CoPilot और AI एजेंट्स के साथ डेटा साइंस: व्यावहारिक विश्लेषण और मॉडलिंग

आधुनिक डेटा विश्लेषण तेजी से बदल रहा है, और AI असिस्टेंट अब कोड लिखने, डेटासेट एक्सप्लोर करने और प्रेडिक्टिव मॉडल बनाने के लिए आवश्यक उपकरण हैं। यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आपको CoPilot और AI एजेंट्स का उपयोग करके अपनी डेटा साइंस वर्कफ़्लो को तेज़ करने, कच्चे डेटा को कार्रवाई योग्य व्यावसायिक अंतर्दृष्टि में बदलने में मार्गदर्शन करता है। आप क्या सीखेंगे: - AI-असिस्टेड डेटा साइंस की मूलभूत अवधारणाओं और कोड जनरेशन के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग को समझें - गुम हुए मानों (missing values) को संभालने और स्रोतों को मर्ज करने के लिए CoPilot का उपयोग करके अव्यवस्थित डेटासेट को व्यवस्थित और साफ करें - Matplotlib और Seaborn जैसी Python लाइब्रेरी का उपयोग करके स्पष्ट विज़ुअलाइज़ेशन और डैशबोर्ड बनाएं - वर्गीकरण (classification) और पूर्वानुमान (forecasting) के लिए मशीन लर्निंग मॉडल बनाएं और मान्य करें - असामान्य डेटा पैटर्न को पहचानने के लिए Z-Score और Isolation Forest जैसी विसंगति पहचान (anomaly detection) तकनीकों को लागू करें - दोहराए जाने वाले डेटा विश्लेषण कार्यों को स्वचालित करने के लिए कस्टम AI एजेंट वर्कफ़्लो डिज़ाइन करें आप मुख्य परिभाषाओं और सरल प्रॉम्प्ट के साथ शुरुआत करेंगे, धीरे-धीरे जटिल डेटा पाइपलाइन और मॉडल मूल्यांकन रणनीतियों की ओर बढ़ेंगे। यह कोर्स उन शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जिन्हें डेटा साइंस या AI का कोई पूर्व अनुभव नहीं है और जो आधुनिक, AI-संवर्धित वर्कफ़्लो सीखना चाहते हैं। अपने पहले AI-संचालित डेटा वर्कफ़्लो का निर्माण शुरू करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।