डाटा साइंस और मशीन लर्निंग

डाटा साइंस की आवश्यकता

• डाटा: हमारे चारों तरफ है।
• डाटा साइंस: रॉ डाटा से जानकारी निकालने का माध्यम।

पाइथन फॉर डाटा साइंस

• पाइथन: डाटा साइंस के लिए सबसे अच्छा प्रोग्रामिंग लैंग्वेज।
• फुल कोर्स: मुफ्त में उपलब्ध।
• सर्टिफिकेशन: कोर्स खत्म करने पर मिलेगा।
• बेनिफिट्स: प्रजेंटेशन, कोड, डाटा सर्च, और प्रश्नों का एक्सेस।

कोर्स की संरचना

1. डाटा स्ट्रक्चर्स: लिस्ट, डिक्शनरी आदि।
2. लूप्स: कंट्रोल स्टेटमेंट और फ़ंक्शंस।
3. ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग: पाइथन के माध्यम से।
4. मशीन लर्निंग:
   • लिनियर रिग्रेशन
   • लॉजिस्टिक रिग्रेशन
   • टाइम सीरीज।

कोर्स में क्या सीखा जाएगा

• इंस्टॉलेशन: पाइथन और उसके पैकेजेस का।
• डाटा एनालिसिस: डाटा को समझना और विश्लेषण करना।
• मशीन लर्निंग: विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग।

डाटा साइंस लाइफ साइकल

• प्रॉब्लम स्टेटमेंट: व्यवसाय की समस्याओं को समझना।
• डाटा एक्विज़िशन: विभिन्न स्रोतों से डाटा इकट्ठा करना।
• डाटा प्रोसेसिंग: डाटा को साफ करना और एकीकृत करना।
• मॉडलिंग: मशीन लर्निंग मॉडल बनाना।
• विजुअलाइजेशन: परिणामों को दर्शाना।

मशीन लर्निंग के प्रकार

• सुपरवाइज्ड लर्निंग: जहां डाटा में लेबल्स होते हैं।
  • क्लासिफिकेशन: कैटेगोरिकल परिणाम।
  • रिग्रेशन: न्यूमेरिकल परिणाम।
• अनसुपरवाइज्ड लर्निंग: जहां डाटा में लेबल्स नहीं होते।
  • क्लस्टरिंग: डाटा को समूहों में बांटना।

डाटा के प्रकार

• क्लासिफिकेशन: कैटेगोरिकल डाटा।
• न्यूमेरिकल: संख्यात्मक डाटा।
  • डिस्क्रीट: निश्चित मान।
  • कंटिन्यूअस: निरंतर मान।

डाटा एनालिसिस

• मीन, मीडियन, मोड: डेटा की प्रमुख मान।
• रेंज, इंटरक्वारटाइल रेंज: डेटा का फैलाव।

रिलेशनशिप एनालिसिस

• कोरिलेशन: इंडिपेंडेंट और डिपेंडेंट वेरिएबल के बीच का संबंध।
• रेगुलरिटी: यदि समय के साथ परिवर्तन।

टाइम सीरीज एनालिसिस

• ट्रेंड: दीर्घकालिक परिवर्तन।
• सीजनेलिटी: मौसमी पैटर्न।
• इरेगुलेरिटी: अनियमित परिवर्तन।

अंत में

• भविष्यवाणी: विभिन्न मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग।
• डाटा की महत्ता: डाटा साइंस के विभिन्न अनुप्रयोग।
• सीखने के लिए: ग्रेड लर्निंग प्लेटफॉर्म पर रजिस्टर करें।