डाटा विज्ञान के लिए सांख्यिकी और मशीन सीखना

मशीन लर्निंग के पीछे सांख्यिकीय सिद्धांतों को समझना वास्तव में काम करने वाले मॉडल बनाने की कुंजी है। यह पाठ्य-आधारित पाठ्यक्रम कच्चे डेटा, सांख्यिकीय सिद्धांत और पूर्वानुमान मॉडलिंग के बीच अंतर को दूर करता है। आप डेटा के बारे में पढ़ने से सक्रिय रूप से इसका विश्लेषण करने के लिए संक्रमण करेंगे, सही सांख्यिकीय परीक्षणों को चुनने और मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए आत्मविश्वास प्राप्त करेंगे। स्पष्ट लिखित व्याख्याओं और व्यावहारिक कोड उदाहरणों के माध्यम से काम करके, आप आधुनिक डेटा विज्ञान को शक्ति देने वाली मूल गणितीय अवधारणाओं पर हावी हो जाएंगे। आप क्या सीखेंगे: - संभावना वितरण, परिकल्पना परीक्षण और रीग्रेसन विश्लेषण सहित बुनियादी सांख्यिकीय अवधारणाओं को समझें। - पायथन का प्रयोग कर वर्गीकरण तथा पुनरावृत्ति कार्य के लिये मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लागू करें -आधुनिक डेटा फ्रेम लाइब्रेरी और पूर्व-प्रसंस्करण तकनीकों का उपयोग करके डेटा को कुशलता से साफ और तैयार करना। - मजबूत वैधता मापांक का उपयोग करके मॉडल प्रदर्शन का आकलन करें और ओवरफिटिंग जैसे आम चूक से बचें। - मॉडल प्रयोगों को ट्रैक करने और तैनाती जीवन चक्र को समझने के लिए बुनियादी एमएलओपी अवधारणाओं को लागू करें। पाठ्यक्रम की शुरुआत आवश्यक शब्दावली तथा सांख्यिकीय परिभाषा से होती है, उसके बाद चरणबद्ध रीग्रेसन, वर्गीकरण तथा मॉडल मूल्यांकन की ओर बढ़ता है. आप संरचनात्मक पाठ्य पाठ्यक्रम तथा कोड स्निपेट के माध्यम से प्रगति करेंगे, जो आपके सैद्धांतिक ज्ञान को व्यावहारिक अनुप्रयोग के साथ सुदृढ़ करने के लिए डिज़ाइन किया गया है. यह पाठ्यक्रम उन शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो डेटा विज्ञान में एक ठोस नींव स्थापित करना चाहते हैं, जिसमें कोई पूर्व उन्नत गणित या प्रोग्रामिंग अनुभव की आवश्यकता नहीं है। आधुनिक शिक्षा के लिए आवश्यक ज्ञान और कौशल का विकास करना।