इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर दिया। चर्चा किए गए वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग अविश्वसनीय रूप से उपयोगी हैं। बहुत बढ़िया काम!
R में लीनियर और लॉजिस्टिक रिग्रेशन: रिग्रेशन बनाम क्लासिफिकेशन
व्यावसायिक समस्याओं को हल करने, डेटा तैयार करने और आत्मविश्वास के साथ भविष्य कहनेवाला मॉडल (predictive models) की व्याख्या करने के लिए R में रिग्रेशन और क्लासिफिकेशन के मूल सिद्धांतों में महारत हासिल करें।
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एआई प्रशिक्षक
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कोई शेड्यूल या डेडलाइन नहीं — अपनी गति से, जब चाहें तब सीखें। -
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हिंदी में
पाठ, कार्य और प्रमाणपत्र — सब कुछ पूरी तरह आपकी भाषा में।
इस कोर्स के बारे में
एक निरंतर मान (continuous value) का अनुमान लगाने और डेटा को श्रेणियों (categories) में वर्गीकृत करने के बीच के अंतर को समझना आधुनिक डेटा साइंस की आधारशिला है। यह कोर्स R का उपयोग करके लीनियर और लॉजिस्टिक रिग्रेशन का स्पष्ट, वैचारिक और व्यावहारिक परिचय प्रदान करता है।
आप बुनियादी सांख्यिकीय अवधारणाओं को समझने से लेकर सक्रिय रूप से डेटा तैयार करने, भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने और व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए उनके परिणामों की व्याख्या करने तक आगे बढ़ेंगे। स्पष्ट लिखित स्पष्टीकरणों और संरचित कोड उदाहरणों के माध्यम से, आप उद्योग-मानक मेट्रिक्स का उपयोग करके मॉडल प्रदर्शन का मूल्यांकन कैसे करें, इसकी ठोस समझ हासिल करेंगे।
आप क्या सीखेंगे:
- रिग्रेशन और क्लासिफिकेशन कार्यों के बीच मूलभूत अंतरों को समझें
- आधुनिक R प्रोग्रामिंग डेटा मैनिपुलेशन वर्कफ़्लो का उपयोग करके कच्चे डेटासेट को तैयार और साफ करें
- निरंतर संख्यात्मक परिणामों (continuous numerical outcomes) का अनुमान लगाने के लिए लीनियर रिग्रेशन मॉडल बनाएं
- बाइनरी क्लासिफिकेशन और निर्णय लेने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल विकसित करें
- R-squared, RMSE, accuracy, और ROC-AUC जैसे प्रमुख मेट्रिक्स का उपयोग करके मॉडल प्रदर्शन का मूल्यांकन करें
- कार्रवाई योग्य व्यावसायिक अंतर्दृष्टि (actionable business insights) निकालने के लिए मॉडल गुणांकों (coefficients) की व्याख्या करें
यह कोर्स आवश्यक शब्दावली और भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग की वैचारिक नींव से शुरू होता है। फिर आप डेटा प्रीप्रोसेसिंग, R में मॉडल निर्माण, और अपने निष्कर्षों को मान्य करने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण मूल्यांकन तकनीकों के माध्यम से चरण-दर-चरण आगे बढ़ेंगे।
यह कोर्स शुरुआती लोगों, व्यावसायिक विश्लेषकों और महत्वाकांक्षी डेटा वैज्ञानिकों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो मशीन लर्निंग का व्यावहारिक परिचय चाहते हैं। किसी पूर्व प्रोग्रामिंग या उन्नत सांख्यिकीय अनुभव की आवश्यकता नहीं है।
डेटा-संचालित निर्णय लेने की अपनी यात्रा शुरू करें और आज ही भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग की अनिवार्यताओं में महारत हासिल करें।
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
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व्यक्तिगत AI ट्यूटर
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चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं -
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लाइफटाइम एक्सेस
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फ़ोन या कंप्यूटर
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14-दिन वापसी
बिना सवाल -
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 54 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (12)
इस कोर्स ने वही दिया जिसकी मुझे ज़रूरत थी। स्पष्टीकरण संक्षिप्त और सटीक थे। बहुत बढ़िया!
एक अच्छी शुरुआत। संरचना ज्यादातर स्पष्ट थी, लेकिन काश कुछ और वास्तविक दुनिया के उदाहरण होते। फिर भी, बहुत कुछ सीखा।
इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर दिया! सबक तार्किक रूप से प्रवाहित हुए, और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग स्पष्ट थे।
इस कोर्स का भरपूर आनंद लिया। जिस तरह से जानकारी प्रस्तुत की गई थी वह उत्कृष्ट थी, और व्यावहारिक अनुप्रयोगों को प्रभावी ढंग से उजागर किया गया था। बहुत बढ़िया काम!
मैं इस कोर्स को लेकर बहुत खुश हूँ। स्पष्टीकरण की स्पष्टता और पाठों की वास्तविक दुनिया की प्रयोज्यता बेहतरीन है।
इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर लिया! उदाहरण एकदम सही थे और सीखने को वास्तव में मजबूत करने में मदद की। निश्चित रूप से समय के लायक।
यह एक बढ़िया कोर्स है। संरचना तार्किक है और ज़्यादातर उदाहरण मददगार थे। हालाँकि, कुछ और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों की आवश्यकता है।
मेरी अपेक्षाओं से बढ़कर! संरचना तार्किक थी, और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों ने वास्तव में सीखने को मजबूत करने में मदद की। महान मूल्य।
यह मेरी उम्मीदों से बढ़कर था। पाठ तार्किक रूप से प्रवाहित हुए और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग सटीक थे। बहुत बढ़िया काम!
यह बिल्कुल वही था जो मैं ढूंढ रहा था। स्पष्टीकरण बहुत स्पष्ट थे और उदाहरणों ने अवधारणाओं को मजबूत करने में वास्तव में मदद की।
यदि आपके पास कुछ पूर्व ज्ञान है तो यह एक अच्छा कोर्स है। पूर्ण शुरुआती लोगों के लिए, कुछ अवधारणाएं थोड़ी चुनौतीपूर्ण हो सकती हैं। हालांकि, संरचना तार्किक है।
शिक्षार्थियों ने यह भी लिया
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वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए R: डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन
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R में व्यावहारिक डेटा साइंस: रिग्रेशन, फोरकास्टिंग, और टेक्स्ट माइनिंग
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +
बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।
मैं भुगतान कैसे करूँ? +
Stripe के माध्यम से कार्ड से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।
क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +
हाँ — 14 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।
मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +
हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।
क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +
हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।
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