डाटा विज्ञान के आधार

डेटा-आधारित निर्णय आधुनिक उद्योग के दिल में है, लेकिन डेटा विज्ञान के क्षेत्र में प्रवेश करना गणित, प्रोग्रामिंग और विश्लेषण के मिश्रण के साथ भारी महसूस कर सकता है। आप एक पूर्ण शुरुआती से एक आत्मविश्वासी डेटा चिकित्सक में संक्रमण करेंगे जो अव्यवस्थापूर्ण डेटा सेट को साफ करने, खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण करने और मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने में सक्षम होगा। आप क्या सीखेंगे: -डेटा विश्लेषण के पीछे केंद्रीय गणितीय और सांख्यिकीय सिद्धांतों को समझें - आधुनिक पायथन लाइब्रेरी तथा डाटाफ्रेम संरचना का प्रयोग कर कच्चे डाटा को साफ करें तथा संपादित करें -प्रवृतियों, पैटर्न और विसंगति की खोज के लिए अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण करें -वर्गीकरण और पुनरावृत्ति के लिए बुनियादी मशीन लर्निंग मॉडल का निर्माण और मूल्यांकन -स्वच्छ डेटा कार्यप्रवाह के लिए टाइप हिंट और संरचित पाइपलाइन सहित आधुनिक कोडिंग प्रथाओं का अनुप्रयोग -वैक्टर डेटाबेस और मशीन लर्निंग ऑपरेशन (एमएलओपी) की शुरूआत सहित आधुनिक डेटा अवधारणाओं का पता लगाएं। पाठ्यक्रम आवश्यक शब्दावली और सांख्यिकीय नींव के साथ शुरू होता है, फिर डेटा में हेरफेर, खोजपूर्ण विश्लेषण और व्यावहारिक मशीन सीखने के कार्यप्रवाह में कदम-दर-कदम बढ़ता है। यह पाठ्यक्रम डेटा विज्ञान में कोई पूर्व अनुभव के साथ पूर्ण शुरुआती के लिए डिज़ाइन किया गया है जो क्षेत्र में एक संरचित, पाठ्य-आधारित परिचय चाहते हैं। आज ही डेटा की दुनिया में अपनी यात्रा शुरू करें और डेटा-आधारित अंतर्दृष्टि की शक्ति का लाभ उठाएं।