अच्छा कोर्स है। इसने एक अच्छी नींव दी। काश बाद के कुछ मॉड्यूल में ज़्यादा मुश्किल टास्क होते।
Python Data Science and Machine Learning with Scikit-Learn
Clear written explanations and practical exercises के माध्यम से Python, Pandas और Scikit-learn का उपयोग करके डेटा विश्लेषण और प्रेडिक्टिव मॉडलिंग में एक मजबूत नींव बनाएं।
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इस कोर्स के बारे में
Data आधुनिक तकनीक के पीछे की प्रेरक शक्ति है, और यह सीखना कि इसका विश्लेषण कैसे किया जाए और प्रेडिक्टिव मॉडल कैसे बनाए जाएं, सबसे मूल्यवान कौशलों में से एक है जिसे आप प्राप्त कर सकते हैं। यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आपको Python कोडिंग की मूल बातें से लेकर आपके पहले machine learning algorithms को लागू करने तक मार्गदर्शन करता है।
आप एक शुरुआती से एक आत्मविश्वासी व्यवसायी में बदल जाएंगे जो गंदे डेटासेट को साफ़ करने, महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि की कल्पना करने और प्रेडिक्टिव मॉडल को प्रशिक्षित करने में सक्षम है। आप उन मूलभूत libraries में महारत हासिल करेंगे जो data science इकोसिस्टम की रीढ़ हैं, जो आपको वास्तविक दुनिया की डेटा चुनौतियों का सामना करने के लिए तैयार करती हैं।
आप क्या सीखेंगे:
- मूलभूत data science अवधारणाओं, मुख्य शब्दावली और Python वैज्ञानिक कंप्यूटिंग स्टैक को समझें।
- Pandas और आधुनिक डेटा-रैंगलिंग तकनीकों का उपयोग करके जटिल डेटासेट में हेरफेर करें और उन्हें साफ़ करें।
- अंतर्दृष्टि का संचार करने के लिए Matplotlib और Seaborn का उपयोग करके स्पष्ट, जानकारीपूर्ण डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं।
- वर्गीकरण (classification) और प्रतिगमन (regression) के लिए Scikit-learn का उपयोग करके प्रेडिक्टिव machine learning मॉडल बनाएं और उनका मूल्यांकन करें।
- डेटा प्रीप्रोसेसिंग और मॉडल प्रशिक्षण को सुव्यवस्थित करने के लिए स्वच्छ, पुनरुत्पादक machine learning पाइपलाइनों को लागू करें।
- अपने एल्गोरिदम को ठीक करने और ओवरफिटिंग को रोकने के लिए मॉडल मूल्यांकन मेट्रिक्स लागू करें।
यह यात्रा डेटा हेरफेर, विज़ुअलाइज़ेशन और कोर machine learning एल्गोरिदम की ओर बढ़ने से पहले आवश्यक सिंटैक्स और डेटा संरचनाओं से शुरू होती है। आप स्पष्ट लिखित स्पष्टीकरण, कोड वॉकथ्रू और व्यावहारिक अभ्यासों के माध्यम से प्रत्येक अवधारणा का पता लगाएंगे।
यह कोर्स पूर्ण शुरुआती, महत्वाकांक्षी डेटा विश्लेषकों और डेटा साइंस में जाने के इच्छुक प्रोग्रामर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है। machine learning या सांख्यिकी के साथ किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है।
Data science में अपनी यात्रा शुरू करें और आज ही प्रेडिक्टिव मॉडलिंग की शक्ति को अनलॉक करें।
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
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कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
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फ़ोन या कंप्यूटर
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14-दिन वापसी
बिना सवाल -
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 48 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (16)
सीखने के अनुभव से बेहतर कुछ नहीं हो सकता था। जानकारी का प्रवाह उत्कृष्ट था और व्यावहारिक अनुप्रयोग पहले से ही उपयोगी साबित हो रहे हैं।
अच्छा परिचय। मैंने स्पष्ट चरणों की सराहना की, हालांकि बाद के कुछ मॉड्यूल में अधिक उदाहरणों का उपयोग किया जा सकता था।
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।
इस कोर्स का भरपूर आनंद लिया। जिस तरह से जानकारी प्रस्तुत की गई थी वह उत्कृष्ट थी, और व्यावहारिक अनुप्रयोगों को प्रभावी ढंग से उजागर किया गया था। बहुत बढ़िया काम!
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 अच्छी शुरुआत थी। संरचना तार्किक है, और यह मूल बातों को प्रभावी ढंग से कवर करता है। उन्नत शिक्षार्थियों के लिए शायद बहुत परिचयात्मक हो।
कुल मिलाकर काफी अच्छा कोर्स था। कुछ हिस्से थोड़े तेज थे, लेकिन उदाहरण आम तौर पर सहायक थे। निवेश के लायक।
यहाँ एक अच्छी नींव बनी है। कुछ स्पष्टीकरण ज़्यादा स्पष्ट हो सकते थे, और गति थोड़ी असंगत थी, लेकिन कुल मिलाकर यह एक मूल्यवान सीखने का अनुभव था।
इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर दिया। चर्चा किए गए वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग अविश्वसनीय रूप से उपयोगी हैं। बहुत बढ़िया काम!
एक ताज़ा करने के लिए उपयोगी पाया। यकीन नहीं है कि यह एक पूर्ण शुरुआती के लिए सबसे अच्छा शुरुआती बिंदु होगा, सच कहूं तो।
शानदार कोर्स! जानकारी का प्रवाह एकदम सही था, और उदाहरणों ने अवधारणाओं को वास्तव में मजबूत किया। बहुत पसंद आया!
यह एक ठीक-ठाक परिचय है। अधिक विविध उदाहरणों और मॉड्यूल के बीच थोड़े बेहतर प्रवाह से लाभ हो सकता है।
यह एक बढ़िया कोर्स है। संरचना तार्किक है और ज़्यादातर उदाहरण मददगार थे। हालाँकि, कुछ और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों की आवश्यकता है।
जानकारीपूर्ण और अच्छी तरह से व्यवस्थित। बाद के मॉड्यूल में अधिक विविध उदाहरणों से लाभान्वित हो सकता था।
यह एक ठीक-ठाक परिचय है। हालाँकि, अवधारणाओं को मजबूत करने के लिए कुछ और वास्तविक दुनिया के उदाहरणों का उपयोग किया जा सकता है।
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