Python ट्यूटोरियल

एप्लिकेशन परीक्षण और डेटा गोपनीयता के लिए वास्तविक‑दुनिया के डेटा को सप्लीमेंट करने हेतु Python Faker से सिंथेटिक डेटा जनरेट करना।

इस ट्यूटोरियल में, आप सीखेंगे कि डेटा को प्री-प्रोसेस करना क्यों महत्वपूर्ण है और pandas में यह कैसे करें।

जानें कि cyclical learning rate नीति क्या है और यह किसी neural network के प्रशिक्षण में कैसे सुधार कर सकती है।

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

इस ट्यूटोरियल में, आप Python में Keras के साथ Convolutional Neural Networks (CNNs) को लागू करना और ड्रॉपआउट के ज़रिए ओवरफिटिंग से निपटना सीखेंगे।

Python डेटा स्ट्रक्चर्स से परिचय पाएं: डेटा टाइप्स और प्रिमिटिव के साथ-साथ नॉन-प्रिमिटिव डेटा स्ट्रक्चर्स, जैसे स्ट्रिंग्स, लिस्ट्स, स्टैक्स आदि के बारे में जानें।

डेटा स्ट्रक्चर्स डेटा को इस तरह व्यवस्थित करने की विधियाँ हैं, जिनसे कुशल भंडारण, पुनर्प्राप्ति, और हेरफेर संभव हो।

इस ट्यूटोरियल में, Decision Tree Classification, एट्रिब्यूट सेलेक्शन मेजर्स, और Python Scikit-learn पैकेज का उपयोग करके Decision Tree Classifier बनाना और ऑप्टिमाइज़ करना सीखें।

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

क्लस्टर विश्लेषण डेटा विश्लेषण में एक महत्वपूर्ण समस्या है। डेटा वैज्ञानिक क्लस्टरिंग का उपयोग खराब काम कर रहे सर्वर की पहचान करने, समान अभिव्यक्ति पैटर्न वाले जीन समूहित करने या अन्य कई अनुप्रयोगों में करते हैं।

DeepEval का उपयोग करके Pytest-जैसे प्रासंगिकता परीक्षण बनाना, G-eval मेट्रिक से LLM आउटपुट का मूल्यांकन करना, और MMLU का उपयोग करके Qwen 2.5 का बेंचमार्क करना सीखें।

जानें कि DBSCAN कैसे लागू करें, इसके प्रमुख पैरामीटर समझें, और अपने डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स में इसकी अनोखी खूबियों का लाभ कब उठाएँ।