Le 28 meilleures feuilles de triche pour l'apprentissage automatique, science des données et mégadonnées

Vue d'ensemble

• La science des données évolue constamment avec de nouveaux outils, cadres et technologies.
• Chaque outil / la technique a son propre cas d'utilisation unique ainsi que des fonctionnalités et des fonctions
• Consultez cette liste complète de feuilles de triche sur les concepts populaires de la science des données.

introduction

La science des données est un domaine en constante évolution, il existe de nombreux outils et techniques à retenir. Personne ne peut se souvenir de toutes les fonctions, opérations et formules de chaque concept. C'est pourquoi nous avons des feuilles de triche. Mais il y a beaucoup de feuilles de triche disponibles, choisir la bonne feuille de triche est une tâche difficile. Ensuite, J'ai décidé d'écrire cet article.

Ici, j'ai sélectionné les feuilles de triche avec les critères suivants: exhaustivité, clarté et contenu.

Après avoir appliqué ces filtres, j'ai compilé quelques 28 feuilles de triche d'apprentissage automatique, science des données, probabilité, SQL et Big Data. Pour ta convenance, J'ai séparé les feuilles de triche séparément pour chacun des sujets ci-dessus. Il existe des aide-mémoire sur les outils et les techniques, diverses bibliothèques et langages.

Lisez la suite pour savoir quelle aide-mémoire utiliser pour un sujet particulier.

Feuilles de triche Python pour la science des données

1.Guide rapide d'apprentissage de Python pour la science des données

Si vous commencez à apprendre Python, cette aide-mémoire est la meilleure ressource pour vous. Dans cette aide-mémoire, vous trouverez un guide étape par étape pour apprendre Python. Offrir des ressources à suivre, Bibliothèques Python que vous devez connaître et quelques conseils utiles.

2. Aide-mémoire Python pour la science des données

Cette aide-mémoire Datacamp couvre toutes les bases de Python nécessaires à la science des données. Si vous venez de commencer à travailler en Python, gardez ceci pour référence rapide. Enregistrez ces codes de triche pour les variables de type de données et les fonctions, opération de chaîne, conversion de type, Listes et opérations NumPy couramment utilisées. L'aspect unique de cette aide-mémoire est qu'elle répertorie les bibliothèques Python importantes et fournit des codes de triche pour sélectionner et importer ces bibliothèques.

3. Aide-mémoire Python pour la science des données NumPy

NumPy est une bibliothèque de base pour le calcul scientifique en Python. Dans cette aide-mémoire DataCamp, vous trouverez des codes de triche pour créer des tableaux NumPy, effectuer des opérations mathématiques sur des matrices, sous-ensembles, segmentation, indexation et manipulation de tableaux. L'aspect unique de cette aide-mémoire est que chaque fonction a été catégorisée et expliquée en anglais simple.

4. Analyse exploratoire des données en Python

Votre meilleure ressource pour effectuer l'exploration de données en Python à l'aide de NumPy, Pandas et Matplotlib. Avec cette aide-mémoire, vous apprendrez à charger des fichiers en Python, convertir variables, trier les données, créer des graphiques, créer des exemples d'ensembles de données, gérer les valeurs manquantes et bien plus encore. C'est l'une des feuilles de triche simplifiées sur l'exploration de données.

5. Exploration de données à l'aide de Pandas en Python

Pandas est l'une des bibliothèques Python importantes. Cette aide-mémoire sur l'opération d'exploration de données en Python à l'aide de Pandas est votre ressource de référence pour en savoir plus sur chaque étape impliquée dans l'exploration de données.. Vous trouverez des codes de triche pour lire et écrire des données, aperçu des blocs de données, renommer les colonnes du bloc de données, ajouter les données, etc.

6. Visualisation des données en Python

Que vous soyez un data scientist ou un non-technicien, les deux interprètent facilement l'affichage. Dans les graphiques et les diagrammes visuels, les données prennent vie et parlent d'elles-mêmes. Dans cette aide-mémoire, apprendre à effectuer la visualisation de données en Python. Explorez les différentes façons dont vous pouvez tracer vos données. Encuentre un enfoque paso a paso para trazar histogrammesLes histogrammes sont des représentations graphiques qui montrent la distribution d’un ensemble de données. Ils sont construits en divisant la plage de valeurs en intervalles, O "Bacs", et compter la quantité de données tombées dans chaque intervalle. Cette visualisation vous permet d’identifier des modèles, Tendances et variabilité des données, faciliter l’analyse statistique et la prise de décision éclairée dans diverses disciplines...., graphiques à barres, graphiques en courbes, nuages ​​de points, etc.

7. Feuille de triche Python pour la science des données Bokeh

Cette feuille de triche sur Bokeh, une bibliothèque d'affichage interactive en Python, est particulièrement utile avec de grands ensembles de données. Dans cette aide-mémoire DataCamp, vous obtiendrez les étapes de base pour tracer, rendre et personnaliser visuellement, enregistrer des tracés et créer des graphiques statistiques.

8. Aide-mémoire: Scikit Apprendre

Voici une aide-mémoire sur scikit-learn pour chaque technique en Python. Fournit différentes fonctions utilisées pour le prétraitement, régression, classification, regroupementLe "regroupement" Il s’agit d’un concept qui fait référence à l’organisation d’éléments ou d’individus en groupes ayant des caractéristiques ou des objectifs communs. Ce procédé est utilisé dans diverses disciplines, y compris la psychologie, Éducation et biologie, faciliter l’analyse et la compréhension de comportements ou de phénomènes. Dans le domaine de l’éducation, par exemple, Le regroupement peut améliorer l’interaction et l’apprentissage entre les élèves en encourageant le travail.., réduction de dimensionnalité, sélection du modèle et de la métrique avec sa description. L'aspect unique de cette aide-mémoire est qu'elle décrit les étapes complètes de l'apprentissage automatique.

9. Étapes pour nettoyer les données de texte en Python

Le nettoyage du texte peut être un processus fastidieux. Et connaître les bonnes procédures est la clé pour obtenir le résultat souhaité.. Consultez cette aide-mémoire pour effectuer le nettoyage des données de texte en Python étape par étape. Suivez cette aide-mémoire pour savoir quand supprimer les mots vides, le score, les expressions, etc. L'aspect unique de cette aide-mémoire est que chaque étape a été expliquée avec des codes et des exemples.

R pour les feuilles de triche de la science des données

1.Carte de référence R

Utilisez cette feuille de référence de code de triche pour toutes les fonctions et opérateurs sous R. Comprendre ce que signifient les différents termes sous R. Explique toutes les fonctions sous la création de données, traitement de l'information, manipulation de données, fonction de modèle, sélection et bien d'autres.

2. Importer des données dans R

Apprenez à importer des données avec readr, chatouiller et ranger. Trouver des fonctions pour écrire et lire des fonctions dans tibble. Il vous fournit également des arguments utiles, remodeler les données, fusionner des cellules avec tidyr.

3. Transformation de données avec dplyr

Cette feuille de triche RStudio est un matériel de référence pour la transformation de données avec dplyr. Obtenez des codes courts et des opérateurs pour toutes les opérations sous transformation de données. Alors, est de résumer les cas, cas de groupe, manipuler, vectoriser et combiner des variables.

4. Aide-mémoire: 11 étapes pour l'exploration des données dans R (avec des codes)

Cette aide-mémoire propose un guide étape par étape pour explorer les données dans R. Apprenez à télécharger des fichiers dans R, convertir des variables en différents types de données, transposer un ensemble de données, trier les blocs de données, créer des graphiques et bien plus encore.

5. Visualisation des données dans R

Ci-dessus, nous avons vu une aide-mémoire sur la visualisation des données en Python. Voici une feuille de triche de visualisation de données pour fournir les différents graphiques par lesquels vous pouvez tracer les données. Avec quelques lignes de code, peut créer de beaux graphiques et des histoires de données. R tiene bibliotecas increíbles para crear visualizaciones básicas y más evolucionadas como graphique à barresLe graphique à barres est une représentation visuelle des données qui utilise des barres rectangulaires pour montrer des comparaisons entre différentes catégories. Chaque barre représente une valeur et sa longueur est proportionnelle à celle-ci. Ce type de graphique est utile pour visualiser et analyser les tendances, faciliter l’interprétation des informations quantitatives. Il est largement utilisé dans diverses disciplines, tels que les statistiques, Marketing et recherche, En raison de sa simplicité et de son efficacité...., histogramme, Diagramme de dispersionLe nuage de points est un outil graphique utilisé en statistiques pour visualiser la relation entre deux variables. Il se compose d’un ensemble de points dans un plan cartésien, où chaque point représente une paire de valeurs correspondant aux variables analysées. Ce type de graphique vous permet d’identifier des modèles, Tendances et corrélations possibles, faciliter l’interprétation des données et la prise de décision sur la base des informations visuelles présentées...., affichage de la carte, diagramme en mosaïque et divers autres.

6. Visualisation des données avec ggplot2

Cette aide-mémoire est spécifiquement destinée à créer une visualisation dans R à l'aide de ggplot2. ggplot2 fonctionne avec la grammaire des graphiques et est basé sur un ensemble de marques visuelles qui représentent des points de données. Obtenga códigos de trucos para crear una variableEn statistique et en mathématiques, ongle "variable" est un symbole qui représente une valeur qui peut changer ou varier. Il existe différents types de variables, et qualitatif, qui décrivent des caractéristiques non numériques, et quantitatif, représentation de grandeurs numériques. Les variables sont fondamentales dans les expériences et les études, puisqu’ils permettent l’analyse des relations et des modèles entre différents éléments, faciliter la compréhension de phénomènes complexes.... y dos componentes gráficos variables. Avec différentes techniques pour créer des tracés dans R.

7. Aide-mémoire: Forfait Caret

Le package Caret fournit un ensemble de fonctionnalités qui rationalisent le processus de modélisation prédictive. La feuille de triche comprend des fonctions pour la division des données, prétraitement, sélection de fonction, ajuster et afficher le modèle.

8. Carte de référence R pour l'exploration de données

Cette aide-mémoire fournit des fonctions pour l'exploration de texte, détection de valeurs atypiques, regroupement, classification, analyse des réseaux sociaux, Big Data, calcul parallèle avec R. Cette aide-mémoire vous donne toutes les fonctions et opérateurs utilisés pour l'exploration de données dans R.

9. Guide pour apprendre rapidement le cloud computing dans la programmation R

Le cloud computing nous a permis d'accéder facilement à nos fichiers et données de n'importe où. Dans cette aide-mémoire, vous apprendrez à utiliser le cloud computing dans R. Suivez ce guide étape par étape pour utiliser la programmation R sur AWS.

Aide-mémoire d'apprentissage automatique

1.Aide-mémoire: Codes Python et R pour les algorithmes d'apprentissage automatique courants

Dans cette aide-mémoire, vous obtiendrez des codes en python & R pour plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique couramment utilisés. Les algorithmes inclus sont la régression linéaire, Régression logistique, arbre de décision, SVM, Naïf Bayes, KNN, K-moyens, forêt aléatoire et quelques autres.

2. Aide-mémoire sur l'algorithme Scikit Learn

Cette aide-mémoire est fournie par les créateurs officiels de scikit-learn. De nombreuses personnes sont confrontées au problème de choisir un algorithme d'apprentissage automatique particulier pour différents types de données et de problèmes.. Avec l'aide de cette aide-mémoire, a le flux complet pour résoudre un problème d'apprentissage automatique.

3. Apprentissage automatique Microsoft Azure: aide-mémoire d'algorithme

Cette aide-mémoire vous aide à choisir le meilleur algorithme Azure Machine Learning Studio pour votre solution d'analyse prédictive.. Développé par la propre équipe de Microsoft Azure, aide-mémoire vous donne un chemin clair basé sur la nature des données.

Aide-mémoire sur les probabilités

1. Aide-mémoire sur les bases des probabilités

Cette aide-mémoire vous fournit un matériel de référence complet sur les probabilités et les statistiques. Chaque concept a été merveilleusement expliqué avec une explication schématique. Il couvre des règles de base de la probabilité aux concepts statistiques avancés d'une manière très précise et exacte. Développé par l'Université de Pennsylvanie, est l'une des feuilles de triche les plus complètes sur lesquelles vous pouvez mettre la main.

2. Aide-mémoire de probabilité pour la distribution

Consultez cette aide-mémoire pour un aperçu rapide de la distribution de Poisson, distribution normale, la distribution binomiale, distribution géométrique et bien d'autres. Fournir des notes, formules et une brève explication en anglais simple pour chaque distribution.

Aide-mémoire SQL et MySQL

1. Aide-mémoire SQL

Dans cette aide-mémoire, apprendre à effectuer des opérations de base en SQL. Obtenir la fonction pour insérer des données, mettre à jour les données, Suprimmer les données, données de groupe, trier les données, etc. Si vous avez commencé à utiliser SQL, c'est le meilleur guide de référence.

2. Aide-mémoire MySQL et SQL

Dans cette aide-mémoire, vous trouverez les commandes MySQL et SQL couramment utilisées. Obtenez des codes de triche pour la fonction mathématique MySQL, Fonction de chaîne MySQL, les commandes MySQL de base. Vous trouverez également des commandes SQL à modifier et à interroger.

Feuilles de triche Big Data

1. Aide-mémoire Hadoop

Hadoop aurait à juste titre un vaste écosystème et comprend diverses opérations. Connaître les différents opérateurs, comment ils fonctionnent et de quelle opération ils sont responsables. La feuille de triche a été divisée en une fonction générale respective, en tant que systèmes distribués, traitement de l'information, entrée / sortie et gestion des données.

2. Aide-mémoire Apache Spark

Aquí hay una hoja de trucos para Apache SparkApache Spark est un moteur de traitement de données open source qui permet l'analyse de grands volumes d'informations de manière rapide et efficace. Sa conception est basée sur la mémoire, ce qui optimise les performances par rapport à d'autres outils de traitement par lots. Spark est largement utilisé dans les applications de big data, apprentissage automatique et analyse en temps réel, grâce à sa facilité d'utilisation et.... para varias operaciones como transformación, Actions, méthodes de persistance, transformation et actions complémentaires, RDD étendu, transformation de la transmission, persistance des TSA, etc.

3. Aide-mémoire de la fonction Hive

Dans cette aide-mémoire, obtenga comandos para las funciones de RucheHive est une plateforme de réseaux sociaux décentralisée qui permet à ses utilisateurs de partager du contenu et de se connecter avec d'autres sans l'intervention d'une autorité centrale. Elle utilise la technologie blockchain pour garantir la sécurité et la propriété des données. Contrairement à d'autres réseaux sociaux, Hive permet aux utilisateurs de monétiser leur contenu via des récompenses en cryptomonnaies, ce qui favorise la création et l'échange actif d'informations..... Fournir des codes de triche pour les fonctions de données, fonction mathématique, fonction de chaîne, fonction de collecte, Función AgregadaLa fonction d’agrégation est un concept clé en économie qui représente la relation entre la production totale de biens et de services dans une économie et le niveau des prix. Cette fonction permet de comprendre comment l’offre et la demande globales varient en réponse à des changements dans des facteurs tels que les politiques budgétaire et monétaire. Son analyse est essentielle pour la formulation de stratégies économiques et la prédiction des cycles économiques.... intégré, fonction de génération de table intégrée, fonction conditionnelle et fonctions pour l'analyse de texte.

Remarques finales

J'espère que vous avez apprécié la lecture de cet article. Si j'ai manqué des feuilles de triche qui, selon moi, devraient être répertoriées. Ensuite, postez-les dans la section des commentaires. L'autre lecteur et moi aimerions les connaître.

Si vous avez des suggestions / commenter, n'oubliez pas de le partager en entrant vos commentaires. Dites-nous quelles autres aides-mémoire vous voudriez que nous publions.

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