यह सीखने का एक शानदार तरीका था! संरचना तार्किक थी, गति बिल्कुल सही थी, और उदाहरण बहुत मददगार थे। अत्यधिक अनुशंसा करते हैं!
मशीन सीखने और डाटा विज्ञान के लिए पायथन: व्यावहारिक आधार
जटिल डेटा का विश्लेषण करना सीखें, भविष्यवाणियों के मॉडल बनाएं और पायथन, NumPy, Pandas और Scikit-Learn का उपयोग करके मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लागू करें।
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कोई शेड्यूल या डेडलाइन नहीं — अपनी गति से, जब चाहें तब सीखें। -
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पाठ, कार्य और प्रमाणपत्र — सब कुछ पूरी तरह आपकी भाषा में।
इस कोर्स के बारे में
डेटा आधुनिक दुनिया में सबसे मूल्यवान संसाधनों में से एक है, लेकिन कच्चे डेटा का विश्लेषण करने और व्याख्या करने के उपकरणों के बिना उपयोगी नहीं है। यह लिखित पाठ्यक्रम आपको कच्चे डेटा को कार्यात्मक अंतर्दृष्टि और भविष्यवाणियों में बदलने के लिए आवश्यक बुनियादी पायथन कौशल प्रदान करता है।
आप आधारभूत कोड लिखने से डेटासेट, इंजीनियरिंग विशेषताओं और मशीन सीखने के मॉडल को आत्मविश्वास से खोजने में परिवर्तन करेंगे. विस्तृत व्याख्याओं को पढ़कर और स्पष्ट कोड कार्यान्वयन का अध्ययन करके, आप गणितीय अवधारणाओं को व्यावहारिक पायथन अनुप्रयोगों में कैसे अनुवादित करते हैं, इसकी गहरी समझ विकसित करेंगे.
आप क्या सीखेंगे:
-डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग के पीछे की मूलभूत गणित, शब्दावली और कार्यप्रवाह को समझें
- NumPy तथा आधुनिक Pandas सम्मेलनों का प्रयोग कर जटिल डाटासेट को साफ करें, संपादित करें तथा विश्लेषण करें
- मैटप्लॉटलिब का प्रयोग कर मुख्य अंतर्दृष्टि को संप्रेषित करने के लिए स्पष्ट, सूचनात्मक आंकड़ा दृश्य बनाएँ
- Scikit-Learn का उपयोग कर, रीग्रेसन और वर्गीकरण सहित, नियंत्रित मशीन लर्निंग मॉडल का निर्माण और मूल्यांकन करें
- बिना लेबल के डाटा में छुपे पैटर्न खोजने के लिए क्लस्टरिंग जैसी अनसुपरेटेड लर्निंग तकनीकों को लागू करें
मॉडल मूल्यांकन और ट्रैकिंग के लिए आधुनिक डेटा कार्यप्रवाह और बुनियादी एमएलओपी अवधारणाओं का पता लगाएं।
पाठ्यक्रम की शुरुआत आंकड़ों में हेरफेर, दृश्यीकरण और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से कदम-दर-कदम आगे बढ़ने से पहले आंकड़ों के विश्लेषण की मूल परिभाषाओं और गणितीय आधारों से होती है।
यह कोर्स उन महत्वाकांक्षी डाटा वैज्ञानिकों, विश्लेषकों तथा डेवलपर्स के लिए है जो मशीन शिक्षा के लिए एक संरचित, पाठ आधारित परिचय चाहते हैं. पायथन सिंटेक्स के साथ मूलभूत परिचितता उपयोगी है, लेकिन डाटा विज्ञान या उन्नत गणित में कोई पूर्व पृष्ठभूमि आवश्यक नहीं है.
आज के समय में, माइक्रोसॉफ्ट ने अपने विंडोज ऑपरेटिंग सिस्टम में माइक्रोसॉफ्ट वर्ड का प्रयोग करना शुरू कर दिया है।
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
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व्यक्तिगत AI ट्यूटर
किसी पाठ में अटक गए? अपने बिल्ट-इन ट्यूटर से कभी भी, कुछ भी पूछो। -
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ऑडियो संस्करण शामिल
चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं -
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लाइफटाइम एक्सेस
कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
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फ़ोन या कंप्यूटर
कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर -
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14-दिन वापसी
बिना सवाल -
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छोटा और केंद्रित
3 घंटे व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (8)
विषय का एक ठोस परिचय। दिए गए उदाहरण सहायक थे, लेकिन काश व्यावहारिक अभ्यास के अधिक अवसर होते।
सच कहूँ तो, यह थोड़ा नीरस लगा। उदाहरण हमेशा सबसे प्रासंगिक नहीं थे, जिससे कुछ मॉड्यूल के माध्यम से लगे रहना मुश्किल हो गया।
यह एक बढ़िया कोर्स है। संरचना तार्किक है और ज़्यादातर उदाहरण मददगार थे। हालाँकि, कुछ और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों की आवश्यकता है।
उदाहरण हमेशा सीधे उस चीज़ पर लागू नहीं होते थे जो सिखाई जा रही थी। थोड़ा भ्रमित करने वाला सच कहूं तो।
हम्म, मुझे यकीन नहीं है कि यह बिल्कुल शुरुआती लोगों के लिए है। यह कुछ पूर्व ज्ञान मानता है जो स्पष्ट रूप से नहीं सिखाया गया था। कुछ उदाहरण भ्रमित करने वाले थे।
विषय का अच्छा परिचय। संरचना तार्किक थी, और अधिकांश उदाहरण प्रासंगिक थे, हालांकि मैं कुछ क्षेत्रों में अधिक गहराई चाहता था।
अच्छा परिचय। मैंने स्पष्ट चरणों की सराहना की, हालांकि बाद के कुछ मॉड्यूल में अधिक उदाहरणों का उपयोग किया जा सकता था।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +
बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।
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Stripe के माध्यम से कार्ड से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।
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हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।
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