वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के साथ डाटा विज्ञान और मशीन लर्निंग

डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग में एक मजबूत नींव बनाएं, डेटा का विश्लेषण करने और वास्तविक दुनिया के उद्योगों के लिए मॉडल तैनात करने का तरीका सीखें।

4.7 (4,717) ⏱ 1 घंटे 41 मिनट 📚 6 पाठ 🎧 ऑडियो संस्करण

इस कोर्स के बारे में

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।

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 (6)

Natalia Aguilar PA
★ 3 · 2025-08-22T23:58:19+00:00

एक अच्छी शुरुआत। संरचना ज्यादातर स्पष्ट थी, लेकिन काश कुछ और वास्तविक दुनिया के उदाहरण होते। फिर भी, बहुत कुछ सीखा।

Thomas Lambert BE सत्यापित शिक्षार्थी
★ 5 · 2025-08-19T00:11:19+00:00

इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर दिया। चर्चा किए गए वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग अविश्वसनीय रूप से उपयोगी हैं। बहुत बढ़िया काम!

Joseph Roy CA सत्यापित शिक्षार्थी
★ 5 · 2025-04-23T19:06:19+00:00

शानदार कोर्स! जानकारी का प्रवाह एकदम सही था, और उदाहरणों ने अवधारणाओं को वास्तव में मजबूत किया। बहुत पसंद आया!

Toomas Viil EE सत्यापित शिक्षार्थी
★ 5 · 2025-01-27T13:30:19+00:00

एक वास्तव में प्रेरणादायक कोर्स। चर्चा किए गए वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग शानदार हैं और सीखने का मार्ग अच्छी तरह से सोचा गया है।

فاطمة الزهراء العبدالله BH सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 2025-01-17T22:07:19+00:00

इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर दिया! वास्तविक दुनिया के उदाहरण अविश्वसनीय रूप से सहायक थे। मैंने बहुत कुछ सीखा और इसे लागू करने के लिए तैयार महसूस करता हूं।

Rina Wulandari ID सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 2024-12-08T12:53:19+00:00

ठीक-ठाक कोर्स। संरचना ज्यादातर स्पष्ट थी, हालांकि कुछ उदाहरणों में थोड़ी और जानकारी का उपयोग किया जा सकता था। फिर भी, बहुत कुछ सीखा।

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शिक्षार्थियों ने यह भी लिया

1. विज्ञान और प्रौद्योगिकी का समन्वय।

इनपुटों को निकालना, पूर्वानुमान मॉडल बनाना और आधुनिक डेटा विश्लेषण तकनीकों का उपयोग करके जटिल समस्याओं को हल करना सीखें।
★ 5.0 (6,972)
$4.99$9.99

MATLAB और AWS के साथ डेटा साइंस का परिचय

MATLAB का उपयोग करके, शून्य पूर्व अनुभव के साथ भी, डेटा को प्रोसेस करना, लो-कोड टूल के साथ मशीन लर्निंग मॉडल बनाना और अपने वर्कफ़्लो को AWS तक स्केल करना सीखें।
★ 4.9 (14)
$4.99$9.99

व्यापार के नेताओं के लिए मशीन लर्निंग रणनीति

यह तकनीकी टीमों के साथ सहयोग, और डेटा-चालित निर्णय लेने के माध्यम से बुनियादी एआई अवधारणाओं के माध्यम से मशीन सीखने के अवसरों की पहचान करने के लिए सीखें।
★ 4.8 (1,588)
$4.99$9.99

1. शिक्षा के लिए 2. विज्ञान के लिए 3. कला के लिए।

अनुकूलन और तंत्रिका नेटवर्क के पीछे आवश्यक गणितीय अवधारणाओं को कोड की प्रतिलिपि बनाने से लेकर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को समझने तक सीखें।
★ 4.8 (1,652)
$4.99$9.99

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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