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PySpark के साथ Feature Engineering
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अपडेट किया गया 01/2026
SparkData Manipulation4 घंटे16 वीडियो60 अभ्यास5,000 XP17,823उपलब्धि का प्रमाण पत्र
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पूर्व आवश्यकताएं
Supervised Learning with scikit-learnIntroduction to PySpark1
Exploratory Data Analysis
सीधे कूदने से पहले अपनी समस्या के बारे में थोड़ा जानिए! फिर सीखिए कि अपने डेटासेट का सांख्यिकीय और विज़ुअल तरीके से निरीक्षण कैसे करें!
2
Spark फंक्शंस के साथ रैंगलिंग
वास्तविक डेटा शायद ही कभी साफ़ और एनालिसिस के लिए तैयार होता है। इस चैप्टर में सीखिए कि अनावश्यक जानकारी कैसे हटाएँ, missing values को कैसे संभालें और अपनी एनालिसिस में अतिरिक्त डेटा कैसे जोड़ें।
3
फीचर इंजीनियरिंग
इस चैप्टर में सीखिए कि अपने मशीन लर्निंग मॉडल के सीखने के लिए नए फीचर कैसे बनाएँ। हम फ़ील्ड्स को मिलाकर, मैसी कॉलम्स से मान निकालकर, या बेहतर नतीजों के लिए उन्हें एन्कोड करके फीचर्स जनरेट करने के तरीके देखेंगे।
4
मॉडल बनाना
इस चैप्टर में हम सीखेंगे कि किस प्रकार का मॉडल चुनना है। फिर सीखेंगे कि अपने डेटा को मॉडल पर कैसे लागू करें और उसका मूल्यांकन करें। अंत में, हम नतीजों की व्याख्या करना और मॉडल को बाद के लिए सेव करना सीखेंगे!
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