डेटा साइंस ट्यूटोरियल्स

इस ट्यूटोरियल के साथ GFLASSO R पैकेज के जरिए ग्राफ-संरचित मल्टी-टास्क रिग्रेशन का अन्वेषण करें!

इस विस्तृत ट्यूटोरियल में Git की शुरुआती सेटअप, Git LFS, और उपयोगकर्ता-अनुकूल Git GUI एप्लिकेशंस के बारे में जानें।

जानें कि Git Rebase क्या है और इसे अपने डेटा साइंस वर्कफ़्लोज़ में कैसे इस्तेमाल करें।

इस ट्यूटोरियल में, आप विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टम पर अपने कंप्यूटर में Git को सेट अप करना सीखेंगे।

Google Cloud पर डेटा साइंस वातावरण सेट करना सीखें: Google Compute Engine पर एक इंस्टेंस बनाएँ, Anaconda इंस्टॉल करें और Jupyter नोटबुक्स चलाएँ!

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक अनिवार्य कौशल है। यह आँकड़ों और डिज़ाइन को सार्थक और उपयुक्त तरीकों से जोड़ता है।

बहुवेरियेबल कैलकुलस और ऑप्टिमाइज़ेशन में हेसियन मैट्रिक्स की भूमिका समझें। जानें कि इसका उपयोग वक्रता का विश्लेषण करने, क्रिटिकल बिंदु खोजने, और मशीन लर्निंग में अल्गोरिद्म को मार्गदर्शन देने के लिए कैसे किया जाता है।

Heteroscedasticity की अवधारणा और इसके सांख्यिकीय मॉडलिंग पर प्रभाव का अन्वेषण करें। इसे पहचानने और संबोधित करने के तरीके जानें। अपने regression मॉडलों को बेहतर बनाने की तकनीकों की खोज करें।

डेटा साइंस के लिए Python की pandas और polars लाइब्रेरीज़ के बीच मुख्य अंतर जानें

Excel में histogram के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की कला में महारत पाएँ! यह चरण-दर-चरण गाइड बिल्ट-इन चार्ट, फ़ॉर्मूला और Analysis ToolPak जैसे विभिन्न तरीकों से आपको फ्रीक्वेंसी वितरण का प्रो की तरह विश्लेषण करने में मदद करेगा।

डेटा साइंस के लिए Homebrew जानें। सीखें कि इस पैकेज मैनेजर से आप Apache Spark और Graphviz जैसी तकनीकों को कैसे इंस्टॉल, अपडेट और हटाते हैं।

यह DataCamp इन्फोग्राफिक बताता है कि आप 8 चरणों में डेटा वैज्ञानिक कैसे बन सकते हैं। यह मार्गदर्शिका हर उस व्यक्ति के लिए है जिसे डेटा साइंस में रुचि है।