একটি দেশ নির্বাচন করলে আপনার অঞ্চলে উপলব্ধ কোর্স দেখা যায়।
⏱ 3 ঘ📚 30 পাঠ
Python এর মাধ্যমে Univariate Feature Selection এবং Logistic Regression
ডেটা অ্যানালাইসিসের জন্য Python ব্যবহার করে প্রভাবশালী ফিচার চিহ্নিতকরণ এবং প্রয়োজনীয় ক্লাসিফিকেশন মডেল তৈরির মৌলিক দক্ষতা অর্জন করুন।
💬এআই প্রশিক্ষক যেকোনো পাঠ সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করুন, যেকোনো সময় সঙ্গে সঙ্গে স্পষ্ট উত্তর পান।
🕐যেকোনো সময় শুরু করুন কোনো সময়সূচি বা সময়সীমা নেই — নিজের গতিতে, যখন খুশি শিখুন।
🌐বাংলায় পাঠ, কাজ ও সার্টিফিকেট — সবকিছু সম্পূর্ণ আপনার ভাষায়।
এই কোর্স সম্পর্কে
আপনি কি শক্তিশালী মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করতে চান কিন্তু আপনার ডেটাসেট থেকে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক ফিচারগুলো কীভাবে বেছে নেবেন তা নিয়ে নিশ্চিত নন? এই কোর্সটি Univariate Feature Selection এবং Logistic Regression-এর মৌলিক ধারণাসমূহের সাথে পরিচয় করিয়ে দেয়, যা আপনাকে কার্যকরভাবে ডেটা প্রস্তুত করতে এবং বেসিক ক্লাসিফিকেশন মডেল তৈরি করার জ্ঞানে সমৃদ্ধ করবে।
এই কোর্সটি সম্পন্ন করার মাধ্যমে, আপনি কীভাবে ডেটা প্রিপ্রসেস করবেন, মডেলের পারফরম্যান্সে উল্লেখযোগ্য অবদান রাখে এমন ফিচার বেছে নেবেন এবং বহুল ব্যবহৃত একটি ক্লাসিফিকেশন অ্যালগরিদম প্রয়োগ করবেন সে সম্পর্কে একটি স্পষ্ট ধারণা পাবেন। আপনি আত্মবিশ্বাসের সাথে আপনার নিজস্ব ডেটাসেটে এই কৌশলগুলো প্রয়োগ করতে সক্ষম হবেন, যা আরও সহজবোধ্য এবং দক্ষ প্রেডিক্টিভ মডেল তৈরিতে সহায়তা করবে।
আপনি যা শিখবেন:
* মেশিন লার্নিং ওয়ার্কফ্লোতে ফিচার সিলেকশনের মূল নীতি এবং গুরুত্ব বুঝবেন।
* Python-এর বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিং লাইব্রেরিগুলো ব্যবহার করে বিভিন্ন Univariate Feature Selection কৌশল প্রয়োগ করবেন।
* Logistic Regression-এর গাণিতিক ভিত্তি এবং সম্ভাব্যতা ভিত্তিক ব্যাখ্যা অনুধাবন করবেন।
* বাইনারি ক্লাসিফিকেশন টাস্কের জন্য বেসিক Logistic Regression মডেল তৈরি, ট্রেইন এবং মূল্যায়ন করবেন।
* মডেলের কার্যকারিতা পরিমাপ করতে মূল ক্লাসিফিকেশন পারফরম্যান্স মেট্রিক্স ব্যাখ্যা করবেন।
* মডেলের জেনারালাইজেশন নিশ্চিত করতে ফিচার সিলেকশনের সাধারণ ভুলগুলো, যেমন ডেটা লিকেজ, চিহ্নিত করবেন এবং এড়িয়ে চলবেন।
এই কোর্সটি ডেটা প্রিপারেশন এবং ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে একটি শক্তিশালী তাত্ত্বিক ভিত্তি তৈরির মাধ্যমে শুরু হয়। এরপর আপনি Univariate Selection পদ্ধতির ব্যবহারিক প্রয়োগের দিকে এগিয়ে যাবেন, যার পর Logistic Regression-এর অন্তর্নিহিত গণিত থেকে শুরু করে মডেল ইমপ্লিমেন্টেশন এবং ইভালুয়েশন পর্যন্ত বিস্তারিত আলোচনা করা হবে। নির্ভরযোগ্য ক্লাসিফিকেশন সিস্টেম তৈরির সেরা অনুশীলনগুলোর মাধ্যমে কোর্সটি শেষ হবে।
এই কোর্সটি একদম শিক্ষানবিসদের জন্য তৈরি করা হয়েছে যাদের মৌলিক Python জ্ঞান রয়েছে এবং যারা মেশিন লার্নিং বা ডেটা সায়েন্সের ক্ষেত্রে প্রবেশ করতে চান। পরিসংখ্যান বা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের পূর্ব অভিজ্ঞতার প্রয়োজন নেই।
এই প্রয়োজনীয় কৌশলগুলোতে দক্ষতা অর্জন করে প্রেডিক্টিভ মডেলিংয়ে আপনার যাত্রা শুরু করুন।
কোর্সের বিষয়বস্তু
আপনি কী পাবেন
📜সমাপ্তির সনদ আপনার LinkedIn প্রোফাইলে যোগ করুন
💬ব্যক্তিগত AI টিউটর কোনো পাঠে আটকে গেছ? যেকোনো সময় তোমার বিল্ট-ইন টিউটরকে যেকোনো কিছু জিজ্ঞেস করো।
♾️আজীবন অ্যাক্সেস যখন খুশি ফিরে আসুন — মেয়াদ নেই
📱ফোন বা কম্পিউটার যেকোনো জায়গা, যেকোনো ডিভাইস
💸১৪-দিনের ফেরত কোনো প্রশ্ন নয়
⚡সংক্ষিপ্ত ও কেন্দ্রীভূত 3 ঘ ব্যবহারিক বিষয়বস্তু
সমাপ্তির সনদ
PickAClass-এ আপনি যে কোর্স শেষ করেন তা এমন একটি ক্রেডেনশিয়াল দেয় — মৌলিক, নিজস্ব কোডসহ, URL দিয়ে যাচাইযোগ্য, এবং যা প্রকৃতপক্ষে প্রদর্শিত তার বিশদ।
P
PickAClass
স্কিল প্রোফাইল · যাচাইযোগ্য
নথি
দক্ষতা সনদ
এটি প্রত্যয়ন করে যে
নাম পদবি
সফলভাবে দক্ষতা প্রদর্শন করেছেন
Python এর মাধ্যমে Univariate Feature Selection এবং Logistic Regression
প্রদর্শিত দক্ষতা
✓
আচরণগত প্যাটার্ন বিশ্লেষণ
মৌলিক
1.2 ঘণ্টা
✓
সিদ্ধান্ত-স্থাপত্য কাঠামো
দক্ষ
1.4 ঘণ্টা
✓
A/B পরীক্ষা ডিজাইন
দক্ষ
1.7 ঘণ্টা
✓
আচরণগত কপিরাইটিং
উন্নত
1.9 ঘণ্টা
P
PickAClass — নাম পদবি
Python এর মাধ্যমে Univariate Feature Selection এবং Logistic Regression