डेटा साइंस

पायथन प्रोग्रामिंग के मूल सिद्धांतों को सीखें और वित्तीय डेटा का विश्लेषण करने, भविष्यवाणियों के मॉडल बनाने और डेटा-चालित निवेश निर्णय लेने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करें।

पायथन, पांडा, सांख्यिकीय मॉडल और आधुनिक मशीन लर्निंग लाइब्रेरी का उपयोग करके समय-स्टैम्प्ड डेटा का विश्लेषण, दृश्य और भविष्यवाणी करना सीखें।

गणित और बाइनरी वर्गीकरण के पायथन कार्यान्वयन को सीखकर पूर्वानुमान मॉडलिंग में एक ठोस आधार बनाएं।

पैटर्न में मास्टर सांख्यिकीय और मशीन लर्निंग मॉडल अस्थायी डेटा का विश्लेषण करने, भविष्य के रुझानों का पूर्वानुमान लगाने और वित्त, बिक्री और संचालन के लिए पूर्वानुमान पाइपलाइनों का निर्माण करने के लिए।

स्पष्ट पायथन उदाहरणों का उपयोग करके, आवास की कीमतों से लेकर वित्तीय रुझानों तक, वास्तविक दुनिया के निरंतर डेटा का पूर्वानुमान लगाने के लिए मास्टर फाउंडेशनल रीग्रेसन तकनीक।

निरीक्षण मशीन सीखने के पीछे कोर एल्गोरिदम और गणितीय सिद्धांतों को समझकर पूर्वानुमान मॉडलिंग में एक मजबूत नींव बनाएं।

रेखागणितीय प्रमेय और रेखागणितीय प्रमेय का उपयोग करके संबंधों का मॉडल बनाना सीखें।

डेटा में संबंधों का विश्लेषण करने और सटीक भविष्यवाणियाँ करने के लिए सरल और बहुरेखीय रीग्रेसन मॉडल का निर्माण, व्याख्या और मूल्यांकन करना सीखें.

पायथन में अपने पहले पूर्वानुमान मॉडल बनाने के लिए रीग्रेसन तथा वर्गीकरण के मूल तत्वों को सीखें.

बुनियादी सांख्यिकीय मॉडलिंग अवधारणाओं को समझें और डेटा विश्लेषण और भविष्यवाणी के लिए Python का उपयोग करके उन्हें लागू करें।

जटिल डेटा पैटर्न का विश्लेषण करने और अपने प्रेडिक्टिव मॉडलिंग कौशल को बेहतर बनाने के लिए GLMs और स्मूथिंग स्प्लाइन्स सहित उन्नत रिग्रेशन तकनीकों में महारत हासिल करें।

व्यावहारिक स्पष्टीकरणों और अभ्यासों का उपयोग करके चरों के बीच संबंधों को मापने के लिए रैखिक प्रतिगमन को समझें और लागू करें।

वास्तविक दुनिया की प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स चुनौतियों को हल करने के लिए SPSS और Excel का उपयोग करके लीनियर रिग्रेशन मॉडल बनाना, व्याख्या करना और मान्य करना सीखें।

परिणामों का पूर्वानुमान लगाने और डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए SPSS में सांख्यिकीय मॉडल बनाना और उनकी व्याख्या करना सीखें।

पैटर्न पहचान की गति और सटीकता बनाने के लिए एनोटेटेड चार्ट अभ्यासों के माध्यम से काम करें — विभिन्न समय-सीमाओं और परिसंपत्ति वर्गों में पहचान का अभ्यास करें।