Data Science Tutorials

ट्रांज़िटिव डिपेंडेंसी तब होती है जब डेटाबेस में एक एट्रिब्यूट तीसरे एट्रिब्यूट के माध्यम से दूसरे पर अप्रत्यक्ष रूप से निर्भर करता है, जिससे अतिरेक होता है। डेटाबेस डिज़ाइन में ट्रांज़िटिव डिपेंडेंसी की पहचान और उन्हें हटाने के तरीके जानने के लिए आगे पढ़ें।

हमारे विस्तृत और आसान ऑनलाइन गाइड के साथ ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn' अपवाद को जल्दी से ठीक करना सीखें।

R में t.test() का उपयोग करके दो समूहों के औसत के बीच महत्वपूर्ण अंतर है या नहीं, यह निर्धारित करें।

जब नमूना छोटा हो या विचरण अज्ञात हो, तो t-test का उपयोग करें; और जब नमूना बड़ा हो व विचरण ज्ञात हो, तो Z-test का उपयोग करें।

Bokeh के साथ स्टॉक कीमत तुलना वेब ऐप बनाना और परिनियोजित करना सीखें। अपनी Python Bokeh विज़ुअलाइज़ेशन स्किल्स का उपयोग करके एक व्यावहारिक, इंटरैक्टिव टूल बनाइए।

Hadoop इकोसिस्टम, आर्किटेक्चर और Cloudera के साथ शुरुआत करने के तरीके जानें।

डेटा क्लीनिंग डेटा साइंस की एक बुनियादी ईंट है। डेटा क्लीनिंग का महत्व जानें और Python का उपयोग करके प्रक्रिया को कैसे अंजाम दें।

Bokeh का उपयोग करके विभिन्न डेटा स्ट्रक्चर्स के बुनियादी विज़ुअलाइज़ेशन सीखें।

यह ट्यूटोरियल डीप लर्निंग से जुड़े सबसे आम सवालों के जवाब देता है और वास्तविक जीवन के उदाहरणों के साथ डीप लर्निंग के विभिन्न पहलुओं की पड़ताल करता है।

सबसे लोकप्रिय डीप लर्निंग मॉडल RNN के बारे में जानें और MasterCard स्टॉक प्राइस प्रेडिक्टर बनाकर व्यावहारिक अनुभव हासिल करें।

डेटा साइंस कोडिंग करने और अन्य डेटा वैज्ञानिकों के साथ सहयोग करने के लिए Google Colab का उपयोग करने पर एक संक्षिप्त मार्गदर्शिका।

डेटा विश्लेषण और डेटाबेस प्रबंधन के लिए Python और R में SQL क्वेरियाँ चलाने के आसान और प्रभावी तरीके सीखें।