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कोर्स विवरण
गंदे डेटा के साथ काम करते-करते थक गए? क्या आप जानते हैं कि एक डेटा साइंटिस्ट का ज़्यादातर समय डेटा ढूँढने, साफ़ करने और पुनर्गठित करने में जाता है?! अच्छी बात यह है कि आप अपने डेटा को स्मार्ट तरीक़े से साफ़ कर सकते हैं! इस कोर्स "Python में Missing Data से निपटना" में आप यही करेंगे! आप संख्यात्मक, श्रेणीबद्ध और समय-श्रृंखला डेटा में missing values को संभालना सीखेंगे। आप यह भी सीखेंगे कि missing data किन पैटर्न्स में दिखता है! एयर क्वालिटी और डायबिटीज़ डेटा पर काम करते हुए, आप डेटा का विश्लेषण, इम्प्यूट और इम्प्यूटेशन के प्रभावों का मूल्यांकन करना भी सीखेंगे.
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Missing Data की समस्या
Missing data से परिचित हों और समझें कि यह आपके विश्लेषण को कैसे प्रभावित करता है! अपने डेटासेट में अलग-अलग null वैल्यू ऑपरेशंस, missing data ढूँढने के तरीक़े और missingness का सारांश निकालना सीखें.
- मिसिंग डेटा से निपटना क्यों ज़रूरी है?50 XP
- Missing values को संभालने के चरण50 XP
- Null value operations100 XP
- Null मान खोजना100 XP
- मिसिंग वैल्यूज़ को संभालना50 XP
- मिसिंग वैल्यूज़ का पता लगाना100 XP
- Missing values को रिप्लेस करना100 XP
- छिपी हुई missing values को बदलना100 XP
- मिसिंगनेस की मात्रा का विश्लेषण करें50 XP
- मिसिंगनेस प्रतिशत का विश्लेषण100 XP
- मिसिंगनेस का विज़ुअलाइज़ेशन100 XP
2
क्या Missingness में कोई पैटर्न है?
अपने डेटासेट में missingness के प्रकार का विश्लेषण करना, missing values को सही तरह से ट्रीट करने की दिशा में एक बेहद ज़रूरी कदम है। इस चैप्टर में, आप विस्तार से सीखेंगे कि missing और non-missing डेटा में पैटर्न कैसे पहचानें, और सरल तकनीकों जैसे listwise deletion का उपयोग कर missingness को कब और कैसे ट्रीट करें.
3
Imputation तकनीकें
डेटा इम्प्यूटेशन की दुनिया में कदम रखें! इस चैप्टर में, आप बुनियादी इम्प्यूटेशन तकनीकों को लागू करके missing डेटा भरेंगे और अपनी इम्प्यूटेशंस को विज़ुअलाइज़ करेंगे ताकि उनके परफॉर्मेंस का मूल्यांकन कर सकें.
4
एडवांस्ड Imputation तकनीकें
आखिर में, सरल इम्प्यूटेशन से आगे बढ़ें और मशीन लर्निंग मॉडलों पर आधारित एडवांस्ड इम्प्यूटेशन तकनीकों का उपयोग करके अपने डेटासेट का अधिकतम लाभ उठाएँ, ताकि आप missing डेटा को सटीक रूप से इम्प्यूट और इवैल्युएट कर सकें। आप KNN और MICE जैसी विधियों का उपयोग करेंगे ताकि missing डेटा से अधिकतम जानकारी प्राप्त हो सके!
Python में Missing Data से निपटना
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