डाटा विज्ञान और मशीन लर्निंग: पायथन और एआई के लिए एक शुरुआती गाइड

पायथन, डेटा विश्लेषण और भविष्यवाणी मॉडलिंग में एक ठोस नींव बनाएं ताकि मशीन लर्निंग और गहरे सीखने की तकनीकों के साथ वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल किया जा सके।

4.2 (6,045) ⏱ 1 घंटे 41 मिनट 📚 8 पाठ 🎧 ऑडियो संस्करण

इस कोर्स के बारे में

डेटा आधुनिक निर्णय लेने के पीछे की प्रमुख शक्ति है, और इससे अर्थपूर्ण अंतर्दृष्टि निकालने की क्षमता आज के सबसे अधिक मांग वाले कौशलों में से एक है। आप मूल गणितीय और प्रोग्रामिंग अवधारणाओं को समझने से अपने स्वयं के पूर्वानुमान मॉडल का निर्माण और मूल्यांकन करने के लिए संक्रमण करेंगे। विस्तृत व्याख्याओं को पढ़कर, संरचनात्मक कोड स्निपेट का विश्लेषण करके और व्यावहारिक लिखित अभ्यासों के माध्यम से काम करके, आप डेटा-चालित प्रणालियों के संचालन के बारे में गहरी वैचारिक और व्यावहारिक समझ विकसित करेंगे। आप क्या सीखेंगे: - आधुनिक आभासी वातावरण और पैकेज प्रबंधन सहित बुनियादी पायथन प्रोग्रामिंग सीखें. - वर्णनात्मक सांख्यिकी, संभाव्यता सिद्धांत और डेटा पूर्व-प्रसंस्करण तकनीकों को समझें। - पैटर्न की पहचान करने और भविष्यवाणियां करने के लिए रीग्रेसन और वर्गीकरण एल्गोरिदम लागू करें। - टेंसॉरफ्लो का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क और गहरे सीखने के मॉडल बनाएं। आधुनिक यंत्रों और उपकरणों का उपयोग करके वायुमंडलीय दाब का मापन किया जाता है। -संरचित लिखित परिदृश्यों के जरिए डेटा अन्वेषण और डेटा दृश्यकरण अवधारणाओं का अभ्यास करें। यात्रा की शुरुआत आंकड़ों और डेटा सफाई में जाने से पहले बुनियादी परिभाषाओं, प्रमुख शब्दावली और बुनियादी प्रोग्रामिंग सिंटेक्स से होती है। जैसे ही आप प्रगति करेंगे, आप उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, न्यूरल नेटवर्क और आधुनिक मॉडल तैनाती अवधारणाओं का पता लगाएंगे। यह कोर्स पूरी तरह से शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिनके पास पहले से कोई प्रोग्रामिंग या डेटा विज्ञान का अनुभव नहीं है। डेटा विज्ञान की दुनिया में अपनी यात्रा शुरू करें और आज ही मशीन लर्निंग की शक्ति का लाभ उठाएं।

आपको क्या मिलेगा

  • 📜 समापन प्रमाणपत्र
    अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें
  • 🎧 ऑडियो संस्करण शामिल
    चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं
  • ♾️ लाइफटाइम एक्सेस
    कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं
  • 📱 फ़ोन या कंप्यूटर
    कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर
  • 💸 30-दिन वापसी
    बिना सवाल
  • छोटा और केंद्रित
    1 घंटे 41 मिनट व्यावहारिक सामग्री

समीक्षाएँ (7)

Astrid Larsen NO सत्यापित शिक्षार्थी
★ 3 · 2026-01-11T10:16:52+00:00

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।

Isabella Pérez CL सत्यापित शिक्षार्थी
★ 3 · 2025-11-19T16:24:52+00:00

ठोस कोर्स। इसने मूल बातों को अच्छी तरह से कवर किया, और संरचना तार्किक थी। कुछ और व्यावहारिक अनुप्रयोग उदाहरणों का उपयोग किया जा सकता था, लेकिन कुल मिलाकर एक अच्छा सीखने का उपकरण।

Renata Rivera CO सत्यापित शिक्षार्थी
★ 2 · 2025-10-16T22:16:52+00:00

सच कहूँ तो, यह थोड़ा नीरस लगा। उदाहरण हमेशा सबसे प्रासंगिक नहीं थे, जिससे कुछ मॉड्यूल के माध्यम से लगे रहना मुश्किल हो गया।

Noah Clark NZ सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 2025-09-11T05:16:52+00:00

यदि आपके पास कुछ पूर्व ज्ञान है तो यह एक अच्छा कोर्स है। पूर्ण शुरुआती लोगों के लिए, कुछ अवधारणाएं थोड़ी चुनौतीपूर्ण हो सकती हैं। हालांकि, संरचना तार्किक है।

فاطمة بنت محمد EG सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 2025-09-09T03:31:52+00:00

विषय का अच्छा परिचय। संरचना तार्किक थी, और अधिकांश उदाहरण प्रासंगिक थे, हालांकि मैं कुछ क्षेत्रों में अधिक गहराई चाहता था।

Chloe Gagnon CA
★ 3 · 2025-02-01T22:44:52+00:00

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।

محمد النقيب KW
★ 4 · 2025-01-31T15:19:52+00:00

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!

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शिक्षार्थियों ने यह भी लिया

1. विज्ञान और प्रौद्योगिकी का समन्वय।

कार्यात्मक अंतर्दृष्टि निकालने और आधुनिक पायथन टूल्स का उपयोग करके सूचित निर्णय लेने के लिए डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग के आवश्यक तत्वों को नियंत्रित करें।
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डाटा विज्ञान के आधार

डेटा सेट का विश्लेषण कैसे करें, भविष्यवाणियों के मॉडल कैसे बनाएं और पायथन का उपयोग करके आधुनिक डेटा कार्यप्रवाह कैसे लागू करें।
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मशीन लर्निंग की नींव: डिसीजन ट्री, SVMs, और न्यूरल नेटवर्क्स

क्लीन, मॉडर्न Python कोड का उपयोग करके क्लासिफिकेशन और रिग्रेशन समस्याओं को हल करने के लिए कोर मशीन लर्निंग मॉडल बनाने, मूल्यांकन करने और फाइन-ट्यून करने का तरीका जानें।
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1. शिक्षा और प्रशिक्षण :- शिक्षा और प्रशिक्षण का संबंध शिक्षा से है।

डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क में पायथन का उपयोग करके कृत्रिम बुद्धिमत्ता के तेजी से बढ़ते क्षेत्र में अपने कैरियर की शुरुआत करें।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +

बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।

मैं भुगतान कैसे करूँ? +

Stripe के माध्यम से कार्ड से, या क्रिप्टोकरेंसी से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।

क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +

हाँ — 30 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।

मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +

हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।

क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +

हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।

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