सच कहूँ तो, यह थोड़ा नीरस लगा। उदाहरण हमेशा सबसे प्रासंगिक नहीं थे, जिससे कुछ मॉड्यूल के माध्यम से लगे रहना मुश्किल हो गया।
मशीन सीखने के लिए खोजपूर्ण डाटा विश्लेषण तथा डाटा तैयारी
3. निरीक्षण, परीक्षण और सुधार के लिए आवश्यक उपकरणों को तैयार करना और उन्हें आवश्यक उपकरणों के साथ सुसज्जित करना।
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इस कोर्स के बारे में
किसी भी मशीन लर्निंग मॉडल को बनाने से पहले, आपको अपने डेटा को समझना, साफ करना और तैयार करना होगा. यह पाठ आधारित कोर्स आपको कच्चे, अव्यवस्थापूर्ण डेटासेट को भविष्यवाणी मॉडलिंग के लिए उच्च गुणवत्ता वाले इनपुट में बदलने की आवश्यक प्रक्रिया के माध्यम से मार्गदर्शन करता है.
आप मूल डाटा अवधारणाओं को समझने से लेकर उन्नत डाटा तैयारी करने तक का मार्ग तय करेंगे. आप सीखेंगे कि विभिन्न स्रोतों से डाटा कैसे निकालें, गुम मानों को कैसे संभालें, शक्तिशाली विशेषताओं को कैसे इंजीनियर करें, तथा छिपे पैटर्न को कैसे ढूंढें इसके लिए प्रारंभिक सांख्यिकीय विश्लेषण कैसे करें.
आप क्या सीखेंगे:
- मूल डेटा गुणवत्ता अवधारणाओं, डेटा प्रकारों और मशीन लर्निंग पाइपलाइन को समझें।
- SQL डेटाबेस और आधुनिक NoSQL प्रणालियों सहित विभिन्न स्रोतों से डेटा सेट प्राप्त करें।
- गुम मानों, आउटलायरों और प्रारूपण असंगति को संभालकर अव्यवस्थापूर्ण डाटा को साफ करें.
- स्केलिंग, श्रेणीगत चर कोडिंग और गणितीय परिवर्तनों जैसी विशेषता इंजीनियरिंग तकनीकों का उपयोग करें।
डेटा पाइपलाइन विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए स्कीमा जांच का उपयोग करते हुए आधुनिक डेटा वैलिडेशन का अभ्यास करें।
- परिकल्पनाओं को उत्पन्न करने के लिए सांख्यिकीय सारांशों और सहसंबंध मैट्रिक्स का उपयोग करके खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण करें।
पाठ्यक्रम मूल परिभाषाओं और डेटा गुणवत्ता सिद्धांतों के साथ शुरू होता है, फिर डेटा में हस्तक्षेप और विशेषता इंजीनियरिंग में जाता है. आप स्पष्ट व्याख्याएं पढ़ेंगे, व्यावहारिक पायथन कोड स्निपेट का विश्लेषण करेंगे, और अपने सीखने को मजबूत करने के लिए तैयार लिखित अभ्यासों को पूरा करेंगे.
यह पाठ्यक्रम डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग में प्रवेश करने के इच्छुक शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें कोई उन्नत पूर्व आवश्यकताएं नहीं हैं।
यह यंत्र विद्युत शक्ति का उपयोग करके विद्युत संकेतों को विद्युत संकेतों में परिवर्तित करता है।
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 30 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
मशीन सीखने के लिए खोजपूर्ण डाटा विश्लेषण तथा डाटा तैयारी
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
मशीन सीखने के लिए खोजपूर्ण डाटा विश्लेषण तथा डाटा तैयारी
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 (6)
शानदार सीखने का अनुभव। स्पष्टीकरण की स्पष्टता उत्कृष्ट थी। मैं पहले से ही देख रहा हूँ कि मैं इसका उपयोग कैसे कर सकता हूँ।
इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर दिया! उदाहरण बहुत प्रासंगिक थे और अवधारणाओं को मजबूत करने में मदद की। बहुत आनंददायक।
इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर दिया। चर्चा किए गए वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग अविश्वसनीय रूप से उपयोगी हैं। बहुत बढ़िया काम!
एक वास्तव में उत्कृष्ट सीखने का अनुभव। प्रवाह तार्किक था और उदाहरण बहुत मददगार थे।
इससे बेहतर सीखने का अनुभव नहीं मांग सकता था। संरचना पूरी तरह से प्रवाहित हुई, और उदाहरण अविश्वसनीय रूप से प्रासंगिक थे। अत्यधिक अनुशंसा करता हूँ!
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
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