डेटा साइंस पोर्टफोलियो: Kaggle डेटासेट से Streamlit ऐप तक

डेटा साइंस के क्षेत्र में अलग दिखने के लिए केवल मॉडल को प्रशिक्षित करना जानना ही काफी नहीं है; आपको कार्यशील एप्लिकेशन बनाने और साझा करने की अपनी क्षमता का प्रदर्शन करने की आवश्यकता है। यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आपको शुरू से एक संपूर्ण डेटा साइंस पोर्टफोलियो प्रोजेक्ट बनाने के लिए मार्गदर्शन करता है। आप कच्चे Kaggle डेटासेट फ़ाइलों से शुरुआत करेंगे और उन्हें Python और Streamlit का उपयोग करके एक डिप्लॉयड, इंटरैक्टिव वेब एप्लिकेशन में बदल देंगे। रास्ते में, आप आवश्यक आधुनिक विकास प्रथाओं को सीखेंगे, जिसमें वर्चुअल वातावरण स्थापित करना और स्वच्छ, रखरखाव योग्य कोड लिखना शामिल है। आप क्या सीखेंगे: - डेटा प्रोसेसिंग और मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो की मूलभूत अवधारणाओं को समझें। - आधुनिक Python डेटा मैनिपुलेशन तकनीकों का उपयोग करके डेटासेट को प्रोसेस और विश्लेषण करें। - Streamlit फ्रेमवर्क का उपयोग करके इंटरैक्टिव वेब एप्लिकेशन बनाएं। - आधुनिक वर्चुअल वातावरण टूल के साथ प्रोजेक्ट निर्भरताओं का प्रबंधन करें। - अपने तैयार एप्लिकेशन को वेब पर डिप्लॉय करें ताकि दूसरे इसके साथ इंटरैक्ट कर सकें। - पेशेवर गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए टाइप हिंट के साथ स्वच्छ, पठनीय कोड लिखें। कोर्स की शुरुआत बुनियादी डेटा शब्दावली और वातावरण सेटअप के परिचय से होती है, इससे पहले कि आप हैंड्स-ऑन डेटा क्लीनिंग, मॉडल बिल्डिंग और एप्लिकेशन डेवलपमेंट में आगे बढ़ें। आप अपने प्रोजेक्ट को एक-एक करके असेंबल करने के लिए स्टेप-बाय-स्टेप लिखित निर्देशों और कोड स्निपेट्स का पालन करेंगे। यह कोर्स बिल्कुल नए लोगों और महत्वाकांक्षी डेटा पेशेवरों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिन्हें डिप्लॉयमेंट का कोई पूर्व अनुभव नहीं है। आज ही अपना इंटरैक्टिव डेटा साइंस पोर्टफोलियो बनाना शुरू करें।