डेटा साइंस ट्यूटोरियल्स

जानें कि UMAP उच्च-आयामी डेटा के विज़ुअलाइज़ेशन को कैसे सरल बनाता है—विस्तृत व्याख्याओं, व्यावहारिक उपयोग मामलों, और t-SNE तथा PCA सहित अन्य आयामीयता कमी तरीकों से तुलना के साथ।

R प्रोग्रामिंग भाषा में डेटा संरचना मैनिपुलेशन, nested-lists, रेगुलर एक्सप्रेशंस, और समय व तारीख़ों के साथ काम करने के लिए कई उपयोगी फ़ंक्शंस के बारे में जानें।

इस ट्यूटोरियल में, आप R वेरिएबल्स के बारे में सब कुछ सीखेंगे—जैसे वेरिएबल कैसे परिभाषित करें, वेरिएबल्स को हटाएँ, और भी बहुत कुछ।

वैरिएंस इन्फ्लेशन फैक्टर (VIF) का उपयोग करके प्रतिगमन मॉडलों में मल्टिकॉलिनियरिटी का पता लगाना सीखें—एक प्रमुख डायग्नोस्टिक टूल। यह ट्यूटोरियल बताता है कि VIF कैसे गणना किया जाता है, इसके मानों की व्याख्या कैसे करें, और उच्च VIF को संबोधित करने की तकनीकें, ताकि आपके प्रतिगमन मॉडलिंग की विश्वसनीयता बेहतर हो।

डेटा विश्लेषण में अंकगणितीय माध्य की भूमिका जानें। इसके सूत्र, अनुप्रयोग, और अन्य प्रकार के माध्यों तथा अन्य सांख्यिकीय मापों से तुलना को समझें, और जानें कि कब कौन-सा सबसे उपयोगी है।

जानें कि बर्नौली डिस्ट्रीब्यूशन कैसे बाइनरी परिणामों को समेटता है और सिक्का उछाल से लेकर ग्राहक पूर्वानुमान तक हर जगह कैसे लागू होता है।

जानें कि binomial वितरण कैसे बहुविध द्विआधारी परिणामों का मॉडल बनाता है और वित्त, स्वास्थ्य सेवा, तथा मशीन लर्निंग जैसे क्षेत्रों में उपयोग होता है।

ऐसे भारी-पूँछ वाले वितरणों का अन्वेषण करें जहाँ पारंपरिक सांख्यिकीय विधियाँ लागू नहीं होतीं। जानें कि कॉशी वितरण उन परिघटनाओं का प्रभावी मॉडलिंग कैसे करता है जहाँ चरम घटनाएँ अपेक्षा से अधिक बार घटित होती हैं।

जानें कि Chebyshev दूरी स्थानिक समस्याओं पर एक अलग दृष्टिकोण कैसे प्रस्तुत करती है। Python और R में कोडिंग उदाहरणों के साथ इसके रोबोटिक्स, GIS और गेम डेवलपमेंट में अनुप्रयोगों को समझें।

कई घटनाओं के लिए प्रायिकता कैसे गणना करें, AND और OR परिदृश्यों में अंतर करें, और इन अवधारणाओं को वास्तविक दुनिया के डेटा विश्लेषण समस्याओं पर लागू करें—यह सीखें।

Cosine distance और cosine similarity को समझें। गणनाएँ, अनुप्रयोग, और अन्य मेट्रिक्स से तुलना जानें। numpy का उपयोग करके R और Python में लागू करना सीखें।

Python के साथ ensemble learning सीखें। यह हैंड्स-ऑन ट्यूटोरियल bagging बनाम boosting, Random Forest, और XGBoost को एक वास्तविक डेटासेट पर कोड उदाहरणों के साथ कवर करता है।