EasyWayDiveInto DataScience

Manera fácil de sumergirse en la ciencia de datos

Este repositorio consiste en aprender:

numpy                                             linear algebra
pandas                                            gradient descent
matplotlib                                        algorithm from scratch
scipy                                             multivariate calculus
statsmodel                                        statistics
tensorflow                                        frequential statistics
scikit-learn                                      bayesian statistics
seaborn                                           all formula fr ds

Requisitos previos

Asegúrese de tener Python instalado. Si no ha instalado Python, puede obtener desde aquí. O puede instalar Anaconda para facilitar el acceso de todas las bibliotecas.

Después de instalar Python , instalemos nuestras bibliotecas necesarias. Abra Python Command Prompt y escriba lo siguiente. [No es necesario en la situación de Anaconda]

pip install pandas
pip install numpy
pip install keras
pip install scipy
pip install matplotlib
pip install statsmodel
pip install sklearn
pip install seaborn

Para usar cualquier biblioteca, primero debe importar el archivo

 import pandas as pd                   #pd is alias of pandas & so others
import numpy as np
import matplotlib as mp
import matplotlib . pyplot as plt
import seaborn as sns
import sklearn as sk
import tensorflow as tf
import statsmodel as sm
import scipy as sc 

Si no recibe ningún error hasta ahora, vamos a sumergirnos en los cuadernos que se proporcionan en la carpeta Notebook .

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