डेटा साइंस ट्यूटोरियल्स

इस ट्यूटोरियल में, आप pandas के groupby ऑपरेशन का उपयोग करना सीखेंगे, जो प्रसिद्ध split-apply-combine रणनीति से प्रेरित है, Netflix मूवी डेटा पर।

जानें कि पीयर्सन सहसंबंध गुणांक आपके डेटा में संबंधों की शक्ति और दिशा को कैसे परिमाणित करता है। Python, R, और Excel का उपयोग कर इसे गणना, व्याख्या और लागू करना सीखें।

Python pickle मॉड्यूल के बारे में जानें: सीरियलाइज़ेशन, इसे कब (न) उपयोग करना है, पिकिल्ड ऑब्जेक्ट्स को कैसे कंप्रेस करें, multiprocessing, और बहुत कुछ!

इस ट्यूटोरियल में, R में प्लॉट कैरेक्टर (PCH) के बारे में जानें।

जाने कि पॉलीनॉमियल रिग्रेशन नॉन-लिनियर संबंधों को कैसे मॉडल करता है और वास्तविक-विश्व डेटासेट्स में भविष्यवाणी सटीकता कैसे बढ़ाता है।

Power BI की CALCULATE() फ़ंक्शन का उपयोग करना सीखें और उसके उपयोग के उदाहरण देखें।

पावर लॉ के पीछे का गणित और अर्थ जानें। समझें कि वे दुर्लभ घटनाओं का मॉडल कैसे बनाते हैं, स्केल-फ्री पैटर्न कैसे उजागर करते हैं, और भूकंप से लेकर AI तक हर जगह कैसे दिखते हैं।

सिर्फ़ एक्यूरेसी पर्याप्त नहीं है। प्रिसिजन और रिकॉल में अंतर समझें, उनके संतुलन को जानें, और अपने मॉडल के लिए सही मीट्रिक चुनें।

यह लेख बताएगा कि मशीन लर्निंग पाइपलाइन में प्रीप्रोसेसिंग क्यों महत्वपूर्ण है, और कैसे सेंट्रिंग व स्केलिंग मॉडल के प्रदर्शन में सुधार कर सकती हैं।

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।

Pyomo, एक शक्तिशाली Python लाइब्रेरी, का उपयोग करके ऑप्टिमाइज़ेशन समस्याओं को मॉडल और हल करना सीखें। रैखिक और गैर-रैखिक ऑप्टिमाइज़ेशन के व्यावहारिक उदाहरण देखें!