Data Science with Python : NOA

पूरी तरह से ऑफ़लाइन विज्ञापनों के बिना अजगर के साथ डेटा विज्ञान पर एक मजबूत पकड़ प्राप्त 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