डेटा साइंस ट्यूटोरियल्स

देखें कि कैसे मॉडल जटिलता बढ़ाने से बायस घटता है लेकिन वेरीयंस बढ़ता है—यह अपरिहार्य तनाव अंडरफिटिंग और ओवरफिटिंग के बीच तय करता है कि आपका मॉडल नए डेटा पर सामान्यीकृत करेगा या नहीं।

टाइम कॉम्प्लेक्सिटी यह मापती है कि इनपुट आकार के साथ किसी एल्गोरिद्म का रनटाइम कैसे स्केल करता है, जिसे अक्सर बिग-ओ नोटेशन से व्यक्त किया जाता है, जो सबसे बुरे हालात के लिए ऊपरी सीमा देता है।

Python में iterative और recursive तरीकों से बाइनरी सर्च को लागू करना सीखें, और कुशल, पूर्व-निर्मित बाइनरी सर्च फ़ंक्शंस के लिए बिल्ट-इन bisect मॉड्यूल को जानें।

सीखें कि दो फीचर्स के बीच संबंध को दृश्य रूप से कैसे दिखाया जाए, वे एक-दूसरे के साथ कैसे इंटरेक्ट करते हैं, और डेटा पॉइंट्स कहाँ सघन हैं।

R में एक छोटा ब्लॉकचेन लागू करें और जानें कि ब्लॉकचेन कैसा दिखता है और इसके पीछे के कुछ मूलभूत सिद्धांत क्या हैं!

जानें कि bootstrapping कैसे confidence interval और standard error के अनुमानों में सुधार करता है। Parametric और non-parametric bootstrapping के बीच अंतर समझें, और time series forecasting में bootstrapping के बारे में सीखें।

इस ट्यूटोरियल में, आप boot पैकेज का उपयोग करके विभिन्न प्रकार के बूटस्ट्रैप्ड कॉन्फिडेंस इंटरवल प्राप्त करना सीखेंगे।

R में बॉक्स प्लॉट के बारे में जानें—वे क्या हैं, उन्हें कब उपयोग करें, उन्हें कैसे लागू करें, और वे हिस्टोग्राम से कैसे भिन्न होते हैं।

जानें कि ब्रेड्थ-फर्स्ट सर्च ग्राफ़ में नोड्स और एजेज़ को व्यवस्थित रूप से कैसे एक्सप्लोर करता है। इसके लेवल-बाय-लेवल एप्रोच से अनवेटेड नेटवर्क्स में सबसे छोटा पाथ सुनिश्चित होता है। डेटा साइंस, AI और नेटवर्किंग में BFS लागू करें।

इस ट्यूटोरियल में, आप Python में chatterbot का उपयोग करके चैटबॉट बनाना सीखेंगे।

R और SQLite का उपयोग करके शून्य से ETL डेटा पाइपलाइन बनाना सीखें ताकि ट्वीट्स रीयल-टाइम में इकट्ठा हों और भविष्य के विश्लेषण हेतु संग्रहीत किए जा सकें।

जानें कि कार्डिनैलिटी का क्या अर्थ है और यह डेटा प्रोसेसिंग, विश्लेषण और मशीन लर्निंग को कैसे प्रभावित करती है। उच्च कार्डिनैलिटी के प्रबंधन के लिए डेटा प्रीप्रोसेसिंग से लेकर उन्नत ऑप्टिमाइज़ेशन टूल्स तक व्यावहारिक रणनीतियाँ और तकनीकें सीखें।