वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के साथ डाटा विज्ञान और मशीन लर्निंग

डेटा आधुनिक नवाचार के पीछे की प्रमुख शक्ति है, लेकिन कच्चे आंकड़ों को कार्यशील बुद्धिमत्ता में बदलने के लिए एक संरचित दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। आप मूल सांख्यिकीय अवधारणाओं को समझने से लेकर साफ पायथन कोड लिखने, आधुनिक डाटा संरचनाओं में हेरफेर करने और भविष्यवाणी मॉडल बनाने तक का संक्रमण करेंगे। आप क्या सीखेंगे: -मूल्‍यवान डाटा विज्ञान अवधारणाओं, सांख्यिकीय आधारों और मशीन लर्निंग लाइफसाइकल को समझें। - आधुनिक डाटा लाइब्रेरी का प्रयोग कर साफ- साफ पायथन कोड लिखें, जटिल डाटासेट को साफ करें, परिवर्तित करें तथा विश्लेषण करें - वर्गीकरण, रीग्रेसन और क्लस्टरिंग के लिए मशीन लर्निंग मॉडल का निर्माण और मूल्यांकन करें - न्यूरल नेटवर्क के मूल सिद्धांतों का पता लगाएं और समझें कि गहरा सीखना कैसे असंरचित डेटा समस्याओं को हल करता है। -विनिर्माण और स्वास्थ्य देखभाल में डोमेन-विशिष्ट परिदृश्यों के लिए डेटा विज्ञान पद्धतियों का उपयोग करना - संस्करण, ट्रैक और तैनाती के लिए मॉडल तैयार करने के लिए बुनियादी एमएलओपी प्रथाओं को लागू करें लिखित व्याख्याओं और व्यावहारिक कोडिंग अभ्यासों के माध्यम से, आप एक मजबूत वैचारिक और व्यावहारिक नींव का निर्माण करेंगे। यह पाठ्यक्रम पूर्ण प्रारंभिक के लिए डिजाइन किया गया है जो डेटा विज्ञान के क्षेत्र में प्रवेश करना चाहते हैं, जिसमें कोई पूर्व प्रोग्रामिंग या उन्नत गणित पृष्ठभूमि की आवश्यकता नहीं है। आज ही डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग की दुनिया में अपनी यात्रा शुरू करें।