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कोर्स विवरण
"Machine Learning Age" में Python और R की लोकप्रियता में जबरदस्त वृद्धि हुई है। दोनों ही हाई-लेवल भाषाएँ हैं जिन्हें सीखना और लिखना आसान है। आप कौन-सी भाषा इस्तेमाल करेंगे, यह आपके बैकग्राउंड और अध्ययन/कार्य-क्षेत्र पर निर्भर करता है। R सांख्यिकीविदों द्वारा और उनके लिए बनाई गई भाषा है, जबकि Python एक अधिक जनरल-पर्पस प्रोग्रामिंग भाषा है। फिर भी, कई बार ऐसा होगा कि कोई खास एल्गोरिदम एक भाषा में ही लागू हुआ है, किसी फीचर का डॉक्यूमेंटेशन बेहतर है, या बस, जो ट्यूटोरियल आपको ऑनलाइन मिला है वह R की बजाय Python में है।ऐसी किसी भी स्थिति में, R उपयोगकर्ता को अपना काम करने के लिए Python में काम करना पड़ेगा, या यह समझना होगा कि Python में चीजें कैसे लागू की गई हैं ताकि उन्हें R में बदला जा सके। यह कोर्स आपको R-Python भाषा बाधा पार करने में मदद करता है।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
बुनियादी बातें
Python में सबसे महत्वपूर्ण डेटा टाइप्स (integers, floats, strings, और booleans) और डेटा स्ट्रक्चर्स (lists, dictionaries, numpy arrays, और pandas DataFrames) के बारे में जानें, और देखें कि वे R के समकक्षों से कैसे तुलना करते हैं.
2
Control Flow, Loops, और Functions
इस अध्याय में control flow स्टेटमेंट्स (if-else if-else), for loops शामिल हैं और आप सीखेंगे कि Python में अपनी खुद की functions कैसे लिखें!
3
Pandas
इस अध्याय में आप Python की सबसे महत्वपूर्ण लाइब्रेरीज़ में से एक, Pandas, के बारे में और जानेंगे। DataFrames के अलावा, pandas कई data manipulation फंक्शंस और मेथड्स भी प्रदान करता है.
4
Plotting
आप Python में visualization लाइब्रेरीज़ के समृद्ध इकोसिस्टम के बारे में सीखेंगे। यह अध्याय matplotlib, जो Python की कोर visualization लाइब्रेरी है, के साथ-साथ pandas और seaborn लाइब्रेरीज़ को कवर करता है.
5
Capstone
अंतिम capstone के रूप में, आप NYC Flights 2013 डेटासेट पर अपनी Python स्किल्स लागू करेंगे.
R उपयोगकर्ताओं के लिए Python
कोर्स
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