डेटा विश्लेषण ट्यूटोरियल्स

जानें कि Power BI का उपयोग प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स के लिए कैसे करें और Power BI में अपना पहला मॉडल कैसे बनाएं।

इस ट्यूटोरियल में, आप मशीन लर्निंग साहित्य में आम तौर पर संदर्भित प्रायिकता वितरणों के बारे में जानेंगे और उन्हें Python में कोड करना सीखेंगे।

जानें कि प्रायिकता द्रव्यमान फलन असतत प्रायिकता वितरणों को कैसे परिभाषित करता है। इसके गुण, उदाहरण, और प्रायिकता घनत्व फलनों से अंतर का अन्वेषण करें।

जानिए कैसे प्रोपेन्सिटी स्कोर प्रेक्षणात्मक शोध में कन्फाउंडिंग को कम करने में मदद करते हैं, और वास्तविक-विश्व अध्ययनों में उनके विस्तृत अनुप्रयोग।

Matplotlib, Seaborn, Plotly, Plotnine, और Pandas के साथ प्रभावशाली बार चार्ट बनाएँ। सरल वर्टिकल और हॉरिज़ॉन्टल बार से लेकर समूहित और स्टैक्ड जैसे जटिल लेआउट तक के प्रकार जानें।

Python में सूचियों को कॉपी करना समझें। copy() और list() फ़ंक्शन्स का उपयोग करना सीखें। शैलो और डीप कॉपी के बीच का अंतर जानें।

इस ट्यूटोरियल में, आप Python में exploratory data analysis (EDA) के बारे में सीखेंगे, और खास तौर पर pandas के साथ data profiling के बारे में।

Python dictionary में कुंजी-मूल्य जोड़ियाँ जोड़ना सीखें — जैसे square bracket नोटेशन, bulk additions के लिए .update(), और conditional inserts के लिए .setdefault()।

Python इनहेरिटेंस आपको मौजूदा क्लासेस की कार्यक्षमता का पुन: उपयोग और विस्तार करके नई क्लासेस बनाने देता है। पेरेंट-चाइल्ड क्लास संबंधों को डिजाइन करना, इनहेरिटेंस पैटर्न इम्प्लीमेंट करना, और मेथड ओवरराइडिंग जैसी तकनीकों को लागू करना सीखें।

Python में KeyError अपवाद को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए अपवाद प्रबंधन और त्रुटि-निवारण जैसी प्रमुख तकनीकों को सीखें।

Python में list comprehension का प्रभावी उपयोग करना सीखें: सूचियाँ बनाना, (नेस्टेड) for लूप्स और map(), filter() व reduce() फ़ंक्शनों को बदलना, ...!

Python में तीन logical operators होते हैं: and, or, और not। इन ऑपरेटर्स को Boolean ऑपरेटर्स भी कहा जाता है, जो कई शर्तों का मूल्यांकन कर किसी अभिव्यक्ति के समग्र truth value का निर्धारण करते हैं।