डेटा साइंटिस्ट के रूप में अपना करियर शुरू करना चाहते हैं, लेकिन यह नहीं जानते कि शुरुआत कहाँ से करें? आप उपयुक्त स्थान पर हैं! हे दोस्तों, इस भयानक डेटा साइंस ट्यूटोरियल ब्लॉग में आपका स्वागत है, यह आपको डेटा विज्ञान की दुनिया में एक शुरुआत देगा। डेटा साइंस पर गहराई से ज्ञान प्राप्त करने के लिए, आप लाइव के लिए नामांकन कर सकते हैं 24/7 समर्थन और आजीवन पहुंच के साथ Edureka द्वारा। आइए आज हम क्या सीखेंगे इस पर नज़र डालते हैं:
- डेटा साइंस क्यों?
- डेटा साइंस क्या है?
- डेटा साइंटिस्ट कौन है?
- नौकरी के रुझान
- डाटा साइंस में समस्या का समाधान कैसे करें?
- डेटा विज्ञान घटक
- डेटा साइंटिस्ट जॉब रोल्स
डेटा साइंस क्यों?
यह कहा गया है कि डेटा साइंटिस्ट '21 वीं सदी की सबसे सेक्सी नौकरी' है। क्यों? क्योंकि पिछले कुछ वर्षों में, कंपनियां अपना डेटा स्टोर कर रही हैं। और यह प्रत्येक कंपनी द्वारा किया जा रहा है, इसने अचानक डेटा विस्फोट किया है। आज डेटा सबसे प्रचुर मात्रा में हो गया है।
लेकिन, आप इस डेटा का क्या करेंगे? एक उदाहरण का उपयोग करके इसे समझें:
कहते हैं, आपके पास एक कंपनी है जो मोबाइल फोन बनाती है। आपने अपना पहला उत्पाद जारी किया, और यह एक बड़े पैमाने पर हिट बन गया। हर तकनीक का एक जीवन होता है, है ना? तो, अब कुछ नया करने का समय आ गया है। लेकिन आप नहीं जानते कि क्या नया किया जाना चाहिए, ताकि उपयोगकर्ताओं की अपेक्षाओं को पूरा किया जा सके, जो आपकी अगली रिलीज का बेसब्री से इंतजार कर रहे हैं? 
कोई व्यक्ति, आपकी कंपनी में उपयोगकर्ता द्वारा बनाई गई प्रतिक्रिया का उपयोग करने और उन चीज़ों को लेने का विचार आता है जो हमें लगता है कि उपयोगकर्ता अगली रिलीज़ में उम्मीद कर रहे हैं।
डेटा साइंस में आता है, आप विभिन्न डेटा माइनिंग तकनीकों जैसे सेंटीमेंट एनालिसिस आदि को लागू करते हैं और वांछित परिणाम प्राप्त करते हैं।
यह केवल यही नहीं है, आप बेहतर निर्णय ले सकते हैं, आप कुशल तरीकों से अपनी उत्पादन लागत को कम कर सकते हैं, और अपने ग्राहकों को वह दे सकते हैं जो आप वास्तव में चाहते हैं!
इसके साथ, अनगिनत लाभ हैं जिनका परिणाम डेटा साइंस में हो सकता है, और इसलिए आपकी कंपनी के लिए डेटा साइंस टीम का होना नितांत आवश्यक हो गया है।इन जैसी आवश्यकताओं ने आज एक विषय के रूप में 'डेटा साइंस' का नेतृत्व किया, और इसलिए हम इस ब्लॉग को आपके लिए डेटा साइंस ट्यूटोरियल पर लिख रहे हैं। :)
डेटा साइंस ट्यूटोरियल: डेटा साइंस क्या है?
डेटा साइंस शब्द हाल ही में गणितीय सांख्यिकी और डेटा विश्लेषण के विकास के साथ उभरा है। यात्रा अद्भुत रही है, हमने आज डाटा साइंस के क्षेत्र में बहुत कुछ किया है।
अगले कुछ वर्षों में, हम भविष्य का अनुमान लगाने में सक्षम होंगे जैसा कि एमआईटी के शोधकर्ताओं ने दावा किया था। वे पहले से ही अपने भयानक अनुसंधान के साथ, भविष्य की भविष्यवाणी करने में एक मील का पत्थर तक पहुँच चुके हैं। वे अब अनुमान लगा सकते हैं कि किसी फिल्म के अगले दृश्य में उनकी मशीन के साथ क्या होगा! कैसे? वैसे यह आपके लिए अभी तक समझने के लिए थोड़ा जटिल हो सकता है, लेकिन इस ब्लॉग के अंत तक चिंता न करें, आपके पास इसका भी जवाब होगा।
वापस आकर, हम डेटा विज्ञान के बारे में बात कर रहे थे, इसे डेटा संचालित विज्ञान के रूप में भी जाना जाता है, जो विभिन्न तरीकों से डेटा से ज्ञान या अंतर्दृष्टि निकालने के लिए वैज्ञानिक तरीकों, प्रक्रियाओं और प्रणालियों का उपयोग करता है, यानी या तो संरचित या असंरचित।
ये तरीके और प्रक्रियाएं क्या हैं, आज हम इस डेटा साइंस ट्यूटोरियल में चर्चा करने जा रहे हैं।
आगे बढ़ते हुए, यह सब मस्तिष्क का तूफान कौन करता है, या कौन डेटा साइंस का अभ्यास करता है? ए डेटा वैज्ञानिक ।
डेटा साइंटिस्ट कौन है?
जैसा कि आप छवि में देख सकते हैं, एक डेटा वैज्ञानिक सभी ट्रेडों का मास्टर है! उन्हें मैथ्स में निपुण होना चाहिए, उन्हें बिज़नेस के क्षेत्र में आगे बढ़ना चाहिए, और साथ ही साथ उनके पास शानदार कंप्यूटर विज्ञान कौशल होना चाहिए। डरा हुआ? नहीं होगा हालाँकि आपको इन सभी क्षेत्रों में अच्छा बनने की आवश्यकता है, लेकिन अगर आप ऐसा नहीं करते हैं, तो भी आप अकेले नहीं हैं! 'पूर्ण डेटा वैज्ञानिक' जैसी कोई चीज नहीं है। यदि हम एक कॉर्पोरेट वातावरण में काम करने के बारे में बात करते हैं, तो काम टीमों के बीच वितरित किया जाता है, जिसमें प्रत्येक टीम की अपनी विशेषज्ञता होती है। लेकिन बात यह है, आपको इनमें से किसी एक क्षेत्र में पारंगत होना चाहिए। इसके अलावा, भले ही ये कौशल आपके लिए नए हों, सर्द! इसमें समय लग सकता है, लेकिन ये कौशल विकसित किए जा सकते हैं, और मुझे विश्वास है कि यह उस समय के लायक होगा जब आप निवेश करेंगे। क्यों? खैर, नौकरी के रुझानों पर नजर डालते हैं।
जावा में प्रतीक्षा और सूचना का उपयोग कैसे करें
डेटा साइंटिस्ट नौकरी के रुझान
खैर, ग्राफ यह सब कहता है, न केवल एक डेटा वैज्ञानिक के लिए बहुत सारे रोजगार के उद्घाटन हैं, बल्कि नौकरियां भी अच्छी तरह से भुगतान की जाती हैं! और नहीं, हमारा ब्लॉग वेतन के आंकड़ों को कवर नहीं करेगा, Google पर जाएं!
ठीक है, अब हम जानते हैं, डेटा साइंस सीखना वास्तव में समझ में आता है, न केवल इसलिए क्योंकि यह बहुत उपयोगी है, बल्कि निकट भविष्य में आपके पास इसमें एक महान कैरियर भी है।
आइए अब डेटा साइंस सीखने में अपनी यात्रा शुरू करें और शुरुआत करें,
डाटा साइंस में समस्या का समाधान कैसे करें?
तो अब, आइए चर्चा करें कि किसी समस्या को कैसे हल करना चाहिए और इसे डेटा विज्ञान के साथ हल करना चाहिए। डेटा विज्ञान में समस्याएं एल्गोरिदम का उपयोग करके हल की जाती हैं। लेकिन, जज के लिए सबसे बड़ी बात यह है कि किस एल्गोरिदम का उपयोग करना है और कब इसका उपयोग करना है?
मूल रूप से 5 प्रकार की समस्याएं हैं जिनका आप डेटा साइंस में सामना कर सकते हैं।
आइए इनमें से प्रत्येक प्रश्न और संबंधित एल्गोरिदम को एक-एक करके संबोधित करें:
यह A या B है?
इस प्रश्न के साथ, हम उन समस्याओं का उल्लेख कर रहे हैं जिनका एक स्पष्ट उत्तर है, क्योंकि जिन समस्याओं का एक निश्चित समाधान है, उत्तर या तो हां या नहीं, 1 या 0 हो सकता है, रुचि, हो सकता है या रुचि नहीं हो।
उदाहरण के लिए:
Q. आपके पास क्या होगा, चाय या कॉफी?
यहाँ, आप यह नहीं कह सकते कि आप कोक चाहते हैं! चूँकि सवाल केवल चाय या कॉफी का होता है, और इसलिए आप इनमें से किसी एक का ही जवाब दे सकते हैं।
जब हमारे पास केवल दो प्रकार के उत्तर होते हैं यानी हाँ या नहीं, 1 या 0, तो इसे 2 - क्लास वर्गीकरण कहा जाता है। दो से अधिक विकल्पों के साथ, इसे मल्टी क्लास क्लासिफिकेशन कहा जाता है।
इसके अलावा, जब भी आप सवालों के घेरे में आते हैं, तो इसका उत्तर स्पष्ट है, डेटा साइंस में आप क्लासिफिकेशन एल्गोरिदम का उपयोग करके इन समस्याओं को हल करेंगे।
इस डेटा साइंस ट्यूटोरियल में अगली समस्या यह है कि आप इस पर आ सकते हैं, शायद कुछ इस तरह से,
क्या यह अजीब है?
पैटर्न के साथ इस तरह के सवाल और एनोमली डिटेक्शन एल्गोरिदम का उपयोग करके हल किया जा सकता है।
उदाहरण के लिए:
समस्या को जोड़ने की कोशिश करें 'क्या यह अजीब है?' इस आरेख के लिए,
उपरोक्त पैटर्न में क्या अजीब है? लाल आदमी, यह नहीं है?
जब भी पैटर्न में कोई विघ्न आता है, एल्गोरिथ्म झंडे कि समीक्षा करने के लिए हमारे लिए विशेष घटना। इस एल्गोरिथ्म का एक वास्तविक विश्व अनुप्रयोग क्रेडिट कार्ड कंपनियों द्वारा लागू किया गया है, जहां उपयोगकर्ता द्वारा किसी भी असामान्य लेनदेन को समीक्षा के लिए चिह्नित किया गया है। इसलिए सुरक्षा को लागू करना और निगरानी पर मानव के प्रयास को कम करना।
आइए इस डेटा साइंस ट्यूटोरियल में अगली समस्या पर नजर डालें, डरें नहीं, गणित से संबंधित हैं
कितनी या कितनी?
आप में से, जो गणित की तरह नहीं हैं, राहत मिली! प्रतिगमन एल्गोरिदम यहाँ हैं!
इसलिए, जब भी कोई समस्या होती है जो आंकड़े या संख्यात्मक मान पूछ सकती है, तो हम इसे प्रतिगमन एल्गोरिदम का उपयोग करके हल करते हैं।
उदाहरण के लिए:
कल का तापमान क्या होगा?
चूंकि हम इस समस्या की प्रतिक्रिया में एक संख्यात्मक मूल्य की उम्मीद करते हैं, हम इसे प्रतिगमन एल्गोरिदम का उपयोग करके हल करेंगे।
इस डेटा विज्ञान ट्यूटोरियल में आगे बढ़ते हुए, आइए अगले एल्गोरिथम पर चर्चा करें,
यह कैसे व्यवस्थित है?
कहते हैं कि आपके पास कुछ डेटा है, अब आपके पास कोई विचार नहीं है, इस डेटा से कैसे मतलब रखें। इसलिए सवाल, यह कैसे व्यवस्थित है?
ठीक है, आप इसे क्लस्टरिंग एल्गोरिदम का उपयोग करके हल कर सकते हैं। वे इन समस्याओं को कैसे हल करते हैं? चलो देखते हैं:
क्लस्टरिंग एल्गोरिदम डेटा को उन विशेषताओं के संदर्भ में समूहित करता है जो सामान्य हैं। उपरोक्त आरेख में उदाहरण के लिए, डॉट्स को रंगों के आधार पर व्यवस्थित किया जाता है। इसी तरह, यह कोई भी डेटा हो, क्लस्टरिंग एल्गोरिदम यह समझने की कोशिश करते हैं कि उनके बीच क्या आम है और इसलिए उन्हें एक साथ 'क्लस्टर'।
इस डेटा साइंस ट्यूटोरियल में अगली और अंतिम तरह की समस्या है, जिसका सामना आप कर सकते हैं,
मुझे आगे क्या करना चाहिये?
जब भी आप एक समस्या का सामना करते हैं, जिसमें आपके कंप्यूटर को आपके द्वारा दिए गए प्रशिक्षण के आधार पर निर्णय लेना होता है, तो इसमें सुदृढीकरण एल्गोरिदम शामिल होता है।
उदाहरण के लिए:
आपका तापमान नियंत्रण प्रणाली, जब यह तय करना होता है कि उसे कमरे का तापमान कम करना चाहिए, या इसे बढ़ाना चाहिए।
ये एल्गोरिदम कैसे काम करते हैं?
ये एल्गोरिदम मानव मनोविज्ञान पर आधारित हैं। हम सही सराहना की जा रही पसंद है? कंप्यूटर इन एल्गोरिदम को लागू करते हैं, और प्रशिक्षित होने पर सराहना की उम्मीद करते हैं। कैसे? चलो देखते हैं।
कंप्यूटर को क्या करना है, यह सिखाने के बजाय, आप यह तय करते हैं कि क्या करना है, और उस क्रिया के अंत में, आप सकारात्मक या नकारात्मक प्रतिक्रिया देते हैं। इसलिए, यह परिभाषित करने के बजाय कि आपके सिस्टम में क्या सही है और क्या गलत है, आप अपने सिस्टम को 'निर्णय' करने दें कि क्या करना है, और अंत में एक प्रतिक्रिया दें।
यह आपके कुत्ते को प्रशिक्षित करने जैसा है। आप नियंत्रित नहीं कर सकते कि आपका कुत्ता क्या करता है, है ना? लेकिन जब आप गलत करते हैं तो आप उसे डांट सकते हैं। इसी तरह, शायद उसे पीठ पर थपथपाना जब वह करता है जो अपेक्षित है।
ऊपर दिए गए उदाहरण में इस समझ को लागू करें, कल्पना करें कि आप तापमान नियंत्रण प्रणाली का प्रशिक्षण दे रहे हैं, इसलिए जब भी नहीं। कमरे में लोग बढ़ जाते हैं, सिस्टम द्वारा की जाने वाली कार्रवाई होनी चाहिए। या तो तापमान कम करें या बढ़ाएं। चूंकि हमारा सिस्टम कुछ भी नहीं समझता है, इसलिए यह एक यादृच्छिक निर्णय लेता है, मान लीजिए कि यह तापमान बढ़ाता है। इसलिए, आप एक नकारात्मक प्रतिक्रिया देते हैं। इसके साथ, कंप्यूटर समझता है कि जब भी कमरे में लोगों की संख्या बढ़े, तो तापमान में कभी वृद्धि न हो।
इसी तरह अन्य कार्यों के लिए, आप प्रतिक्रिया देंगे।प्रत्येक प्रतिक्रिया के साथ आपका सिस्टम सीख रहा है और इसलिए अपने अगले निर्णय में अधिक सटीक हो जाता है, इस प्रकार की सीखने को सुदृढीकरण सीखना कहा जाता है।
अब, इस डेटा साइंस ट्यूटोरियल में हमने जो एल्गोरिदम सीखा है, उसमें एक सामान्य 'सीखने का अभ्यास' शामिल है। हम मशीन को सही सीख रहे हैं?
मशीन लर्निंग क्या है?
यह एक प्रकार का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है जो कंप्यूटर को अपने आप सीखने में सक्षम बनाता है यानी बिना स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए। मशीन सीखने के साथ, मशीनें अपने कोड को अपडेट कर सकती हैं, जब भी वे एक नई स्थिति में आते हैं।
इस डेटा साइंस ट्यूटोरियल में शामिल है, अब हम जानते हैं कि डेटा साइंस अपने विश्लेषण के लिए मशीन लर्निंग और इसके एल्गोरिदम द्वारा समर्थित है। हम विश्लेषण कैसे करते हैं, हम इसे कहां करते हैं। डेटा साइंस में आगे कुछ घटक हैं जो हमें इन सभी सवालों के समाधान में सहायता करते हैं।
इससे पहले कि मैं जवाब दूं कि MIT भविष्य की भविष्यवाणी कैसे कर सकता है, क्योंकि मुझे लगता है कि आप लोग अब इसे संबंधित कर सकते हैं। इसलिए, एमआईटी के शोधकर्ताओं ने फिल्मों के साथ अपने मॉडल को प्रशिक्षित किया और कंप्यूटरों ने सीखा कि मनुष्य कैसे प्रतिक्रिया करते हैं, या एक कार्रवाई करने से पहले वे कैसे कार्य करते हैं।
उदाहरण के लिए, जब आप किसी ऐसे व्यक्ति से हाथ मिलाते हैं, जिससे आप अपना हाथ अपनी जेब से निकालते हैं, या शायद व्यक्ति पर झुक जाता है। मूल रूप से एक 'पूर्व कार्रवाई' है जो हम करते हैं। फिल्मों की मदद से कंप्यूटर को इन 'पूर्व क्रियाओं' पर प्रशिक्षित किया गया था। और अधिक से अधिक फिल्मों का अवलोकन करके, उनके कंप्यूटर तब यह अनुमान लगाने में सक्षम थे कि चरित्र की अगली क्रिया क्या हो सकती है।
यह आसान नहीं है? मुझे इस डेटा साइंस ट्यूटोरियल में एक और सवाल आपके ऊपर फेंकने दो! मशीन लर्निंग का कौन सा एल्गोरिथ्म उन्होंने इसमें लागू किया होगा?
डेटा विज्ञान घटक
1. डेटासेट
आप किस पर विश्लेषण करेंगे? डेटा, सही? आपको बहुत अधिक डेटा की आवश्यकता होती है जिसका विश्लेषण किया जा सकता है, यह डेटा आपके एल्गोरिदम या विश्लेषणात्मक टूल को खिलाया जाता है। यह डेटा आपको पूर्व में किए गए विभिन्न शोधों से प्राप्त होता है।
2. आर स्टूडियो
आर सांख्यिकीय कंप्यूटिंग और ग्राफिक्स के लिए एक खुला स्रोत प्रोग्रामिंग भाषा और सॉफ्टवेयर वातावरण है जो आर फाउंडेशन द्वारा समर्थित है। R भाषा का उपयोग R Studio नामक IDE में किया जाता है।
इसका उपयोग क्यों किया जाता है?
- प्रोग्रामिंग और सांख्यिकीय भाषा
- एक सांख्यिकीय भाषा के रूप में उपयोग किए जाने के अलावा, यह विश्लेषणात्मक उद्देश्यों के लिए एक प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग भी किया जा सकता है।
- डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन
- सबसे प्रमुख एनालिटिक्स टूल में से एक होने के अलावा, आर भी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उपयोग किए जाने वाले सबसे लोकप्रिय टूल में से एक है।
- सरल और सीखने में आसान
- आर एक सरल और सीखना, पढ़ना और लिखना आसान है
- नि: शुल्क और मुक्त स्रोत
- R एक FLOSS (Free / Libre और Open Source Software) का एक उदाहरण है, जिसका अर्थ है कि कोई भी इस सॉफ़्टवेयर की प्रतियां आसानी से वितरित कर सकता है, इसे स्रोत कोड पढ़ सकता है, इसे संशोधित कर सकता है, आदि।
आर स्टूडियो विश्लेषण के लिए पर्याप्त था, जब तक कि हमारे डेटासेट विशाल नहीं हो गए, उसी समय असंरचित भी। इस प्रकार के डेटा को बिग डेटा कहा जाता था।
3. बड़ा डेटा
बिग डेटा, डेटा सेट के संग्रह के लिए एक शब्द है जो इतना बड़ा और जटिल है कि ऑन-हैंड डेटाबेस मैनेजमेंट टूल्स या पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग एप्लिकेशन का उपयोग करना मुश्किल हो जाता है।
अब इस डेटा को बनाने के लिए, हमें एक टूल के साथ आना होगा, क्योंकि कोई भी पारंपरिक सॉफ्टवेयर इस तरह के डेटा को संभाल नहीं सकता था, और इसलिए हम Hadoop के साथ आए।
4. हैडॉप
कैसे ग + + में गोटो का उपयोग करने के लिए
Hadoop एक ढांचा है जो हमें मदद करता है दुकान तथा प्रक्रिया समानांतर और एक वितरण फैशन में बड़े डेटासेट।
Hadoop के स्टोर और प्रोसेस भाग पर ध्यान दें।
दुकान
Hadoop में स्टोरेज का हिस्सा HDFS यानी Hadoop डिस्ट्रीब्यूटेड फाइल सिस्टम द्वारा संभाला जाता है। यह एक वितरित पारिस्थितिकी तंत्र में उच्च उपलब्धता प्रदान करता है। यह जिस तरह से कार्य करता है, यह आने वाली सूचनाओं को विखंडन में तोड़ता है, और उन्हें एक क्लस्टर में विभिन्न नोड्स में वितरित करता है, जो वितरित भंडारण की अनुमति देता है।
प्रक्रिया
MapReduce Hadoop प्रोसेसिंग का दिल है। एल्गोरिदम दो महत्वपूर्ण कार्य करते हैं, मानचित्र और कम करते हैं। मैपर टास्क को छोटे-छोटे टास्क में तोड़ देते हैं, जिन्हें पैरालीली प्रोसेस किया जाता है। एक बार, सभी मैपर अपने काम का हिस्सा करते हैं, वे अपने परिणामों को एकत्र करते हैं, और फिर इन परिणामों को कम करके प्रक्रिया को सरल मान दिया जाता है। Hadoop के बारे में अधिक जानने के लिए आप हमारे माध्यम से जा सकते हैं ।
यदि हम Hadoop को Data Science में हमारे भंडारण के रूप में उपयोग करते हैं, तो वितरित वातावरण में अच्छा प्रदर्शन करने में असमर्थता के कारण R Studio के साथ इनपुट को संसाधित करना मुश्किल हो जाता है, इसलिए हमारे पास Spark R है।
5. स्पार्क आर
यह एक आर पैकेज है, जो आर के साथ अपाचे स्पार्क का उपयोग करने का एक हल्का तरीका प्रदान करता है। आप इसका उपयोग परंपरा आर अनुप्रयोगों पर क्यों करेंगे? क्योंकि, यह एक वितरित डेटा फ़्रेम कार्यान्वयन प्रदान करता है जो ऑपरेशन जैसे चयन, फ़िल्टरिंग, एकत्रीकरण आदि का समर्थन करता है, लेकिन बड़े डेटासेट पर।
अब आराम करो! हम इस डेटा साइंस ट्यूटोरियल में तकनीकी भाग के साथ काम कर रहे हैं, आइए अब इसे अपने नौकरी के नजरिए से देखें। मुझे लगता है कि आपने अब तक डेटा साइंटिस्ट के लिए सैलरी की गुहार लगाई होगी, लेकिन फिर भी, उन जॉब रोल्स पर चर्चा करें जो डेटा साइंटिस्ट के रूप में आपके लिए उपलब्ध हैं।
डेटा साइंटिस्ट जॉब रोल्स
कुछ प्रमुख डेटा वैज्ञानिक नौकरी के शीर्षक हैं:
- डेटा वैज्ञानिक
- डाटा इंजीनियर
- डेटा आर्किटेक्ट
- डेटा प्रशासक
- डेटा विश्लेषक
- व्यापार विश्लेषक
- डेटा / एनालिटिक्स मैनेजर
- बिजनेस इंटेलिजेंस मैनेजर
नीचे इस डेटा साइंस ट्यूटोरियल में Payscale.com चार्ट यूएसए और भारत में कौशल द्वारा औसत डेटा वैज्ञानिक वेतन दिखाता है।
डेटा साइंस करियर के अवसरों का लाभ उठाने के लिए डेटा साइंस और बिग डेटा एनालिटिक्स में अप-स्किल के लिए समय परिपक्व है जो आपके रास्ते में आते हैं। यह हमें डेटा साइंस ट्यूटोरियल ब्लॉग के अंत में लाता है। मुझे उम्मीद है कि यह ब्लॉग जानकारीपूर्ण था और आपके लिए मूल्य वर्धित था। अब डेटा विज्ञान की दुनिया में प्रवेश करने और एक सफल डेटा वैज्ञानिक बनने का समय है।
एडुर्का ने एक विशेष रूप से क्यूरेट किया है जो आपको K-Means Clustering, Decision Trees, Random Forest, Naive Bayes जैसे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में विशेषज्ञता हासिल करने में मदद करता है। आप सांख्यिकी, टाइम सीरीज़, टेक्स्ट माइनिंग और दीप लर्निंग से परिचय के बारे में जानेंगे। इस कोर्स के लिए नए बैच जल्द ही शुरू हो रहे हैं !!
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