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पूरी तरह से ऑफ़लाइन पायथन के साथ डेटा साइंस पर मजबूत पकड़ हासिल करें
डेटा विज्ञान डेटा के आयोजन, प्रसंस्करण और विश्लेषण के माध्यम से डेटा के विशाल और विविध सेट से ज्ञान और अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की प्रक्रिया है। इसमें कई अलग-अलग विषयों जैसे गणितीय और सांख्यिकीय मॉडलिंग, इसके स्रोत से डेटा निकालना और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों को लागू करना शामिल है। अक्सर इसमें संरचित और असंरचित डेटा दोनों को इकट्ठा करने के लिए बड़ी डेटा तकनीकों को शामिल करना शामिल होता है। नीचे हम कुछ उदाहरण परिदृश्य देखेंगे जहां डेटा विज्ञान का उपयोग किया जाता है।
अध्याय शामिल हैं
डेटा विज्ञान परिचय
डेटा विज्ञान पर्यावरण सेटअप
पांडा
Numpy
matplotlib
डेटा संचालन
डेटा सफाई
CSV डेटा संसाधित करना
प्रसंस्करण JSON डेटा
प्रसंस्करण XLS डेटा
संबंधपरक डेटाबेस
NoSQL डेटाबेस
दिनांक और समय
डेटा की तकरार
डेटा एकत्रीकरण
HTML पेज पढ़ना
प्रसंस्करण डेटा असंरचित
शब्द टोकन
स्टेमिंग और लेमेटेटाइजेशन
चार्ट गुण
चार्ट स्टाइलिंग
छोटे भूखंड
हीट मैप्स
तितर बितर भूखंडों
बबल चार्ट
3 डी चार्ट
समय श्रृंखला
भौगोलिक डेटा
ग्राफ डेटा
मापने केंद्रीय प्रवृत्ति
वियरेन्स मापना
सामान्य वितरण
द्विपद वितरण
पॉसों वितरण
बर्नौली वितरण
पी-मूल्य
सह - संबंध
ची - वर्ग परीक्षण
रेखीय प्रतिगमन
नवीनतम संस्करण 1.2 में नया क्या है
Last updated on Oct 10, 2020
Minor bug fixes and improvements. Install or update to the newest version to check it out!
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Data Science with Python : Ful
1.2 by AndroFrenzy
Oct 10, 2020