मशीन सीखने के आधार के लिए पायथन तथा पांडा

क्या आप मशीन लर्निंग के सिद्धांत से आगे बढ़कर डेटा के साथ काम करने के लिए तैयार हैं? पहला कदम उन उपकरणों पर हावी होना है जिनका डेटा वैज्ञानिक कच्चे डेटा को मूल्यवान अंतर्दृष्टि में बदलने के लिए हर दिन उपयोग करते हैं। यह पाठ्यक्रम आपको पायथन और डाटा मेंनिपुलेशन के व्यावहारिक कौशल प्रदान करता है जो आपको अपनी यात्रा शुरू करने के लिए आवश्यक है. आप पांडास लाइब्रेरी का उपयोग करके डेटा सेट को साफ, परिवर्तित, एकत्रित और अन्वेषित करना सीखेंगे, किसी भी डेटा विश्लेषण या मशीन लर्निंग परियोजना के लिए आवश्यक ठोस आधार का निर्माण करेंगे. आप क्या सीखेंगे: - डेटा विज्ञान के लिए आवश्यक कोर पायथन सिंटेक्स और डाटा संरचनाओं को सीखें - कुशल डेटा हेरफेर के लिए पांडा लाइब्रेरी के मूल सिद्धांतों को सीखें। - विश्लेषण के लिए अव्यवस्था, वास्तविक दुनिया के डेटा की सफाई और तैयारी का अभ्यास करें। - डेटा सेटों को खोजने, फ़िल्टर करने, समूहित करने और सारांशित करने के लिए सामान्य तकनीकों का प्रयोग करें। - पैटर्न को उजागर करने और निष्कर्षों को संप्रेषित करने के लिए बुनियादी डेटा दृश्यों का निर्माण करें। - अपने प्रोजेक्ट के लिए एक साफ पायथन वातावरण को सेटअप और प्रबंधित करने के तरीके को समझें. - अपने विश्लेषण प्रक्रिया को लिखने और दस्तावेज करने के लिए जूपिटर नोटबुक का प्रभावी ढंग से उपयोग करें। यह पाठ्यक्रम पांडा लाइब्रेरी में गहराई से डुबकी लगाने से पहले प्रमुख प्रोग्रामिंग अवधारणाओं के साथ शुरू होता है, जिसमें आपके आत्मविश्वास को कदम-दर-कदम बनाने के लिए तैयार लिखित व्यायाम शामिल हैं। यह कोर्स पूर्णतः प्रारंभिक के लिए है. डाटा विज्ञान या पांडा लाइब्रेरी में कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि प्रोग्रामिंग अवधारणाओं के साथ मूलभूत परिचितता मददगार है. आज ही अपने व्यावहारिक डाटा विज्ञान कौशल को विकसित करना शुरू करें।