डेटा साइंस ट्यूटोरियल्स

प्रोग्रामिंग भाषा में डेटा प्रकारों और उनके महत्व के बारे में जानें। विशेष रूप से, R प्रोग्रामिंग भाषा में वेक्टर, मैट्रिक्स, लिस्ट्स और डेटा फ्रेम्स जैसे विभिन्न डेटा प्रकारों का उपयोग करना सीखें।

Power BI का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण और प्रदर्शन करना सीखें और बेहतर, अधिक डेटा-आधारित निर्णय लें।

इस ट्यूटोरियल में, आप सीखेंगे कि Tableau का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण और प्रदर्शन कैसे करें और बेहतर, अधिक डेटा-आधारित निर्णय लें।

जानें कि Highcharter का उपयोग करके ऐसा विज़ुअलाइज़ेशन कैसे बनाएं जो ध्यान खींचे।

R के साथ डिसीजन ट्री मॉडल बनाने, विज़ुअलाइज़ करने और व्याख्या करने की व्यापक गाइड।

यह चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल आपको Amazon Web Services (AWS) EC2 GPU पर डीप लर्निंग के लिए Jupyter Notebook सेट अप और उपयोग करना सिखाएगा।

हर सांख्यिकीय परीक्षण के पीछे छिपे प्रतिबंध को समझें और वास्तविक आत्मविश्वास के साथ अपने परिणामों की व्याख्या करना सीखें।

जानें कि कैसे डिमांड कर्व कीमत और बिकने वाली मात्रा के बीच संबंध उजागर करता है, और इस ज्ञान का उपयोग प्रतिस्पर्धी बाजारों में समझदार निर्णय लेने के लिए करें। कुल राजस्व को अधिकतम करने के लिए इष्टतम कीमत खोजने की विधियाँ खोजें।

Python में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के लिए आवश्यक बुनियादी सांख्यिकी के बारे में जानें।

डेटा साइंस और डीप लर्निंग के लिए मूलभूत गणितीय अवधारणाएँ जानें, जैसे स्केलर और वेक्टर, डेटरमिनेंट, सिंगुलर वैल्यू डीकंपोज़िशन, और बहुत कुछ।

ग्राफ़ और ट्री में नेविगेट करने के लिए डेप्थ-फर्स्ट सर्च की आवश्यक बातों को जानें। Python में रिकर्शन और इटरेशन का उपयोग करके DFS लागू करें, और देखें कि DFS ब्रेड्थ-फर्स्ट सर्च और Dijkstra’s एल्गोरिद्म की तुलना में कैसा है।

बड़े टाइम सीरीज़ डेटा सेट में विसंगतियाँ कैसे पहचानें और निष्कर्षों को बहुत सरल तरीके से प्रस्तुत करें, यह सीखें।