डेटा साइंस ट्यूटोरियल्स

जानें कि फ़िबोनाची सीरीज़ कैसे काम करती है। इसके गणितीय गुणों और वास्तविक दुनिया में अनुप्रयोगों का अन्वेषण करें।

R कोड को बेहतर बनाने के लिए पाँच उपयोगी टिप्स—seq() से सीक्वेंस बनाना, which() को छोड़ना, और बहुत कुछ!

किसी sequence पर या pandas dataframe की पंक्तियों और कॉलम्स पर iterate करने के लिए Python में For Loops को कैसे लागू करें, सीखें।

जब आपको पता हो कि किसी क्रिया को कितनी बार दोहराना है, तो for loop एक अच्छा विकल्प है। इस ट्यूटोरियल के साथ for loops में महारत हासिल करें।

F स्टैटिस्टिक का उपयोग यह परखने के लिए होता है कि कोई मॉडल डेटा में परिवर्तनशीलता को यादृच्छिक संयोग से बेहतर समझाता है या नहीं। यह गाइड बताती है कि F स्टैटिस्टिक का अर्थ क्या है, इसे कैसे गणना किया जाता है, और इसकी व्याख्या कैसे करें।

डेटा साइंस में आमतौर पर उपयोग होने वाले दो प्रोग्रामिंग पैरेडाइम्स का अन्वेषण करें: ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग और फंक्शनल प्रोग्रामिंग।

जानें कि R फ़ंक्शन क्या हैं, R में फ़ंक्शनों के अलग-अलग प्रकार, और R में अपने स्वयं के फ़ंक्शन कैसे बनाएँ।

चरण-दर-चरण उदाहरणों, कोड कार्यान्वयनों, और डेटा साइंस में व्यावहारिक उपयोगों के माध्यम से गॉसियन एलिमिनेशन एल्गोरिदम सीखें।

GELU एक स्मूद, प्रायिकतामूलक एक्टिवेशन फंक्शन है जो डीप लर्निंग आर्किटेक्चर में ReLU जैसे सरल विकल्पों से बेहतर प्रदर्शन करता है, और BERT व GPT जैसे ट्रांसफॉर्मर मॉडलों में डिफ़ॉल्ट विकल्प बन गया है।

जनरलाइज़्ड लिनियर मॉडल्स (GLM) के बारे में जानें और वे लिनियर मॉडल्स से कैसे अलग हैं।

यह ट्यूटोरियल आपको स्प्रेडशीट्स की पारिभाषिक शब्दावली की बुनियादी समझ देगा और एक बेसिक टेबल बनाना सिखाएगा।

TabPy के महत्व और Tableau में Python स्क्रिप्ट का उपयोग करके K Means क्लस्टरिंग मॉडल बनाना सीखें।