Python के साथ आउटब्रेक प्रेडिक्शन और डेटा एनालिसिस

बीमारियां कैसे फैलती हैं, यह समझना आधुनिक डेटा साइंस और पब्लिक हेल्थ में एक महत्वपूर्ण कौशल है। यह कोर्स आपको हेल्थ डेटा को प्रोसेस करने और भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग की जाने वाली आवश्यक तकनीकों से परिचित कराता है। आप कच्चे डेटा से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि की ओर बढ़ेंगे, जटिल डेटासेट को साफ करना सीखेंगे, वैश्विक रुझानों की कल्पना करेंगे, और भविष्य के मामलों की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लागू करेंगे। आप क्या सीखेंगे: - मूलभूत epidemiological डेटा संरचनाओं और शब्दावली को समझें - हेल्थ रिकॉर्ड में रुझानों और विसंगतियों की पहचान करने के लिए एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस करें - कन्फर्म मामलों, रिकवरी और मृत्यु दर को ट्रैक करने के लिए स्पष्ट डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं - केस फ़ोरकास्टिंग के लिए प्रेडिक्टिव मॉडल बनाने के लिए Random Forest एल्गोरिदम लागू करें - आधुनिक वैलिडेशन तकनीकों का उपयोग करके मॉडल प्रदर्शन का मूल्यांकन करें - विशेष रूप से टाइम-सीरीज़ हेल्थ डेटा के लिए डेटा क्लीनिंग और प्रीप्रोसेसिंग का अभ्यास करें यह कोर्स डेटा हेरफेर और प्रेडिक्टिव मॉडलिंग के लिए Python के व्यावहारिक अनुप्रयोग में जाने से पहले डेटा साइंस की बुनियादी अवधारणाओं और मुख्य शब्दावली से शुरू होता है। यह कोर्स डेटा साइंस या हेल्थ एनालिटिक्स में रुचि रखने वाले पूर्ण शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, और इसके लिए किसी पूर्व प्रोग्रामिंग अनुभव की आवश्यकता नहीं है। आज ही वास्तविक दुनिया के स्वास्थ्य डेटा का विश्लेषण करके अपने डेटा साइंस कौशल का निर्माण शुरू करें।