📊ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ

ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ · 11 ಘಟಕ · ಉಚಿತ, ಸದಸ್ಯತ್ವವಿಲ್ಲದೆ
1 ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಪರಿಚಯ: ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ, ಪಾತ್ರಗಳು, ಬೌಂಡರೀಸ್, ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್ ಮತ್ತು ಎಥಿಕ್ಸ್
2 ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ ತಿಳುವಳಿಕೆ: ಸ್ಕೀಮಾ, ಮಾದರಿ, ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಸೋರಿಕೆ ಜಾಗೃತಿ
3 ಡೇಟಾ ಕ್ಲೀನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್: ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯ, ಔಟ್‌ಲೈಯರ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಕಾರದ ಪರಿವರ್ತನೆ
4 ಎಕ್ಸ್‌ಪ್ಲೋರೇಟರಿ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ (EDA): ವಿತರಣೆಗಳು, ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ ಒಳನೋಟಗಳು
5 ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್: ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು, ಕೋಡಿಂಗ್, ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು
6 ಮಾದರಿ ಕಟ್ಟಡ: ಸಮಸ್ಯೆಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ/ಪರೀಕ್ಷೆ ವಿಭಜನೆ
7 ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್, ಕ್ರಾಸ್-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಮತ್ತು ಎಕ್ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಕಲಿಕೆ
8 ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಕಥೆ ಹೇಳುವಿಕೆ: ನಿಖರವಾದ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್, ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್
9 ಕೋಡ್ ಜನರೇಷನ್: ಪೈಥಾನ್ (ಪಾಂಡಾಗಳು) ಮತ್ತು SQL ಜೊತೆ AI-ಸಹಾಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
10 ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆ ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದನೆ: ಮೌನ ವಿಪತ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಶಿಸ್ತು
11 MLOps ಫೌಂಡೇಶನ್, ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಎಲ್ಲಾ ತರಬೇತಿಗಳು ಮೊದಲ ಘಟಕದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ