📊डेटा सायन्स आणि ॲनालिटिक्समध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्ता

तंत्रज्ञान आणि डेटा · 11 युनिट · विनामूल्य, सदस्यत्वाशिवाय
1 डेटा विज्ञान आणि विश्लेषणातील कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा परिचय: कार्यप्रवाह, भूमिका, सीमा, प्रमाणीकरण आणि नीतिशास्त्र
2 डेटा संकलन आणि स्त्रोत समजून घेणे: स्कीमा, सॅम्पलिंग, गुणवत्ता आणि लीक जागरूकता
3 डेटा क्लीनिंग आणि प्रीप्रोसेसिंग: गहाळ मूल्य, बाह्य आणि प्रकार रूपांतरण
4 एक्सप्लोरेटरी डेटा ॲनालिसिस (EDA): वितरण, संबंध आणि प्रारंभिक अंतर्दृष्टी
5 वैशिष्ट्य अभियांत्रिकी: रूपे निर्माण करणे, कोडिंग, स्केलिंग आणि गळती टाळणे
6 मॉडेल बिल्डिंग: समस्या व्याख्या, अल्गोरिदम निवड आणि प्रशिक्षण/चाचणी विभाजन
7 मॉडेल मूल्यांकन: मेट्रिक्स, क्रॉस-व्हॅलिडेशन आणि एक्सट्रीम लर्निंग
8 व्हिज्युअलायझेशन आणि स्टोरीटेलिंग: अचूक ग्राफिक्स, प्रामाणिक ग्राफिक्स
9 कोड जनरेशन: पायथन (पांडा) आणि SQL सह AI-सहाय्यित विश्लेषण
10 डेटा लीकेज आणि पुनरुत्पादनक्षमता: मूक आपत्ती आणि शिस्त
11 MLOps फाउंडेशन, नैतिकता, गोपनीयता आणि जबाबदार विश्लेषण
सर्व प्रशिक्षण पहिल्या युनिटपासून सुरुवात करा