पायथन एक्सप्लोरेटरी डाटा विश्लेषण: साफ करें, दृश्य बनाएं, और डाटा तैयार करेंName

डेटा विज्ञान के क्षेत्र में, डेटा विश्लेषण (Data Analysis) का अर्थ है, किसी भी डेटा को समझना, उसका विश्लेषण करना, और उसके आधार पर भविष्यवाणियां करना। यह पाठ्यक्रम आपको पायथन का प्रयोग करते हुए संपूर्ण EDA प्रक्रिया के माध्यम से मार्गदर्शन करेगा. आप सीखेंगे कि कैसे नए डाटासेट को व्यवस्थित रूप से ऑडिट किया जाए, विसंगति को संबोधित किया जाए, और उन्नत विश्लेषण के लिए अपने डाटा को संरचना दी जाए. व्यावहारिक कोड उदाहरणों और संरचनात्मक व्याख्याओं को पढ़कर, आप संख्यात्मक और श्रेणीगत दोनों डाटा को साफ करने, चरों के बीच संबंधों को खोजने, और नीचे की धारा मशीन सीखने के कार्यों के लिए अपनी खोजों को तैयार करने के लिए आत्मविश्वास प्राप्त करेंगे. आप क्या सीखेंगे: -खोज डेटा विश्लेषण के मूल सिद्धांतों को समझें और प्रारंभिक डेटा ऑडिट कैसे करें। - पहचान, गणना और गायब या खराब मानों को बदलकर अव्यवस्थापूर्ण डाटासेट को साफ और वैध करें. - आधुनिक सीबोर्न विजुअलाइजेशन तकनीक का उपयोग कर चरों के बीच संबंधों का विश्लेषण करें। - डेटा में हेरफेर को सुचारू बनाने के लिए कुशल विधि चेनिंग सहित आधुनिक पांडा प्रथाओं का उपयोग करें। - मशीन लर्निंग मॉडल के लिए डेटा को अनुकूलित करने के लिए नई सुविधाओं और संतुलन श्रेणीगत चर का इंजीनियरिंग। - अपने अन्वेषण के दौरान खोजे गए संरचनात्मक पैटर्न पर आधारित परिकल्पनाओं को तैयार करें और परीक्षण करें। पाठ्यक्रम मूलभूत परिभाषाओं और बुनियादी डेटा निरीक्षण तकनीकों से शुरू होता है, फिर डेटा सफाई, दृश्यीकरण रणनीतियों और फीचर इंजीनियरिंग में जाता है। आप कच्चे, अपरिभाषित डेटा से मॉडलिंग के लिए तैयार संरचनात्मक डेटा सेट तक प्रगति करेंगे, पूरी तरह से लिखित व्याख्याओं और साफ कोड स्निपेट्स द्वारा निर्देशित। यह कोर्स डाटा विज्ञान, व्यापार विश्लेषकों तथा पायथन उत्साहियों के लिए है जो डाटा तैयार करने में मजबूत आधार बनाना चाहते हैं. EDA के साथ कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि पायथन सिंटेक्स के साथ मूलभूत परिचितता उपयोगी है. आजकल मुद्रण के लिए कागज का उपयोग कम हो गया है और सूचना प्रौद्योगिकी का उपयोग बढ़ रहा है।