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कोर्स विवरण
डेटा इकट्ठा करने और उन्हें उपयोग योग्य रूप में लाने की मेहनत के बाद, आखिर में आप उनसे साफ और संक्षिप्त निष्कर्ष निकालना चाहते हैं। डेटा एनालिसिस पाइपलाइन का यह अहम आखिरी कदम सांख्यिकीय अनुमिति के सिद्धांतों पर टिका होता है। इस कोर्स में, आप सांख्यिकीय तौर पर सोचने की बुनियाद बनाना शुरू करेंगे, अपने डेटा की भाषा समझेंगे, और जानेंगे कि आपका डेटा आपको क्या बता रहा है। सांख्यिकीय सोच की ये बुनियादें बनाने में दशकों लगे, लेकिन आज कंप्यूटर की मदद से इन्हें बहुत तेजी से समझा जा सकता है। Python-आधारित टूल्स की शक्ति के साथ, आप जल्दी से गति पकड़ेंगे और इस कोर्स के अंत तक सांख्यिकीय ढंग से सोचना शुरू कर देंगे।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
ग्राफिकल एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस
उन्नत सांख्यिकीय अनुमिति तकनीकों में जाने से पहले, आपको अपने डेटा को प्लॉट करके और सरल सार-सांख्यिकी निकालकर उसे एक्सप्लोर करना चाहिए। इस प्रक्रिया को एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस कहा जाता है और यह डेटा के सांख्यिकीय विश्लेषण का पहला अहम कदम है।
- Exploratory Data Analysis का परिचय50 XP
- सांख्यिकीय अनुमान (statistical inference) का उद्देश्य क्या है?50 XP
- ग्राफिकल EDA के फायदे50 XP
- हिस्टोग्राम प्लॉट करना50 XP
- iris डेटा का histogram प्लॉट करना100 XP
- Axis labels!100 XP
- Histogram में bins की संख्या समायोजित करना100 XP
- अपने सभी डेटा का प्लॉट करें: Bee swarm plots50 XP
- Bee swarm plot100 XP
- Bee swarm plot की व्याख्या50 XP
- सारे डेटा प्लॉट करें: ECDFs50 XP
- ECDF की गणना (Computing the ECDF)100 XP
- ECDF प्लॉट करना100 XP
- ECDFs की तुलना100 XP
- आइए पूरी तस्वीर की ओर बढ़ें!50 XP
2
मात्रात्मक एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस
इस अध्याय में, आप उपयोगी सार-सांख्यिकी की गणना करेंगे, जो कुछ संख्याओं में किसी डेटासेट की प्रमुख विशेषताओं का संक्षेप में वर्णन करती हैं।
3
संभाव्यात्मक सोचना — डिस्क्रीट वैरिएबल्स
सांख्यिकीय अनुमिति संभावना पर आधारित होती है। क्योंकि हम बहुत कम ही पूर्ण निश्चितता के साथ डेटा से कुछ कह पाते हैं, इसलिए हम डेटा के बारे में परिमाणात्मक कथन करने के लिए संभाव्यात्मक भाषा का उपयोग करते हैं। इस अध्याय में, आप डिस्क्रीट मात्राओं के बारे में संभाव्यात्मक रूप से सोचना सीखेंगे: वे जो केवल कुछ निश्चित मान ले सकती हैं, जैसे पूर्णांक।
4
संभाव्यात्मक सोचना — कंटीन्युअस वैरिएबल्स
अब बारी है कंटीन्युअस वैरिएबल्स की, यानी वे जो किसी भी भिन्नात्मक मान को ले सकती हैं। कई सिद्धांत समान हैं, लेकिन कुछ बारीकियाँ हैं। इस अंतिम अध्याय के अंत में, आप वह संभाव्यात्मक भाषा बोल रहे होंगे जिसकी ज़रूरत आपको इस कोर्स के अगले भाग में कवर की गई अनुमिति तकनीकों की ओर बढ़ने के लिए है।
Statistical Thinking in Python (Part 1)
कोर्स
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