मुख्य सामग्री पर जाएँ
श्रेणी
विषय

डेटा साइंस ट्यूटोरियल्स

हमारे डेटा साइंस ट्यूटोरियल्स के साथ अपने डेटा करियर को आगे बढ़ाएँ। हम आपको चुनौतीपूर्ण डेटा साइंस फ़ंक्शन्स और मॉडलों को चरण-दर-चरण समझाते हैं।
2 या उससे अधिक लोगों को प्रशिक्षित कर रहे हैं?DataCamp for Business आज़माएँ
डेटा साइंस

Python में मेमोरी-कुशल क्लासेज़ कैसे लिखें

उन्नत तकनीकों के साथ Python में मेमोरी प्रबंधन जानें और मेमोरी-कुशल क्लासेज़ कोड करें। बेहतर प्रदर्शन के लिए व्यावहारिक अभ्यास देखें।

Arunn Thevapalan

डेटा साइंस

लैपलेशियन समझाया गया: कैलकुलस से लेकर एमएल तक

लैपलेशियन ऑपरेटर आधुनिक मशीन लर्निंग में सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले गणितीय टूल्स में से एक है। यह स्पेक्ट्रल क्लस्टरिंग, मैनिफोल्ड लर्निंग, इमेज एज डिटेक्शन, और ग्राफ-आधारित एल्गोरिदम के पीछे है।

Dario Radečić

डेटा साइंस

मल्टीलेवल मॉडलिंग: डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक व्यापक मार्गदर्शिका

पदानुक्रमित डेटा संरचनाओं के विश्लेषण में मल्टीलेवल मॉडलिंग के महत्व को जानें। फिक्स्ड और रैंडम इफेक्ट्स का उपयोग करके समूहों के भीतर और समूहों के बीच की परिवर्तनशीलता का हिसाब रखें। शिक्षा, स्वास्थ्य सेवा और सामाजिक विज्ञान जैसे क्षेत्रों में गहरे अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए इन अवधारणाओं को लागू करें।

Vidhi Chugh

डेटा साइंस

ऑप्टिमाइज़ेशन में सैडल पॉइंट: क्या हैं और क्यों मायने रखते हैं

सैडल पॉइंट का व्यावहारिक, गणित-प्रथम अवलोकन—वे स्थानीय न्यूनतम और अधिकतम से कैसे अलग हैं, ग्रेडिएंट और हे-सियन से उन्हें कैसे पहचाने, और उच्च-आयामी ऑप्टिमाइज़ेशन व न्यूरल नेटवर्क ट्रेनिंग में वे इतनी बार क्यों दिखते हैं।

Dario Radečić

R

R में टाइडी सेंटिमेंट एनालिसिस

Prince के गानों पर R में टाइडी सेंटिमेंट एनालिसिस करना सीखें—समय के साथ भावना, गीत-स्तरीय भावना, बाइग्राम्स का प्रभाव, और भी बहुत कुछ!

Debbie Liske

SQL

PostgreSQL में 10 कमांड-लाइन यूटिलिटीज़

इस ट्यूटोरियल में, PostgreSQL की 10 उपयोगी कमांड-लाइन यूटिलिटीज़ के बारे में जानें, जो आपको डेटाबेस के साथ कुशलतापूर्वक इंटरैक्ट करने में सक्षम बनाती हैं।

Sayak Paul

Python

21 आवश्यक Python टूल्स

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट, वेब स्क्रैपिंग और डेवलपमेंट, डेटा विश्लेषण व विज़ुअलाइज़ेशन, और मशीन लर्निंग के लिए आवश्यक Python टूल्स के बारे में जानें।

Abid Ali Awan

डेटा साइंस

डेटा साइंटिस्ट के लिए सिग्नल प्रोसेसिंग गाइड

शोर को फ़िल्टर करके, उपयुक्त विज़ुअलाइज़ेशन्स चुनकर, टाइम और फ़्रीक्वेंसी डोमेन में पैटर्न खोजकर, और अधिक तरीकों से सिग्नल प्रोसेसिंग के माध्यम से जटिल सिग्नल डेटा में छिपी क्रियाशील अंतर्दृष्टियाँ उजागर करें।

Amberle McKee

डेटा विश्लेषण

एडजस्टेड R-स्क्वायर्ड: उदाहरणों के साथ स्पष्ट व्याख्या

रिग्रेशन मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए एडजस्टेड r-स्क्वायर्ड की व्याख्या करना सीखें। R और Python के उदाहरणों के साथ r-स्क्वायर्ड और एडजस्टेड r-स्क्वायर्ड के अंतर की तुलना करें।

Allan Ouko