Python ट्यूटोरियल

pandas के साथ टाइम सीरीज़ डेटा को मैनीपुलेट करना और Python में सिमुलेशन के जरिए सिग्निफिकेंस टेस्टिंग करना सीखें, ताकि स्टॉक मार्केट वोलैटिलिटी का विश्लेषण हो सके।

इस Python ट्यूटोरियल में, लोकप्रिय स्ट्रीमिंग प्लेटफ़ॉर्म्स की मूवी डेटा का अन्वेषण करें और एक रिकमेंडेशन सिस्टम बनाएं।

यह Python Streamlit ट्यूटोरियल उन डेटा वैज्ञानिकों और मशीन लर्निंग इंजीनियरों के लिए बनाया गया है जो बिना व्यापक वेब डेवलपमेंट ज्ञान के तेज़ी से वेब ऐप्स बनाना चाहते हैं।

Python में किसी स्ट्रिंग पर .encode() मेथड का उपयोग करके उसे बाइट्स में बदलें; चाहें तो वांछित एन्कोडिंग (डिफ़ॉल्ट UTF-8) दें।

स्ट्रक्चरल इक्वेशन मॉडलों के प्रकारों का अन्वेषण करें। सैद्धांतिक मान्यताएँ बनाना, परिकल्पित मॉडल तैयार करना, मॉडल फिट का मूल्यांकन करना, और परिणामों की व्याख्या करना सीखें।

एक Pythonista के लिए multiple inheritance, super() फ़ंक्शन, और diamond problem को नेविगेट करने की शुरुआती मार्गदर्शिका।

इस ट्यूटोरियल में, आप सपोर्ट वेक्टर मशीनों के बारे में जानेंगे, जो सबसे लोकप्रिय और व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म में से एक हैं।

संख्यात्मक अनुमानों के बजाय सटीक प्रतीकात्मक गणना का उपयोग करके बीजगणित, कलन, समीकरण हल करना, और यहाँ तक कि कोड जेनरेशन करना सीखें।

Facebook Prophet फ़ोरकास्टिंग मॉडल को Tableau सर्वर पर डिप्लॉय करके और डायनेमिक टाइम सीरीज़ विज़ुअलाइज़ेशन बनाकर Tableau में उन्नत Python स्क्रिप्टिंग सीखें।

Missing values को कुशलतापूर्वक संभालने की विभिन्न तकनीकों और उनके Python में इम्प्लीमेंटेशन का अन्वेषण करें।

जानें कि Textacy, एक Python लाइब्रेरी, मशीन लर्निंग के लिए पाठ डेटा के प्रीप्रोसेसिंग को कैसे सरल बनाती है। इसके कैरेक्टर नॉर्मलाइज़ेशन और डेटा मास्किंग जैसे अनूठे फीचर्स के बारे में पढ़ें, और देखें कि यह NLTK और spaCy जैसी अन्य लाइब्रेरियों की तुलना में कैसा है।

Python NLTK (natural language toolkit) सेंटिमेंट एनालिसिस ट्यूटोरियल। जानें कि Python का उपयोग करके सेंटिमेंट एनालिसिस कैसे बनाएँ और विकसित करें। नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग के लिए टेक्स्ट को माइन और विश्लेषित करने के चरणों का पालन करें।