Data Science
स्टैटिस्टिक्स, Python और मशीन-लर्निंग फंडामेंटल्स — रॉ डेटा से एक वर्किंग मॉडल तक का पूरा रास्ता।
⏱ अवधि: 30–40 दिन
डेटा साइंस क्यों सीखें?
डेटा साइंस एनालिटिक्स से एक कदम आगे है — सिर्फ़ यह रिपोर्ट करने के बजाय कि क्या हुआ, आप ऐसे मॉडल बनाते हैं जो पैटर्न्स समझाते हैं और भविष्यवाणी करते हैं।
- एनालिटिक्स पर आधारित — अगर आपने हमारा Data Analytics या Python कोर्स किया है, तो यह अगला नेचुरल कदम है।
- व्यापक और डिमांड में — फाइनेंस, हेल्थकेयर, ई-कॉमर्स, लॉजिस्टिक्स में इस्तेमाल होता है।
- असली डेटा के साथ हैंड्स-ऑन — हर मॉड्यूल असली डेटासेट्स पर काम करता है, टॉय उदाहरण नहीं।
- Machine Learning की तरफ़ एक रास्ता — यह कोर्स वह नींव रखता है जिस पर हमारा Machine Learning कोर्स बनता है।
शुरू करने से पहले: बेसिक Python (हमारे Python कोर्स में कवर) यहाँ तेज़ी से आगे बढ़ने में मदद करेगा।
डेटा साइंस सिलेबस
छह मॉड्यूल्स, स्टैटिस्टिक्स से लेकर आपके पहले मशीन-लर्निंग मॉडल तक।
मॉड्यूल 01
स्टैटिस्टिक्स और प्रोबेबिलिटी फाउंडेशंस
- डिस्क्रिप्टिव स्टैटिस्टिक्स
- प्रोबेबिलिटी बेसिक्स
- डिस्ट्रीब्यूशंस और सैंपलिंग
मॉड्यूल 02
डेटा रैंगलिंग और क्लीनिंग
- मिसिंग डेटा हैंडल करना
- आउटलायर्स से निपटना
- गन्दे असली डेटा को रीशेप करना
मॉड्यूल 03
एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस
- पैटर्न्स और रिलेशनशिप्स ढूँढना
- Python के साथ विज़ुअल एक्सप्लोरेशन
मॉड्यूल 04
मशीन लर्निंग कॉन्सेप्ट्स का परिचय
- सुपरवाइज़्ड बनाम अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग
- मॉडल-बिल्डिंग वर्कफ़्लो
मॉड्यूल 05
मॉडल बिल्डिंग बेसिक्स
- scikit-learn के साथ रिग्रेशन
- scikit-learn के साथ क्लासिफिकेशन
- एक सिंपल मॉडल को इवैल्यूएट करना
मॉड्यूल 06
कैपस्टोन प्रोजेक्ट और स्टोरीटेलिंग
- एक असली डेटासेट पर एंड टू एंड काम करना
- निष्कर्षों को साफ़ तरीके से बताना
आगे बढ़ते हुए
मॉडलिंग और एल्गोरिदम में खासतौर पर स्पेशलाइज़ करना चाहते हैं? हमारा Machine Learning कोर्स यहाँ पेश की गई हर चीज़ में गहराई से जाता है।