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।
डेटा साइंस की नींव: विश्लेषण, रिग्रेशन और मशीन लर्निंग
आधुनिक Python टूल्स और वर्कफ़्लो का उपयोग करके डेटा विश्लेषण, सुपरवाइज्ड रिग्रेशन, क्लासिफिकेशन और अनसुपरवाइज्ड क्लस्टरिंग में एक ठोस आधार बनाएं।
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इस कोर्स के बारे में
दुनिया भर के संगठन निर्णयों को अनुकूलित करने, जटिल समस्याओं को हल करने और भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि पर भरोसा करते हैं। इन अवसरों को अनलॉक करने की दिशा में पहला कदम डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग के पीछे के मुख्य गणितीय और एल्गोरिथम अवधारणाओं को समझना है।
यह कोर्स आपको मूलभूत डेटा अवधारणाओं से लेकर मजबूत मशीन लर्निंग मॉडल लागू करने तक मार्गदर्शन करता है। आप प्रमुख एल्गोरिदम की स्पष्ट व्याख्याएँ पढ़ेंगे, कुशलतापूर्वक डेटा तैयार करना सीखेंगे, और आधुनिक Python वर्कफ़्लो का उपयोग करके मॉडल प्रदर्शन का मूल्यांकन करना समझेंगे।
आप क्या सीखेंगे:
- मूलभूत डेटा साइंस अवधारणाओं, सांख्यिकीय शब्दावली और आधुनिक डेटा तैयारी वर्कफ़्लो को समझें
- आत्मविश्वास के साथ निरंतर संख्यात्मक परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए रिग्रेशन विश्लेषण तकनीकों को लागू करें
- निर्णय वृक्ष और रैंडम फ़ॉरेस्ट जैसे एल्गोरिदम का उपयोग करके डेटा को वर्गीकृत करने के लिए क्लासिफिकेशन मॉडल बनाएं
- बिना लेबल वाले डेटासेट में छिपे हुए पैटर्न की खोज के लिए क्लस्टर विश्लेषण का उपयोग करके अनसुपरवाइज्ड लर्निंग का अन्वेषण करें
- आधुनिक डेटाफ़्रेम लाइब्रेरी और संरचित Python कोड का उपयोग करके डेटा हेरफेर का अभ्यास करें
- मजबूत सत्यापन तकनीकों और मीट्रिक विश्लेषण का उपयोग करके मॉडल प्रदर्शन का मूल्यांकन करें
पाठ्यक्रम आवश्यक डेटा साइंस परिभाषाओं और डेटा प्रीप्रोसेसिंग तकनीकों से शुरू होता है, इससे पहले कि वह सुपरवाइज्ड रिग्रेशन और क्लासिफिकेशन में आगे बढ़े। आप फिर अनसुपरवाइज्ड क्लस्टरिंग का अन्वेषण करेंगे और अपने मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो का मूल्यांकन और संरचना करने के लिए आधुनिक प्रथाओं के साथ समाप्त करेंगे। यह कोर्स शुरुआती लोगों, महत्वाकांक्षी डेटा विश्लेषकों और भविष्य के मशीन लर्निंग इंजीनियरों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसके लिए किसी पूर्व डेटा साइंस अनुभव की आवश्यकता नहीं है।
डेटा साइंस और मशीन लर्निंग में अपनी नींव बनाने के लिए आज ही पढ़ना 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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लाइफटाइम एक्सेस
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फ़ोन या कंप्यूटर
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14-दिन वापसी
बिना सवाल -
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 48 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
डेटा साइंस की नींव: विश्लेषण, रिग्रेशन और मशीन लर्निंग
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
डेटा साइंस की नींव: विश्लेषण, रिग्रेशन और मशीन लर्निंग
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)
एक अच्छी शुरुआत। संरचना ज्यादातर स्पष्ट थी, लेकिन काश कुछ और वास्तविक दुनिया के उदाहरण होते। फिर भी, बहुत कुछ सीखा।
शानदार कोर्स! जानकारी का प्रवाह एकदम सही था, और उदाहरणों ने अवधारणाओं को वास्तव में मजबूत किया। बहुत पसंद आया!
इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर दिया। चर्चा किए गए वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग अविश्वसनीय रूप से उपयोगी हैं। बहुत बढ़िया काम!
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
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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? +
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