Data Science 101 - Machine Learning Tutorials

Data Science 101 is an educational app to learn machine learning algorithms. Due to data science and artificial intelligence, new technologies are emerging and there is need for more specialization in this field.

This app is a beginner guide for anyone who wants to study data science and make their own machine learning models.

This app provides high quality resources for students to study data science and machine learning algorithms and also provides required code.

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Features:

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1. Learn various machine learning algorithms:

a. Linear Regression

b. k-means Clustering

c. KNN

d. SVM

e. Naive Bayes

f. Decision Trees

2. Includes code for developing models of various machine learning algorithms in Python.

Different datasets are used to develop models so that students can understand which algorithms to use.

3. Learn to develop various data science projects. Various projects are included in the application so that students can relate concepts with real life problems.

Some projects include:

a. Sentiment analysis

b. Web Scraping

c. Handwritten digit recognition

4. Learn various scientific libraries(Numpy, Pandas, Matplotlib).

There are many references available if students wants to study some concepts deeply.

Download this app and start learning for free.

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डाटा विज्ञान 101 मशीन सीखने एल्गोरिदम जानने के लिए एक शैक्षिक अनुप्रयोग है। डेटा विज्ञान और कृत्रिम बुद्धि के कारण, नई प्रौद्योगिकियों में उभर रहे हैं और वहाँ इस क्षेत्र में अधिक विशेषज्ञता के लिए की जरूरत है।

इस एप्लिकेशन को जो कोई डेटा विज्ञान का अध्ययन करने और अपने स्वयं के शिक्षण मॉडेल बनाना चाहता है के लिए एक शुरुआत गाइड है।

इस एप्लिकेशन को डेटा विज्ञान और मशीन सीखने एल्गोरिदम का अध्ययन करने के लिए छात्रों के लिए उच्च गुणवत्ता संसाधन उपलब्ध कराता है और यह भी आवश्यक कोड प्रदान करता है।

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विशेषताएं:

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1. पता लगाएं विभिन्न मशीन सीखने एल्गोरिदम:

ए। रेखीय प्रतिगमन

ख। k-मतलब है क्लस्टरिंग

सी। KNN

घ। SVM

ई। अनुभवहीन Bayes

च। निर्णय के पेड़

2. पायथन में विभिन्न मशीन सीखने एल्गोरिदम के मॉडल के विकास के लिए कोड भी शामिल है।

अलग डेटासेट, ताकि विद्यार्थी जो एल्गोरिदम का उपयोग करने के लिए समझ सकते हैं मॉडल विकसित करने के लिए उपयोग किया जाता है।

3. विभिन्न डेटा विज्ञान परियोजनाओं को विकसित करने के बारे में जानें। विभिन्न परियोजनाओं आवेदन में शामिल कर रहे हैं ताकि छात्रों को वास्तविक जीवन की समस्याओं के साथ अवधारणाओं से संबंधित कर सकते हैं।

कुछ परियोजनाओं में शामिल हैं:

ए। भावनाओं का विश्लेषण

ख। वेब स्क्रेपिंग

सी। हस्तलिखित अंकों मान्यता

4. विभिन्न वैज्ञानिक पुस्तकालयों (Numpy, पांडा, matplotlib) जानें।

वहाँ कई संदर्भ छात्रों गहरा कुछ अवधारणाओं का अध्ययन करना चाहता है, तो उपलब्ध हैं।

इस एप्लिकेशन डाउनलोड करें और मुक्त करने के लिए सीखने शुरू करते हैं।

क्या तुम सच में इस अनुप्रयोग की तरह फिर अपने दोस्तों के साथ साझा और यह एक सकारात्मक रेटिंग देते हैं।