Python ट्यूटोरियल

इस ट्यूटोरियल में, आप मशीन लर्निंग साहित्य में आम तौर पर संदर्भित प्रायिकता वितरणों के बारे में जानेंगे और उन्हें Python में कोड करना सीखेंगे।

प्रॉम्प्ट कंप्रेशन वह प्रक्रिया है जिसमें किसी इनपुट प्रॉम्प्ट की लंबाई को कम किया जाता है, जबकि वह आवश्यक जानकारी बनी रहती है जो किसी भाषा मॉडल को समझने और प्रासंगिक प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए चाहिए।

इस ट्यूटोरियल में, आप जानेंगे कि Python Property और Getters & Setters में क्या अंतर है।

Pyomo, एक शक्तिशाली Python लाइब्रेरी, का उपयोग करके ऑप्टिमाइज़ेशन समस्याओं को मॉडल और हल करना सीखें। रैखिक और गैर-रैखिक ऑप्टिमाइज़ेशन के व्यावहारिक उदाहरण देखें!

PySpark में, हम DataFrame से एक या एक से अधिक कॉलम .drop("column_name") मेथड (एक कॉलम के लिए) या .drop(["column1", "column2", ...]) (कई कॉलमों के लिए) से हटा सकते हैं।

उदाहरणों के साथ प्रभावी PySpark फ़िल्टरिंग तकनीकें सीखें। प्रेडिकेट पुशडाउन, पार्टिशन प्रूनिंग, और उन्नत फ़िल्टर फ़ंक्शंस का उपयोग करके परफॉर्मेंस बढ़ाएँ।

PySpark के groupBy मेथड का अन्वेषण करें, जो डेटा प्रोफेशनल्स को अपने डेटा पर एग्रीगेट फंक्शंस चलाने देता है। यह आपके बड़े डेटासेट्स को तेज़ी से पार्टिशन और संक्षेप करने का एक शक्तिशाली तरीका है, Spark की शक्तिशाली तकनीकों का लाभ उठाते हुए।

जानें कि PySpark जॉइनों को कैसे अनुकूलित करें, शफल्स कम करें, स्क्यू सँभालें, और बड़े डेटा पाइपलाइनों तथा मशीन लर्निंग वर्कफ़्लोज़ में प्रदर्शन बेहतर करें।

PySpark में CSV फाइलें कुशलतापूर्वक कैसे पढ़ें सीखें। विकल्पों, स्कीमा हैंडलिंग, कंप्रेशन, पार्टिशनिंग, और बिग डेटा सफलता के सर्वोत्तम प्रथाओं का अन्वेषण करें।

जानें कि PySpark UDFs, जिनमें Pandas UDFs भी शामिल हैं, कैसे बनाएं, ऑप्टिमाइज़ करें और उपयोग करें ताकि कस्टम डेटा ट्रांसफॉर्मेशन कुशलतापूर्वक संभाले जा सकें और Spark का प्रदर्शन बेहतर हो।

जानें कि PySpark withColumn() का प्रभावी उपयोग करके DataFrame कॉलम कैसे जोड़ें, अपडेट करें और ट्रांसफ़ॉर्म करें। सिंटैक्स, परफॉर्मेंस और सर्वोत्तम व्यवहार शामिल।

pytest-mock का उपयोग करना सीखें—सेटअप और मूल सिद्धांतों से लेकर व्यावहारिक परीक्षण के लिए उन्नत तकनीकों तक।