डेटा साइंस ट्यूटोरियल्स

सूची एक समग्र डेटा प्रकार है जिसमें आप मानों को एक साथ समूहित कर सकते हैं। Python सूची जानकारी को अलग-अलग रखने के बजाय एक जगह सुविधाजनक रूप से संग्रहीत करने का तरीका है।

.loc पंक्ति और स्तंभ के नाम (लेबल) से डेटा चुनता है, जबकि .iloc संख्यात्मक सूचकांक (स्थिति) का उपयोग करता है। उदाहरणों के साथ दोनों का उपयोग करना सीखें।

लॉजिस्टिक रिग्रेशन के बारे में सब जानें: यह लिनियर रिग्रेशन से कैसे भिन्न है, R में glm() फ़ंक्शन से इन मॉडलों को कैसे फिट और मूल्यांकित करें, और भी बहुत कुछ!

जानें कि आप अपने डेटा को लंबे से चौड़े फ़ॉर्मैट में और इसके विपरीत क्यों बदलेंगे, और R में melt() और dcast() के साथ यह कैसे करें!

लोरेन्ज वक्र की मदद से असमानता को एक नज़र में विज़ुअलाइज़ करें। Python का उपयोग करके लोरेन्ज वक्र बनाना और उनकी व्याख्या करना सीखें ताकि आय, अपराध, और अन्य वास्तविक-जीवन के डेटासेट्स में असमानता का विश्लेषण किया जा सके।

मशीन लर्निंग में लॉस फ़ंक्शंस के बारे में जानें—लॉस और कॉस्ट फ़ंक्शन में अंतर, MSE और MAE जैसे प्रकार, और ML कार्यों में उनके उपयोग।

यह छोटा ट्यूटोरियल आपको R में मशीन लर्निंग की मूल बातें से परिचित कराने के लिए बनाया गया है: यह आपको दिखाएगा कि KNN के साथ काम करने के लिए R का उपयोग कैसे करें।

R में ggplot2 histograms बनाना और अनुकूलित करना सीखें—बेसिक प्लॉट से लेकर रंगीन, faceted, और density‑overlay वाले visualizations तक।

Scrapy के साथ वेब क्रॉलर विकसित करें—एक शक्तिशाली फ्रेमवर्क जो वेब डेटा निकालने, प्रोसेस करने और स्टोर करने में मदद करता है।

इस ट्यूटोरियल में, आप Jupyter Notebook का उपयोग करके अलग-अलग मार्कअप टैग्स के साथ लिखना और उनका उपयोग करना सीखेंगे।

मार्केट बास्केट विश्लेषण और उसके पीछे काम करने वाले APRIORI एल्गोरिद्म के बारे में जानें। देखिए यह कैसे रिटेलर्स को यह भविष्यवाणी करके कारोबार बढ़ाने में मदद कर रहा है कि ग्राहक कौन-से आइटम साथ में खरीदते हैं।

इस ट्यूटोरियल में, आप जानेंगे कि मार्कोव चेन क्या है और R में बिक्री वेग डेटा का विश्लेषण करने के लिए इसका उपयोग कैसे करें।