डेटा साइंस ट्यूटोरियल्स

Python में किसी स्ट्रिंग पर .encode() मेथड का उपयोग करके उसे बाइट्स में बदलें; चाहें तो वांछित एन्कोडिंग (डिफ़ॉल्ट UTF-8) दें।

स्ट्रक्चरल इक्वेशन मॉडलों के प्रकारों का अन्वेषण करें। सैद्धांतिक मान्यताएँ बनाना, परिकल्पित मॉडल तैयार करना, मॉडल फिट का मूल्यांकन करना, और परिणामों की व्याख्या करना सीखें।

R में brackets [], subset(), और dplyr का उपयोग करके डेटा फ़्रेम्स को subset करना सीखें। इसमें कोड उदाहरण और तरीकों की तुलना शामिल है।

किसी भी डेटा प्रोफेशनल के लिए डेटासेट का सबसेट बनाना एक अहम कौशल है। इस त्वरित इंटरैक्टिव ट्यूटोरियल में डेटा को सबसेट करना सीखें और अभ्यास करें!

इस ट्यूटोरियल में, आप सर्वाइवल एनालिसिस के पीछे की सांख्यिकीय अवधारणाएँ सीखेंगे और R में इन विधियों का वास्तविक दुनिया का अनुप्रयोग लागू करेंगे।

इस ट्यूटोरियल में, आप सपोर्ट वेक्टर मशीनों के बारे में जानेंगे, जो सबसे लोकप्रिय और व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म में से एक हैं।

Python का उपयोग करके ant colony optimization (ACO), particle swarm optimization (PSO), और artificial bee colony (ABC) लागू करते हुए स्वॉर्म इंटेलिजेंस कैसे काम करता है, यह सीखें।

Facebook Prophet फ़ोरकास्टिंग मॉडल को Tableau सर्वर पर डिप्लॉय करके और डायनेमिक टाइम सीरीज़ विज़ुअलाइज़ेशन बनाकर Tableau में उन्नत Python स्क्रिप्टिंग सीखें।

समझें कि जब नमूना आकार छोटे हों या जनसंख्या का विचरण अज्ञात हो, तो t-वितरण कैसे मदद करता है। सामान्य और Z-वितरण से तुलना करके जानें कि किसे कब उपयोग करना उपयुक्त है।

R और टाइडिवर्स के साथ टाइटैनिक डेटा का विश्लेषण शुरू करें: dplyr और ggplot2 के साथ अपने डेटा को filter, arrange, summarise, mutate और विज़ुअलाइज़ करना सीखें!

'diet' और 'gym' जैसे कीवर्ड्स के Google Trends डेटा प्राप्त करें और ट्रेंड्स व मौसमीपन सीखते हुए देखें कि समय के साथ वे कैसे बदलते हैं।

R के साथ टाइम सीरीज़ विश्लेषण सीखें, और R में एक पैकेज का उपयोग करके पूर्वानुमान लगाएँ ताकि वास्तविक टाइम सीरीज़ के लिए उपयुक्त मॉडल फिट किया जा सके।