Data Science Ultimate

KNCMAP

ಈ ಆ್ಯಪ್ ಕುರಿತು

ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಸಂಪರ್ಕವು ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕಲಿಯಲು, ಅವರ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅಥವಾ ಪ್ರಯಾಣದಲ್ಲಿರುವಾಗ ಅವರ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ರಿಫ್ರೆಶ್ ಮಾಡಲು ಬಯಸುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ ಈ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣಗಳು:
ಆಫ್‌ಲೈನ್ ಪ್ರವೇಶ:

ಈ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಅದರ ಆಫ್‌ಲೈನ್ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆ. ಸಕ್ರಿಯ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಸಂಪರ್ಕದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಬಳಕೆದಾರರು ಎಲ್ಲಾ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ಗಳು, ಪಾಠಗಳು ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು, ಇದು ಪ್ರಯಾಣದಲ್ಲಿರುವಾಗ, ಪ್ರಯಾಣದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಸೀಮಿತ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಕಲಿಯಲು ಆದರ್ಶ ಸಂಗಾತಿಯಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಮಗ್ರ ವಿಷಯ:

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಹರಿಕಾರರಿಂದ ಮುಂದುವರಿದ ಹಂತಗಳವರೆಗೆ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ನೀವು ಈಗಷ್ಟೇ ಪೈಥಾನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿರಲಿ ಅಥವಾ ಸುಧಾರಿತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಪ್ರಮುಖ ವಿಷಯಗಳು ಸೇರಿವೆ:
ಡೇಟಾ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್: ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ತಂತ್ರಗಳು.
ಎಕ್ಸ್‌ಪ್ಲೋರೇಟರಿ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ (EDA): ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳು.
ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳು: ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಡಿಪಾಯ, ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತೀರ್ಮಾನ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ: ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ: ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು, ಸಿಎನ್‌ಎನ್‌ಗಳು, ಆರ್‌ಎನ್‌ಎನ್‌ಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳ ಪರಿಚಯ.
ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ: ಹಡೂಪ್, ಸ್ಪಾರ್ಕ್, ಇತ್ಯಾದಿ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು.
ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ತಂತ್ರಗಳು.
ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಲೈಬ್ರರಿಗಳು: ಪಾಂಡಾಗಳು, ನಮ್‌ಪಿ, ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್, ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ, ಕೆರಾಸ್ ಮುಂತಾದ ಜನಪ್ರಿಯ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು.
ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ಗಳು:

ಆಳವಾದ, ಹಂತ-ಹಂತದ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ಗಳು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಮೂಲಕ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪೈಥಾನ್, R, ಮತ್ತು SQL ನಲ್ಲಿ ಕೋಡ್ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹ್ಯಾಂಡ್ಸ್-ಆನ್ ವ್ಯಾಯಾಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಅನುಸರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ ಅನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ (ಆರಂಭಿಕ, ಮಧ್ಯಂತರ, ಸುಧಾರಿತ), ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಯ ಆಯ್ಕೆಯೊಂದಿಗೆ.
ಗ್ಲಾಸರಿ ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖ ವಿಭಾಗ:

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪರಿಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಸಮಗ್ರ ಗ್ಲಾಸರಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಬಳಕೆದಾರರು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವಾಗ ಅವರು ಎದುರಿಸುವ ಯಾವುದೇ ಪದವನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಒಂದು ಉಲ್ಲೇಖ ವಿಭಾಗವು ಸೂತ್ರಗಳು, ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ವಿವಿಧ ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ತ್ವರಿತ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಕಲಿಕೆಯ ಮಾರ್ಗಗಳು:

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಾವೀಣ್ಯತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾರ್ಗಗಳು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳಿಂದ ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳವರೆಗೆ ತಮ್ಮ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹಂತಹಂತವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲು ವಿಷಯಗಳ ತಾರ್ಕಿಕ ಅನುಕ್ರಮದ ಮೂಲಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತವೆ.
ರಸಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು:

ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಲು, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ರತಿ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ರಸಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಇದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ವಸ್ತುವಿನ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅವರ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ತಪ್ಪುಗಳಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ವಿವರವಾದ ಪರಿಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಮಾದರಿ ಯೋಜನೆಗಳು:

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದಾಗಿದೆ. ಈ ಯೋಜನೆಗಳು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:
ಮನೆ ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು
ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾದ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
ಸಮಯ-ಸರಣಿ ಮುನ್ಸೂಚನೆ, ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು.
ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ವಿಷಯ:

ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ:
ಆರಂಭಿಕರು: ನೀವು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಹೊಸಬರಾಗಿದ್ದರೆ, ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾದ ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಸುಲಭವಾದ ಪರಿಚಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಧ್ಯಂತರ ಕಲಿಯುವವರು: ಈಗಾಗಲೇ ಸ್ವಲ್ಪ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವವರು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣದಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಧುಮುಕಬಹುದು.
ಸುಧಾರಿತ ಬಳಕೆದಾರರು: ಡೇಟಾ ವೃತ್ತಿಪರರು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು AI ನಲ್ಲಿನ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ತಂತ್ರಗಳಂತಹ ಸುಧಾರಿತ ವಿಷಯದಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಬಹುದು.
ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರರು: ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಅಥವಾ ವೃತ್ತಿಪರ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಬಯಸುವ ಯಾರಾದರೂ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲವೆಂದು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
ಪ್ರಯೋಜನಗಳು:
ಅನುಕೂಲತೆ: ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಸಂಪರ್ಕದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಎಲ್ಲಾ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶ.
ರಚನಾತ್ಮಕ ಕಲಿಕೆ: ಹಿಂದಿನ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸುವ ವಿಷಯಗಳ ತಾರ್ಕಿಕ ಪ್ರಗತಿ, ಸ್ವಯಂ-ಗತಿಯ ಕಲಿಕೆಗೆ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ.
ಹ್ಯಾಂಡ್ಸ್-ಆನ್ ಅಭ್ಯಾಸ: ನೀವು ಕಲಿತದ್ದನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಕೋಡಿಂಗ್ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ನೈಜ-ಜೀವನದ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

ಗೌಪ್ಯತಾ ನೀತಿ https://kncmap.com/privacy-policy/