Data Science Tutorials

तेज़ और सरल गणना के लिए साधारण घटाव अपनाएँ। सटीक अंतराल के लिए DAYS() और DATEDIF() का उपयोग करें। NETWORKDAYS() और TODAY() से कार्यदिवस ट्रैक करें और वीकेंड व छुट्टियाँ अपने-आप बाहर करें।

जानें कि DBMS में डेटा मॉडल क्या होते हैं, उनके प्रकार, स्तर, और डिज़ाइन प्रक्रिया। PostgreSQL उदाहरण, ER डायग्राम, और ऑप्टिमाइज़ेशन टिप्स शामिल हैं।

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

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।

इस चरण-दर-चरण एनालिटिक्स इंजीनियरिंग ट्यूटोरियल में dbt Cloud सेटअप, Studio IDE, और Copilot, Mesh, तथा Semantic Layer जैसी उन्नत सुविधाओं में महारत हासिल करें।

जानें कि dbt मैक्रो क्या हैं, वे क्या करते हैं और dbt मॉडलों में उन्हें कैसे परिभाषित और आह्वान करें।

इस ट्यूटोरियल में जानें कि dbt स्नैपशॉट क्या है, इसे कैसे बनाया जाए, और डेटा बदलावों को ट्रैक करने के लिए इसे कैसे कॉन्फ़िगर करें।

आधुनिक डेटा वर्कफ़्लो के लिए dbt को Snowflake के साथ कैसे इंटीग्रेट करें, सीखें। सेटअप, ट्रांसफ़ॉर्मेशन, सुरक्षा, CI/CD, और प्रदर्शन अनुकूलन शामिल हैं।

dbt में डेटा गुणवत्ता जाँचने और सुनिश्चित करने के लिए उपलब्ध विभिन्न टेस्ट के बारे में जानें।

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।

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

मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग (MMM) एक डेटा-आधारित विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण है जिसका उपयोग व्यवसाय अपनी मार्केटिंग रणनीतियों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने और संसाधनों का सर्वोत्तम आवंटन करने के लिए करते हैं।