यह एक बढ़िया कोर्स है। संरचना तार्किक है और ज़्यादातर उदाहरण मददगार थे। हालाँकि, कुछ और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों की आवश्यकता है।
Python के साथ आउटब्रेक प्रेडिक्शन और डेटा एनालिसिस
epidemiological डेटा का विश्लेषण करना सीखें और वास्तविक दुनिया के डेटासेट का उपयोग करके बीमारी के प्रसार का अनुमान लगाने वाले प्रेडिक्टिव मॉडल बनाएं।
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एआई प्रशिक्षक
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इस कोर्स के बारे में
बीमारियां कैसे फैलती हैं, यह समझना आधुनिक डेटा साइंस और पब्लिक हेल्थ में एक महत्वपूर्ण कौशल है। यह कोर्स आपको हेल्थ डेटा को प्रोसेस करने और भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग की जाने वाली आवश्यक तकनीकों से परिचित कराता है। आप कच्चे डेटा से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि की ओर बढ़ेंगे, जटिल डेटासेट को साफ करना सीखेंगे, वैश्विक रुझानों की कल्पना करेंगे, और भविष्य के मामलों की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लागू करेंगे।
आप क्या सीखेंगे:
- मूलभूत epidemiological डेटा संरचनाओं और शब्दावली को समझें
- हेल्थ रिकॉर्ड में रुझानों और विसंगतियों की पहचान करने के लिए एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस करें
- कन्फर्म मामलों, रिकवरी और मृत्यु दर को ट्रैक करने के लिए स्पष्ट डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं
- केस फ़ोरकास्टिंग के लिए प्रेडिक्टिव मॉडल बनाने के लिए Random Forest एल्गोरिदम लागू करें
- आधुनिक वैलिडेशन तकनीकों का उपयोग करके मॉडल प्रदर्शन का मूल्यांकन करें
- विशेष रूप से टाइम-सीरीज़ हेल्थ डेटा के लिए डेटा क्लीनिंग और प्रीप्रोसेसिंग का अभ्यास करें
यह कोर्स डेटा हेरफेर और प्रेडिक्टिव मॉडलिंग के लिए Python के व्यावहारिक अनुप्रयोग में जाने से पहले डेटा साइंस की बुनियादी अवधारणाओं और मुख्य शब्दावली से शुरू होता है। यह कोर्स डेटा साइंस या हेल्थ एनालिटिक्स में रुचि रखने वाले पूर्ण शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, और इसके लिए किसी पूर्व प्रोग्रामिंग अनुभव की आवश्यकता नहीं है। आज ही वास्तविक दुनिया के स्वास्थ्य डेटा का विश्लेषण करके अपने डेटा साइंस कौशल का निर्माण शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
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📜
समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
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व्यक्तिगत AI ट्यूटर
किसी पाठ में अटक गए? अपने बिल्ट-इन ट्यूटर से कभी भी, कुछ भी पूछो। -
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ऑडियो संस्करण शामिल
चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं -
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 42 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समापन प्रमाणपत्र
PickAClass पर पूरा किया हर कोर्स ऐसी क्रेडेंशियल देता है — मूल, अपने कोड के साथ, URL से सत्यापन योग्य, और जो वास्तव में प्रदर्शित हुआ उसका विस्तृत विवरण।
P
PickAClass
कौशल प्रोफ़ाइल · सत्यापन योग्य
दस्तावेज़
महारत प्रमाणपत्र
यह प्रमाणित करता है कि
नाम उपनाम
ने सफलतापूर्वक निपुणता प्रदर्शित की
Python के साथ आउटब्रेक प्रेडिक्शन और डेटा एनालिसिस
प्रदर्शित कौशल
✓
व्यवहारिक पैटर्न विश्लेषण
आधारभूत
1.2 घं
✓
निर्णय-आर्किटेक्चर ढांचे
दक्ष
1.4 घं
✓
A/B परीक्षण डिजाइन
दक्ष
1.7 घं
✓
व्यवहारिक कॉपीराइटिंग
उन्नत
1.9 घं
P
PickAClass — नाम उपनाम
Python के साथ आउटब्रेक प्रेडिक्शन और डेटा एनालिसिस
पृष्ठ 2 / 2
प्रदर्शन विवरण
कोर्सवर्क सारांश
पूर्ण पाठ
14 / 14
अभ्यास प्रश्न
26 / 28
जमा असाइनमेंट
4 (औसत 4.5 / 5)
कैपस्टोन प्रोजेक्ट
समीक्षित — 4.6 / 5
कुल अभ्यास
6.2 घं
प्रदर्शन बेंचमार्क
कोहोर्ट रैंक
1,625 में शीर्ष 12%
पूर्णता का समय
11 दिन (माध्यिका: 22)
महारत स्कोर
91 / 100
अभ्यास-प्रश्न स्कोर
94%
कौशल सत्यापन
सत्यापित कौशल पथ
समीक्षाएँ (4)
इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर दिया! उदाहरण बहुत प्रासंगिक थे और अवधारणाओं को मजबूत करने में मदद की। बहुत आनंददायक।
अच्छा परिचय। मैंने स्पष्ट चरणों की सराहना की, हालांकि बाद के कुछ मॉड्यूल में अधिक उदाहरणों का उपयोग किया जा सकता था।
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।
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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। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।
क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +
हाँ — 14 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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