Data Science
ਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ, Python ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਬੁਨਿਆਦ — ਰਾਅ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਇੱਕ ਵਰਕਿੰਗ ਮਾਡਲ ਤੱਕ ਦਾ ਪੂਰਾ ਰਾਹ।
⏱ ਸਮਾਂ: 30–40 ਦਿਨ
ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਕਿਉਂ ਸਿੱਖੀਏ?
ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਤੋਂ ਇੱਕ ਕਦਮ ਅੱਗੇ ਹੈ — ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਿ ਕੀ ਹੋਇਆ, ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ’ਤੇ ਅਧਾਰਿਤ — ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਾਡਾ Data Analytics ਜਾਂ Python ਕੋਰਸ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਇਹ ਅਗਲਾ ਕੁਦਰਤੀ ਕਦਮ ਹੈ।
- ਵਿਸ਼ਾਲ ਅਤੇ ਮੰਗ ਵਿੱਚ — ਵਿੱਤ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਈ-ਕਾਮਰਸ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਅਸਲੀ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਹੈਂਡਸ-ਆਨ — ਹਰ ਮੌਡਿਊਲ ਅਸਲੀ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ’ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- Machine Learning ਵੱਲ ਇੱਕ ਰਾਹ — ਇਹ ਕੋਰਸ ਉਹ ਨੀਂਹ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ’ਤੇ ਸਾਡਾ Machine Learning ਕੋਰਸ ਬਣਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ: ਬੇਸਿਕ Python (ਸਾਡੇ Python ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਕਵਰ) ਇੱਥੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ।
ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਸਿਲੇਬਸ
ਛੇ ਮੌਡਿਊਲ, ਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਤੁਹਾਡੇ ਪਹਿਲੇ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਤੱਕ।
ਮੌਡਿਊਲ 01
ਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਬੇਬਿਲਿਟੀ ਬੁਨਿਆਦ
- ਡਿਸਕ੍ਰਿਪਟਿਵ ਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ
- ਪ੍ਰੋਬੇਬਿਲਿਟੀ ਬੇਸਿਕਸ
- ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸੈਂਪਲਿੰਗ
ਮੌਡਿਊਲ 02
ਡੇਟਾ ਰੈਂਗਲਿੰਗ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿੰਗ
- ਗੁੰਮ ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲ ਕਰਨਾ
- ਆਊਟਲਾਇਰਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ
- ਗੰਦੇ ਅਸਲੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਰੀਸ਼ੇਪ ਕਰਨਾ
ਮੌਡਿਊਲ 03
ਐਕਸਪਲੋਰੇਟਰੀ ਡੇਟਾ ਐਨਾਲਿਸਿਸ
- ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਸਬੰਧ ਲੱਭਣਾ
- Python ਨਾਲ ਵਿਜ਼ੁਅਲ ਐਕਸਪਲੋਰੇਸ਼ਨ
ਮੌਡਿਊਲ 04
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ
- ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਬਨਾਮ ਅਨਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ
- ਮਾਡਲ-ਬਿਲਡਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ
ਮੌਡਿਊਲ 05
ਮਾਡਲ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬੇਸਿਕਸ
- scikit-learn ਨਾਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ
- scikit-learn ਨਾਲ ਕਲਾਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨ
- ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ
ਮੌਡਿਊਲ 06
ਕੈਪਸਟੋਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਤੇ ਸਟੋਰੀਟੈਲਿੰਗ
- ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ’ਤੇ ਐਂਡ ਟੂ ਐਂਡ ਕੰਮ ਕਰਨਾ
- ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦੱਸਣਾ
ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹੋਏ
ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਤੌਰ ’ਤੇ ਸਪੈਸ਼ਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ? ਸਾਡਾ Machine Learning ਕੋਰਸ ਇੱਥੇ ਦਿੱਤੀ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।