát triển phần mềm thống kê và phân tích dữ liệu. Python là ngôn ngữ lập trình cấp cao được giải thích để lập trình cho mục đích chung. Nó được tạo ra bởi Guido Van Rossum và được phát hành lần đầu tiên vào năm 1991. Python có cú pháp mã rất rõ ràng và đơn giản. Nó nhấn mạnh khả năng đọc mã và do đó việc gỡ lỗi cũng đơn giản và dễ dàng hơn nhiều trong Python

Chuyên ngành khoa học dữ liệu

Các gói RPythonR bao gồm các kỹ thuật nâng cao rất hữu ích cho công việc thống kê. Chế độ xem văn bản CRAN cung cấp cho bạn nhiều gói R hữu ích. Các gói R bao gồm mọi thứ từ Tâm lý học đến Di truyền học đến Tài chính. Mặt khác, Python, với sự trợ giúp của các thư viện như SciPy và các gói như mô hình thống kê, chỉ bao gồm các kỹ thuật phổ biến nhất. R và Python đều tốt như nhau trong việc tìm kiếm các giá trị ngoại lệ trong một tập dữ liệu, nhưng để phát triển một dịch vụ web cho phép người khác tải lên các tập dữ liệu và tìm các giá trị ngoại lai, thì Python sẽ tốt hơn. Mọi người đã xây dựng các mô-đun để tạo trang web, tương tác với nhiều loại cơ sở dữ liệu và quản lý người dùng bằng Python. Nói chung, để tạo một công cụ hoặc dịch vụ sử dụng phân tích dữ liệu, Python là lựa chọn tốt hơn

chức năng

RPythonR có các chức năng sẵn có để phân tích dữ liệu. R được xây dựng bởi các nhà thống kê nổi tiếng có tính đến số liệu thống kê và phân tích dữ liệu, vì vậy nhiều công cụ đã được thêm bên ngoài vào Python thông qua các gói được xây dựng trong R theo mặc định. Python là một ngôn ngữ lập trình mục đích chung. Vì vậy, hầu hết các chức năng phân tích dữ liệu không được tích hợp sẵn và có sẵn thông qua các gói như Numpy và Pandas, có sẵn trong PyPi [Chỉ mục gói Python]

Các lĩnh vực chính của ứng dụng

Trực quan hóa RPythonData là một khía cạnh quan trọng của phân tích, vì dữ liệu trực quan được hiểu rõ nhất. Các gói R như ggplot2, ggvis, lattice, v.v. làm cho trực quan hóa dữ liệu dễ dàng hơn trong R. Python đang bắt kịp với các gói như Bokeh, Matplotlib, v.v. nhưng vẫn thua xa về khoản này. Python tốt hơn cho việc học sâu. Các gói như Lasagne, Caffe, Keras, Mxnet, OpenNN, Tensor flow, v.v. cho phép phát triển các mạng thần kinh sâu đơn giản hơn nhiều trong Python. Mặc dù một số trong số này, chẳng hạn như lưu lượng tensor, đang được chuyển sang R [các gói như deepnet, H2O, v.v. ] nhưng vẫn tốt hơn trong Python

Sẵn có của các gói

RPythonR có hàng trăm gói và cách để hoàn thành các nhiệm vụ khoa học dữ liệu cần thiết. Mặc dù nó cho phép đạt được sự hoàn hảo mong muốn trong việc hoàn thành nhiệm vụ, nhưng nó lại gây khó khăn cho các nhà phát triển thiếu kinh nghiệm trong việc đạt được các mục tiêu nhất định. Python dựa trên một vài gói chính, viz. , Scikit learn và Pandas lần lượt là các gói phân tích dữ liệu máy học. Nó làm cho việc hoàn thành các nhiệm vụ được yêu cầu trở nên dễ dàng hơn nhưng do đó, việc đạt được chuyên môn hóa trở nên khó khăn hơn

Cuối cùng, công việc của chính nhà khoa học dữ liệu là chọn ngôn ngữ phù hợp nhất khi cần. Đối với nền tảng thống kê, R có thể là một lựa chọn tốt hơn. Nhưng đối với nền tảng CS hoặc thậm chí là người mới bắt đầu, Python là lựa chọn phù hợp nhất. Tuy nhiên, tốt hơn hết là bạn nên có kiến ​​​​thức vững chắc về cả hai vì đôi khi cả hai đều có thể hữu ích trong sự nghiệp khoa học dữ liệu

Bảng cheat Python tốt nhất là gì?

Có cheat sheet để học Python không?

Python có thể tương tác với R không?

cheatsheet trong Python là gì?