Data science
यामध्‍ये जाहिराती आहेतअ‍ॅपमधील खरेदी
प्रत्येकजण
info
१ ह+
डाउनलोड
प्रत्येकजण
अधिक जाणून घ्या
या अ‍ॅपविषयी
जेव्हा पायथॉन, सांख्यिकी आणि मशीन लर्निंग विविध संसाधनांमध्ये विखुरलेले असतात, तेव्हा डेटा सायन्स आव्हानात्मक वाटू शकते. 'डेटा सायन्स' हे धडे आणि कॅल्क्युलेटर एकत्र आणते, जे तुम्हाला वर्ग, प्रकल्प आणि मुलाखतींसाठी डेटा विश्लेषण, व्हिज्युअलायझेशन आणि सांख्यिकीचा ऑफलाइन अभ्यास करण्यास मदत करते.
📚 मुख्य वैशिष्ट्ये
✅ संरचित डेटा सायन्स धडे
१२ क्षेत्रांचा अभ्यास करा: पाया आणि उद्देश; करिअर, भूमिका आणि भाषा; उद्योग अनुप्रयोग आणि केस स्टडीज; सीमा आणि तुलना; मुख्य पद्धती आणि अल्गोरिदम; पायथॉनची पायाभूत तत्त्वे; डेटा इनपुट/आउटपुट आणि अंतर्ग्रहण; रँग्लिंग आणि एकत्रीकरण; व्हिज्युअलायझेशन; टाइम सिरीज, स्थानिक आणि नेटवर्क; वर्णनात्मक सांख्यिकी आणि वितरण; आणि सांख्यिकीय चाचण्या आणि संबंध.
✅ डेटा विश्लेषणासाठी पायथॉन शिका
फाइल्स, वेब स्रोत आणि डेटाबेसमधून पायथॉन डेटा इनपुटचा अभ्यास करा, त्यानंतर क्लीनिंग, एकत्रीकरण, चार्ट्स आणि व्हिज्युअलायझेशनचा अभ्यास करा. त्यांना टाइम सिरीज, जिओस्पेशियल आणि नेटवर्क डेटा संकल्पनांशी जोडा.
✅ सांख्यिकीमध्ये आत्मविश्वास वाढवा
मध्यमान, मध्यक, बहुलक, विचरण, प्रमाण विचलन, शतांशक, झेड-स्कोअर, संभाव्यता वितरण, सहसंबंध, सहविचरण, परिकल्पना चाचणी आणि विश्वासार्हता अंतराल यांचा आढावा घ्या. निष्कर्ष काढण्यापूर्वी, विविध मापनं तुम्हाला डेटासेटबद्दल काय सांगतात ते शिका.
✅ २१ मोफत डेटा सायन्स साधने
मध्यमान/मध्यक/बहुलक, विचरण, प्रमाण विचलन, कक्षा आणि आंतरचतुर्थक श्रेणी, शतांशक, झेड-स्कोअर, भारित मध्यमान, सहविचरण, सहसंबंध, संभाव्यता, सामान्य आणि द्विपदी वितरण, नमुन्याचा आकार, विश्वासार्हता अंतराल, सामान्यीकरण, किमान-कमाल मापन, प्रमाणीकरण, गहाळ मूल्ये, बाह्यबिंदू शोध, CSV सारांश आणि वर्णनात्मक सांख्यिकी वापरून पहा.
✅ सर्व ४५ टूल्सपर्यंत विस्तार करा
एकदाच खरेदी केल्यावर संपूर्ण टूल कलेक्शन अनलॉक होते, ज्यामध्ये लिनियर आणि लॉजिस्टिक रिग्रेशन, आर-स्क्वेअर्ड, एमएई, एमएसई, आरएमएसई, क्लासिफिकेशन मेट्रिक्स, कन्फ्युजन मॅट्रिक्स, आरओसी/एयूसी, के-मीन्स, केएनएन, डिसिजन ट्रीज, एन्ट्रॉपी, गिनी इम्प्युरिटी, नेव्ह बायस, पीसीए, सिमिलॅरिटी, डिस्टन्स, मूव्हिंग एव्हरेजेस, एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग, ए/बी टेस्टिंग, फीचर इम्पॉर्टन्स आणि प्रोजेक्ट प्लॅनिंग यांचा समावेश होतो.
✅ कसे करावे, ऑफलाइन वाचन आणि शोध
पायथन, मशीन लर्निंग, सांख्यिकी आणि व्हिज्युअलायझेशन या विषयांचा पुन्हा अभ्यास करण्यासाठी ३० नवीन 'कसे करावे' लेख, ऑफलाइन धडे, बुकमार्क्स आणि शोध यांचा वापर करा.
👥 हे कोणासाठी आहे?
• विद्यार्थी: धडे आणि उदाहरणांच्या गणितांसह सांख्यिकी, असाइनमेंट्स आणि व्हायवा प्रश्नांची उजळणी करा.
• पायथन नवशिक्यांसाठी: कोड लिहिण्यापूर्वी डेटा इनपुट, क्लीनिंग, ॲग्रीगेशन आणि प्लॉट्स शिका.
• इच्छुक विश्लेषकांसाठी: डेटासेटचा अभ्यास करताना समरी स्टॅटिस्टिक्स, मिसिंग व्हॅल्यूज आणि स्केलिंग एक्सप्लोर करा.
• प्रोजेक्ट शिकणाऱ्यांसाठी: मुलाखतींपूर्वी रिग्रेशन, क्लस्टरिंग, मॉडेल मूल्यांकन आणि हायपोथिसिस चाचणीची उजळणी करा.
💡 डेटा सायन्स का निवडावे?
नोट्स आणि स्वतंत्र कॅल्क्युलेटरमध्ये सतत बदल करण्याऐवजी, एकाच ॲपमध्ये संकल्पना आणि संबंधित गणिताचा अभ्यास करा. धडे, ३० 'कसे करावे' (How-To) लेख, २१ मोफत टूल्स, एकदाच टूल अनलॉक करण्याची सुविधा, बुकमार्क्स आणि ऑफलाइन वाचन हे सर्व उजळणीसाठी मदत करतात. उदाहरणार्थ, मॉडेलची कामगिरी तपासण्यापूर्वी CSV सारांशाचे पुनरावलोकन करा आणि आउटलायर्स तपासा. हा एक शैक्षणिक संदर्भ आहे, थेट पायथॉन आयडीई (IDE) किंवा व्यावसायिक प्रमाणीकरणाचा पर्याय नाही.
❓ वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न
प्रश्न: मी डेटा सायन्स ऑफलाइन शिकू शकतो का?
उत्तर: होय. धड्यांमधील सामग्री ऑफलाइन उपलब्ध आहे, ज्यामुळे तुम्हाला प्रवासात किंवा विश्वसनीय कनेक्शनपासून दूर असताना अभ्यास करण्यास मदत होते.
प्रश्न: हे ॲप पायथॉन आणि सांख्यिकी शिकवते का?
उत्तर: होय. विषयांमध्ये पायथॉन डेटा इनजेशन, रँग्लिंग, व्हिज्युअलायझेशन, वर्णनात्मक सांख्यिकी, वितरण, सांख्यिकीय चाचणी आणि संबंध यांचा समावेश आहे.
प्रश्न: खरेदी न करता काय समाविष्ट आहे?
उ: सांख्यिकी, संभाव्यता, नॉर्मलायझेशन, मिसिंग डेटा, आउटलायर्स आणि CSV सारांशांसाठी २१ मोफत कॅल्क्युलेटर्स आहेत. एकदा खरेदी केल्यावर सर्व ४५ टूल्स अनलॉक होतात.
प्र: मी येथे मशीन लर्निंग मॉडेल्सना प्रशिक्षित करू शकतो का?
उ: हे ॲप ML संकल्पना शिकवते आणि विश्लेषणात्मक कॅल्क्युलेटर्स पुरवते. हे थेट मॉडेल-प्रशिक्षण वातावरण किंवा पायथॉन कोड रनर नाही.
🚀 पायथॉन, सांख्यिकी, डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग संकल्पना आणि व्हिज्युअलायझेशन शिकण्यासाठी आजच 'डेटा सायन्स' डाउनलोड करा. तुमचा पाया अधिक मजबूत करा, उपयुक्त टूल्सचा शोध घ्या आणि तुमचे पुढील अभ्यासाचे सत्र यशस्वी करा!
📚 मुख्य वैशिष्ट्ये
✅ संरचित डेटा सायन्स धडे
१२ क्षेत्रांचा अभ्यास करा: पाया आणि उद्देश; करिअर, भूमिका आणि भाषा; उद्योग अनुप्रयोग आणि केस स्टडीज; सीमा आणि तुलना; मुख्य पद्धती आणि अल्गोरिदम; पायथॉनची पायाभूत तत्त्वे; डेटा इनपुट/आउटपुट आणि अंतर्ग्रहण; रँग्लिंग आणि एकत्रीकरण; व्हिज्युअलायझेशन; टाइम सिरीज, स्थानिक आणि नेटवर्क; वर्णनात्मक सांख्यिकी आणि वितरण; आणि सांख्यिकीय चाचण्या आणि संबंध.
✅ डेटा विश्लेषणासाठी पायथॉन शिका
फाइल्स, वेब स्रोत आणि डेटाबेसमधून पायथॉन डेटा इनपुटचा अभ्यास करा, त्यानंतर क्लीनिंग, एकत्रीकरण, चार्ट्स आणि व्हिज्युअलायझेशनचा अभ्यास करा. त्यांना टाइम सिरीज, जिओस्पेशियल आणि नेटवर्क डेटा संकल्पनांशी जोडा.
✅ सांख्यिकीमध्ये आत्मविश्वास वाढवा
मध्यमान, मध्यक, बहुलक, विचरण, प्रमाण विचलन, शतांशक, झेड-स्कोअर, संभाव्यता वितरण, सहसंबंध, सहविचरण, परिकल्पना चाचणी आणि विश्वासार्हता अंतराल यांचा आढावा घ्या. निष्कर्ष काढण्यापूर्वी, विविध मापनं तुम्हाला डेटासेटबद्दल काय सांगतात ते शिका.
✅ २१ मोफत डेटा सायन्स साधने
मध्यमान/मध्यक/बहुलक, विचरण, प्रमाण विचलन, कक्षा आणि आंतरचतुर्थक श्रेणी, शतांशक, झेड-स्कोअर, भारित मध्यमान, सहविचरण, सहसंबंध, संभाव्यता, सामान्य आणि द्विपदी वितरण, नमुन्याचा आकार, विश्वासार्हता अंतराल, सामान्यीकरण, किमान-कमाल मापन, प्रमाणीकरण, गहाळ मूल्ये, बाह्यबिंदू शोध, CSV सारांश आणि वर्णनात्मक सांख्यिकी वापरून पहा.
✅ सर्व ४५ टूल्सपर्यंत विस्तार करा
एकदाच खरेदी केल्यावर संपूर्ण टूल कलेक्शन अनलॉक होते, ज्यामध्ये लिनियर आणि लॉजिस्टिक रिग्रेशन, आर-स्क्वेअर्ड, एमएई, एमएसई, आरएमएसई, क्लासिफिकेशन मेट्रिक्स, कन्फ्युजन मॅट्रिक्स, आरओसी/एयूसी, के-मीन्स, केएनएन, डिसिजन ट्रीज, एन्ट्रॉपी, गिनी इम्प्युरिटी, नेव्ह बायस, पीसीए, सिमिलॅरिटी, डिस्टन्स, मूव्हिंग एव्हरेजेस, एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग, ए/बी टेस्टिंग, फीचर इम्पॉर्टन्स आणि प्रोजेक्ट प्लॅनिंग यांचा समावेश होतो.
✅ कसे करावे, ऑफलाइन वाचन आणि शोध
पायथन, मशीन लर्निंग, सांख्यिकी आणि व्हिज्युअलायझेशन या विषयांचा पुन्हा अभ्यास करण्यासाठी ३० नवीन 'कसे करावे' लेख, ऑफलाइन धडे, बुकमार्क्स आणि शोध यांचा वापर करा.
👥 हे कोणासाठी आहे?
• विद्यार्थी: धडे आणि उदाहरणांच्या गणितांसह सांख्यिकी, असाइनमेंट्स आणि व्हायवा प्रश्नांची उजळणी करा.
• पायथन नवशिक्यांसाठी: कोड लिहिण्यापूर्वी डेटा इनपुट, क्लीनिंग, ॲग्रीगेशन आणि प्लॉट्स शिका.
• इच्छुक विश्लेषकांसाठी: डेटासेटचा अभ्यास करताना समरी स्टॅटिस्टिक्स, मिसिंग व्हॅल्यूज आणि स्केलिंग एक्सप्लोर करा.
• प्रोजेक्ट शिकणाऱ्यांसाठी: मुलाखतींपूर्वी रिग्रेशन, क्लस्टरिंग, मॉडेल मूल्यांकन आणि हायपोथिसिस चाचणीची उजळणी करा.
💡 डेटा सायन्स का निवडावे?
नोट्स आणि स्वतंत्र कॅल्क्युलेटरमध्ये सतत बदल करण्याऐवजी, एकाच ॲपमध्ये संकल्पना आणि संबंधित गणिताचा अभ्यास करा. धडे, ३० 'कसे करावे' (How-To) लेख, २१ मोफत टूल्स, एकदाच टूल अनलॉक करण्याची सुविधा, बुकमार्क्स आणि ऑफलाइन वाचन हे सर्व उजळणीसाठी मदत करतात. उदाहरणार्थ, मॉडेलची कामगिरी तपासण्यापूर्वी CSV सारांशाचे पुनरावलोकन करा आणि आउटलायर्स तपासा. हा एक शैक्षणिक संदर्भ आहे, थेट पायथॉन आयडीई (IDE) किंवा व्यावसायिक प्रमाणीकरणाचा पर्याय नाही.
❓ वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न
प्रश्न: मी डेटा सायन्स ऑफलाइन शिकू शकतो का?
उत्तर: होय. धड्यांमधील सामग्री ऑफलाइन उपलब्ध आहे, ज्यामुळे तुम्हाला प्रवासात किंवा विश्वसनीय कनेक्शनपासून दूर असताना अभ्यास करण्यास मदत होते.
प्रश्न: हे ॲप पायथॉन आणि सांख्यिकी शिकवते का?
उत्तर: होय. विषयांमध्ये पायथॉन डेटा इनजेशन, रँग्लिंग, व्हिज्युअलायझेशन, वर्णनात्मक सांख्यिकी, वितरण, सांख्यिकीय चाचणी आणि संबंध यांचा समावेश आहे.
प्रश्न: खरेदी न करता काय समाविष्ट आहे?
उ: सांख्यिकी, संभाव्यता, नॉर्मलायझेशन, मिसिंग डेटा, आउटलायर्स आणि CSV सारांशांसाठी २१ मोफत कॅल्क्युलेटर्स आहेत. एकदा खरेदी केल्यावर सर्व ४५ टूल्स अनलॉक होतात.
प्र: मी येथे मशीन लर्निंग मॉडेल्सना प्रशिक्षित करू शकतो का?
उ: हे ॲप ML संकल्पना शिकवते आणि विश्लेषणात्मक कॅल्क्युलेटर्स पुरवते. हे थेट मॉडेल-प्रशिक्षण वातावरण किंवा पायथॉन कोड रनर नाही.
🚀 पायथॉन, सांख्यिकी, डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग संकल्पना आणि व्हिज्युअलायझेशन शिकण्यासाठी आजच 'डेटा सायन्स' डाउनलोड करा. तुमचा पाया अधिक मजबूत करा, उपयुक्त टूल्सचा शोध घ्या आणि तुमचे पुढील अभ्यासाचे सत्र यशस्वी करा!
४५ व्यावहारिक साधनांच्या मदतीने डेटा सायन्स, पायथॉन, सांख्यिकी आणि मशीन लर्निंग शिका.
या रोजी अपडेट केले
डेव्हलपर तुमचा डेटा कसा गोळा करतात आणि शेअर करतात हे समजून घेण्यापासून सुरक्षितता सुरू होते. तुमचा वापर, प्रदेश आणि वय यांच्या आधारे डेटा गोपनीयता व सुरक्षेशी संबंधित पद्धती बदलू शकतात. डेव्हलपरने ही माहिती पुरवली आहे आणि ती कालांतराने अपडेट केली जाऊ शकते.
- हे ॲप तृतीय पक्षांसोबत डेटाचे हे प्रकार शेअर करू शकतेडिव्हाइस किंवा इतर आयडी
- कोणताही डेटा गोळा केलेला नाहीडेव्हलपर डेटा गोळा करण्याविषयी माहिती कशी घोषित करतात याविषयी अधिक जाणून घ्या
- ट्रांझिटमध्ये डेटा एंक्रिप्ट केला जातो
- डेटा हटवला जाऊ शकत नाही
नवीन काय आहे
✅ Added new interactive tools
✅ Introduced comprehensive How-To sessions
✅ Enhanced overall performance and user interface design
✅ Introduced comprehensive How-To sessions
✅ Enhanced overall performance and user interface design
प्रत्येकजण
अधिक जाणून घ्याॲप सपोर्ट
डेव्हलपर याविषयी
RAJIL THANKARAJU
contact@softecks.in
16,Ayya Avenue,
Shanmugavel Nagar,Kathakinaru
Madurai, Tamil Nadu 625107
India
