📊डेटा साइंस और एनालिटिक्स में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

प्रौद्योगिकी एवं डेटा · 11 इकाई · मुफ़्त, सदस्यता के बिना
1 डेटा साइंस और एनालिटिक्स में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का परिचय: वर्कफ़्लो, भूमिकाएँ, सीमाएँ, मान्यता और नैतिकता
2 डेटा संग्रह और स्रोत समझ: स्कीमा, नमूनाकरण, गुणवत्ता और रिसाव जागरूकता
3 डेटा सफ़ाई और प्रीप्रोसेसिंग: गुम मूल्य, बाहरी और प्रकार रूपांतरण
4 खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (ईडीए): वितरण, संबंध और प्रारंभिक अंतर्दृष्टि
5 फ़ीचर इंजीनियरिंग: वेरिएंट तैयार करना, कोडिंग, स्केलिंग और रिसाव से बचना
6 मॉडल निर्माण: समस्या परिभाषा, एल्गोरिथम चयन, और प्रशिक्षण/परीक्षण विभाजन
7 मॉडल मूल्यांकन: मेट्रिक्स, क्रॉस-वैलिडेशन और एक्सट्रीम लर्निंग
8 विज़ुअलाइज़ेशन और कहानी सुनाना: सटीक ग्राफ़िक्स, ईमानदार ग्राफ़िक्स
9 कोड जनरेशन: पायथन (पांडा) और एसक्यूएल के साथ एआई-सहायता प्राप्त विश्लेषण
10 डेटा रिसाव और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता: मूक आपदाएँ और अनुशासन
11 एमएलओपीएस फाउंडेशन, नैतिकता, गोपनीयता और जिम्मेदार विश्लेषण
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