डेटा साइंस ट्यूटोरियल्स

यह ट्यूटोरियल 5 तरीकों को कवर करता है जिनसे आप आसानी से pandorable या अधिक मुहावरेदार Pandas कोड लिख सकते हैं।

Python के साथ डेटा विश्लेषण का अन्वेषण करें। Pandas DataFrames आपके डेटा के साथ काम आसान बनाते हैं—कॉलम्स और इंडेसेज़ चुनने या बदलने से लेकर डेटा को रेशेप करने तक।

इस शुरुआती ट्यूटोरियल के साथ, आप PEP-8—Python की स्टाइल गाइड—को तलाशना शुरू करेंगे ताकि आप अपने कोड को सही ढंग से फ़ॉर्मैट कर सकें और उसकी पठनीयता अधिकतम कर सकें!

R में मशहूर %>% पाइप ऑपरेटर और अन्य पाइप्स के बारे में जानें—क्यों और कैसे उनका उपयोग करें और किन विकल्पों पर विचार कर सकते हैं!

Python में ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग की बुनियादें सीखें: क्लास, ऑब्जेक्ट, एट्रिब्यूट्स और मेथड्स को चरण-दर-चरण कोड उदाहरणों के साथ समझाया गया है।

जानें कि Pandas की SettingWithCopyWarning को कैसे ठीक करें: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.

विशिष्ट स्ट्रिंग मैचों पर SQL रिकॉर्ड फ़िल्टर करने के लिए LIKE का उपयोग करें। यह ट्यूटोरियल आपको LIKE के साथ वाइल्डकार्ड, NOT, LOWER, UPPER, और CASE WHEN का उपयोग करना सिखाता है।

सिंथेटिक डेटा जेनरेशन के बारे में वह सब सीखें जो आपको जानना चाहिए। तकनीकें और टूल्स खोजें जो AI और मशीन लर्निंग के लिए सिंथेटिक डेटा को आवश्यक बनाते हैं—शुरू करने में मदद के लिए व्यावहारिक Python कोड उदाहरणों सहित!

वेब से उपन्यास स्क्रैप करना सीखें और शब्द आवृत्ति वितरण प्लॉट करें; आप Python पैकेज requests, BeautifulSoup और nltk के साथ अनुभव प्राप्त करेंगे।

गणितीय फ़ंक्शनों के बारे में जानें: वे क्या हैं, प्रोग्रामिंग फ़ंक्शनों से उनका संबंध, और मशीन लर्निंग मॉडलिंग में उनका उपयोग।

रैखिक फलनों की औपचारिक और सहज परिभाषाएँ पाएँ। वास्तविक‑दुनिया परिदृश्यों के साथ उन्हें पहचानना समझें।

अपनी उत्पादकता बढ़ाएँ और डिबगिंग को बेहद आसान बनाएं। अपनी ज़रूरतों के अनुसार सही Integrated Development Environment चुनें।