वाणिज्यिक अंतरिक्ष उद्योग का अध्ययन

डेटा विज्ञान सिद्धांत को सीखने से लेकर वास्तविक दुनिया के परिदृश्य में इसका उपयोग करने तक का संक्रमण चुनौतीपूर्ण हो सकता है। लिखित व्याख्याओं, संरचित कोड वॉकथ्रू और चरण-दर-चरण विश्लेषण के माध्यम से, आप सीखेंगे कि कैसे अव्यवस्थापूर्ण डेटा सेटों को संभालना है, खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण करना है और जटिल व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए भविष्यवाणियों वाले मशीन लर्निंग मॉडल बनाना है। आप क्या सीखेंगे: -व्यापार संबंधी सवालों को परिभाषित करने से लेकर भविष्यवाणी संबंधी अंतर्दृष्टि का उपयोग करने तक मूलभूत डेटा विज्ञान पद्धति को समझें। -आधुनिक एपीआई, वेब स्क्रैपिंग तकनीक और मजबूत डेटा-वर्नलिंग लाइब्रेरी का उपयोग करके कच्चे डेटा को इकट्ठा करना और साफ करना। -प्रक्षेपण और लैंडिंग डेटा में छिपे पैटर्न को उजागर करने के लिए अन्वेषण डेटा विश्लेषण और सांख्यिकीय मॉडलिंग करना। - वर्गीकरण एल्गोरिदम का उपयोग करके सफल रॉकेट लैंडिंग का पूर्वानुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल का निर्माण और अनुकूलन। - अपने डेटा पाइपलाइनों को पुन: उत्पन्न करने योग्य और साफ सुनिश्चित करने के लिए टाइप हिंट और मॉड्यूलर कोड संरचनाओं जैसी आधुनिक प्रथाओं को लागू करें। पाठ्यक्रम आवश्यक शब्दावली, बुनियादी परियोजना पद्धतियों और बुनियादी परिभाषाओं के साथ शुरू होता है, इससे पहले कि आप डेटा संग्रह, प्रसंस्करण और पूर्वानुमान मॉडलिंग के माध्यम से मार्गदर्शन करें। यह कोर्स उन महत्वाकांक्षी डाटा विश्लेषकों और जूनियर डाटा वैज्ञानिकों के लिए है जिनके पास पायथन की बुनियादी समझ है और जो पोर्टफोलियो- तैयार परियोजना बनाना चाहते हैं. कोई उन्नत पूर्व आवश्यकताएं आवश्यक नहीं हैं. आजकल विज्ञान के क्षेत्र में भी इसका प्रयोग होने लगा है।