📊डाटा विज्ञान र विश्लेषण मा कृत्रिम बुद्धिमत्ता

प्रविधि र डाटा · 11 एकाइ · नि: शुल्क, सदस्यता बिना
1 डाटा विज्ञान र विश्लेषणमा कृत्रिम बुद्धिमत्ताको परिचय: कार्यप्रवाह, भूमिका, सीमा, प्रमाणीकरण र नैतिकता
2 डाटा सङ्कलन र स्रोत बुझाइ: योजना, नमूना, गुणस्तर र चुहावट जागरूकता
3 डाटा क्लिनिङ र प्रिप्रोसेसिङ: छुटेको मान, आउटलियर र प्रकार रूपान्तरण
4 अन्वेषण डेटा विश्लेषण (EDA): वितरण, सम्बन्ध, र प्रारम्भिक अन्तर्दृष्टि
5 सुविधा ईन्जिनियरिङ्: भेरिएन्टहरू उत्पन्न गर्दै, कोडिङ, स्केलिङ, र चुहावट बेवास्ता गर्दै
6 मोडेल निर्माण: समस्या परिभाषा, एल्गोरिथ्म चयन, र प्रशिक्षण/परीक्षण विभाजन
7 मोडेल मूल्याङ्कन: मेट्रिक्स, क्रस-प्रमाणीकरण, र चरम शिक्षा
8 भिजुअलाइजेशन र स्टोरीटेलिङ: सटीक ग्राफिक्स, इमानदार ग्राफिक्स
9 कोड जेनेरेसन: पाइथन (पान्डा) र SQL को साथ एआई-सहायता विश्लेषण
10 डाटा चुहावट र पुन: उत्पादनशीलता: मौन आपदा र अनुशासन
11 MLOps फाउन्डेशन, नैतिकता, गोपनीयता र जिम्मेवार विश्लेषण
सबै तालिमहरू पहिलो एकाइबाट सुरु गर्नुहोस्