अच्छी मूलभूत सामग्री। मैंने संरचित दृष्टिकोण की सराहना की, हालाँकि काश कुछ और वास्तविक दुनिया के केस स्टडीज़ होते।
डाटा विश्लेषण के लिए आर प्रोग्रामिंग आधार
सांख्यिकीय कंप्यूटिंग और पेशेवर डेटा विज्ञान में अपनी यात्रा शुरू करने के लिए आर सिंटेक्स और डेटा संरचनाओं के मूल तत्वों को सीखें.
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एआई प्रशिक्षक
किसी भी पाठ के बारे में पूछें और तुरंत, कभी भी स्पष्ट उत्तर पाएँ। -
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कोई शेड्यूल या डेडलाइन नहीं — अपनी गति से, जब चाहें तब सीखें। -
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हिंदी में
पाठ, कार्य और प्रमाणपत्र — सब कुछ पूरी तरह आपकी भाषा में।
इस कोर्स के बारे में
यह एक नए प्रकार का प्रोग्रामिंग भाषा है जो डेटा को विश्लेषण और विश्लेषण के लिए एक नए तरीके से प्रस्तुत करता है, जो डेटा को एक नए तरीके से प्रस्तुत करता है, जो डेटा को एक नए तरीके से प्रस्तुत करता है।
आप बुनियादी प्रोग्रामिंग तर्क को समझने से जटिल डाटासेट को संभालने, गणना करने और डाटा प्रोसेसिंग के लिये कुशल स्क्रिप्ट लिखने में सक्षम होंगे. इस पाठ आधारित प्रोग्राम के अंत तक, आपके पास डाटा को प्रभावी ढंग से व्यवस्थित करने और उसे उन्नत सांख्यिकीय मॉडलिंग के लिये तैयार करने के लिये आवश्यक कौशल होंगे.
आप क्या सीखेंगे:
- मूल आर सिंटेक्स, वेरिएबल आबंटन तथा मूल आंकड़ा प्रकार जैसे संख्यात्मक तथा तार्किक मान समझें
- जटिल गणना और डाटा तुलना करने के लिये अंकगणित तथा संबंधपरक ऑपरेटरों को लागू करे
- डाटा फ्रेम, मैट्रिक्स तथा वेक्टर सहित मूलभूत डाटा संरचना का प्रयोग कर जानकारी व्यवस्थित करें
- नियंत्रण प्रवाह कथन तथा अंतर्निर्मित फंक्शन्स को लागू करें ताकि दोहराने वाले कार्य तथा तर्क स्वचालित हों
- शुद्ध, पढ़ने योग्य कोड के लिए मूल पाइप ऑपरेटर का प्रयोग कर आधुनिक डाटा हेरफेर तकनीक का अभ्यास करें
-विश्लेषण के लिए संरचित डेटा सेट तैयार करने के लिए डेटा सफाई और परिवर्तन रणनीतियों का उपयोग करें।
पाठ्यक्रम मूलभूत शब्दावली तथा वातावरण की अवधारणाओं से प्रारंभ होता है, उसके बाद व्यावहारिक लिखित अभ्यासों में जाता है जो डाटा संगठन तथा तार्किक प्रोग्रामिंग को कवर करते हैं. आप संरचनात्मक व्याख्याओं के माध्यम से काम करेंगे जो आर कोड को लिखने में आपका विश्वास बढ़ाएगा.
यह पाठ्यक्रम पूर्ण प्रारंभिक के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिनके पास कोई पूर्व प्रोग्रामिंग अनुभव नहीं है और जो डेटा विज्ञान या अनुसंधान के लिए आर में ठोस आधार चाहते हैं. आज आर की शक्ति के साथ अपने डेटा विज्ञान टूलकिट का निर्माण शुरू करें.
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
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व्यक्तिगत AI ट्यूटर
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ऑडियो संस्करण शामिल
चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं -
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लाइफटाइम एक्सेस
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14-दिन वापसी
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 42 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (14)
यह एक अच्छी शुरुआत थी। संरचना तार्किक है, और यह मूल बातों को प्रभावी ढंग से कवर करता है। उन्नत शिक्षार्थियों के लिए शायद बहुत परिचयात्मक हो।
यह करके बहुत खुश हूँ! इसने एक ठोस नींव प्रदान की और उदाहरण बहुत मददगार थे। निश्चित रूप से मेरे पैसे का मूल्य मिला।
इससे बेहतर सीखने का अनुभव नहीं मांग सकता था। संरचना पूरी तरह से प्रवाहित हुई, और उदाहरण अविश्वसनीय रूप से प्रासंगिक थे। अत्यधिक अनुशंसा करता हूँ!
इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर दिया। स्ट्रक्चर एकदम सही था, ज्ञान को कदम-दर-कदम बनाया। वास्तव में मूल्यवान सामग्री।
इस कोर्स ने मेरी अपेक्षाओं को पार कर लिया! संरचना तार्किक थी, और स्पष्टीकरण बिल्कुल स्पष्ट थे। बहुत सारा ज्ञान प्राप्त किया।
इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर दिया। चर्चा किए गए वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग अविश्वसनीय रूप से उपयोगी हैं। बहुत बढ़िया काम!
यह कोर्स लेने के लिए बहुत खुश हूँ। उदाहरण प्रासंगिक थे और कठिन कॉन्सेप्ट्स को समझने में मदद की। लगा कि मैंने वास्तविक प्रगति की है।
यह एक ठीक-ठाक परिचय है। अधिक विविध उदाहरणों और मॉड्यूल के बीच थोड़े बेहतर प्रवाह से लाभ हो सकता है।
यह एक बढ़िया कोर्स है। संरचना तार्किक है और ज़्यादातर उदाहरण मददगार थे। हालाँकि, कुछ और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों की आवश्यकता है।
काफी अच्छी नींव। स्पष्टीकरण आम तौर पर स्पष्ट थे, और संरचना समझ में आई। मैं कहूँगा कि यह एक सार्थक कोर्स है।
यह एक ठीक-ठाक परिचय है। हालाँकि, अवधारणाओं को मजबूत करने के लिए कुछ और वास्तविक दुनिया के उदाहरणों का उपयोग किया जा सकता है।
इस कोर्स का भरपूर आनंद लिया। जिस तरह से जानकारी प्रस्तुत की गई थी वह उत्कृष्ट थी, और व्यावहारिक अनुप्रयोगों को प्रभावी ढंग से उजागर किया गया था। बहुत बढ़िया काम!
विषय का अच्छा परिचय। संरचना तार्किक थी, और अधिकांश उदाहरण प्रासंगिक थे, हालांकि मैं कुछ क्षेत्रों में अधिक गहराई चाहता था।
शिक्षार्थियों ने यह भी लिया
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वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए R: डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन
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R में व्यावहारिक डेटा साइंस: रिग्रेशन, फोरकास्टिंग, और टेक्स्ट माइनिंग
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
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बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।
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हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।
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