Data Science Ultimate

KNCMAP

ਇਸ ਐਪ ਬਾਰੇ

ਇਹ ਐਪ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਸੰਪੂਰਣ ਹੈ ਜੋ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਸਿੱਖਣ, ਆਪਣੇ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ, ਜਾਂ ਯਾਤਰਾ ਦੌਰਾਨ ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਤਾਜ਼ਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਜਿੱਥੇ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ:
ਔਫਲਾਈਨ ਪਹੁੰਚ:

ਇਸ ਐਪ ਦਾ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਾ ਇਸਦੀ ਔਫਲਾਈਨ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਹੈ। ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਕਿਸੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਾਰੇ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ, ਪਾਠਾਂ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਨੂੰ ਜਾਂਦੇ ਸਮੇਂ, ਸਫ਼ਰ ਦੌਰਾਨ, ਜਾਂ ਸੀਮਤ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪਹੁੰਚ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਸਾਥੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਵਿਆਪਕ ਸਮੱਗਰੀ:

ਐਪ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਉੱਨਤ ਪੱਧਰਾਂ ਤੱਕ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ Python ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਉੱਨਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਐਪ ਕੋਲ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਉਰੇਟਿਡ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ।
ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ: ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਬਦਲਣ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ।
ਖੋਜੀ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (EDA): ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ।
ਅੰਕੜਾ ਵਿਧੀਆਂ: ਸੰਭਾਵਤਤਾ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ, ਕਲਪਨਾ ਜਾਂਚ, ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਅਨੁਮਾਨ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ: ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ।
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ: ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, CNN, RNN, ਆਦਿ ਨਾਲ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ।
ਵੱਡਾ ਡੇਟਾ: ਹੈਡੂਪ, ਸਪਾਰਕ, ​​ਆਦਿ ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ।
ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ: ਡਾਟਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ।
ਟੂਲ ਅਤੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ: ਮਸ਼ਹੂਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, ਆਦਿ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ।
ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ:

ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ, ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਹਾਰਕ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਐਪ Python, R, ਅਤੇ SQL ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੈਂਡ-ਆਨ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਹਰੇਕ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ (ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ, ਇੰਟਰਮੀਡੀਏਟ, ਐਡਵਾਂਸਡ) ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀ ਆਪਣੀ ਗਤੀ 'ਤੇ ਤਰੱਕੀ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਕਲਪ ਦੇ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਅਤੇ ਹਵਾਲਾ ਸੈਕਸ਼ਨ:

ਐਪ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਟਰਮਿਨੌਲੋਜੀ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਲਈ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਦੌਰਾਨ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਹਵਾਲਾ ਸੈਕਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਾਧਨਾਂ ਲਈ ਫਾਰਮੂਲਿਆਂ, ਸੰਟੈਕਸ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਅਤੇ ਆਮ ਅਭਿਆਸਾਂ ਤੱਕ ਤੁਰੰਤ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਰਗ:

ਐਪ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕਿਊਰੇਟਿਡ ਮਾਰਗਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਰਗ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਤੱਕ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਤਰਕ ਕ੍ਰਮ ਦੁਆਰਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕਵਿਜ਼ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ:

ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਮਜਬੂਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਐਪ ਹਰੇਕ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਕੁਇਜ਼ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਹੱਲ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਨਮੂਨਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ:

ਐਪ ਵਿੱਚ ਨਮੂਨਾ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਹੱਥ-ਅਭਿਆਸ ਵਜੋਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ:
ਘਰ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ
ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦਾ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ
ਸਮਾਂ-ਲੜੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਅਤੇ ਹੋਰ।
ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸਮੱਗਰੀ:

ਲਈ ਆਦਰਸ਼:
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ: ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਈ ਨਵੇਂ ਹੋ, ਤਾਂ ਐਪ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਏ ਗਏ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਖੇਤਰ ਦੀ ਇੱਕ ਆਸਾਨ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇੰਟਰਮੀਡੀਏਟ ਸਿਖਿਆਰਥੀ: ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੁਝ ਗਿਆਨ ਹੈ, ਉਹ ਹੋਰ ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਡੁਬਕੀ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ।
ਐਡਵਾਂਸਡ ਯੂਜ਼ਰਸ: ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਐਡਵਾਂਸਡ ਸਮੱਗਰੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ AI ਵਿੱਚ ਅਤਿ ਆਧੁਨਿਕ ਤਕਨੀਕਾਂ ਤੋਂ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ: ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਜੋ ਅਕਾਦਮਿਕ ਜਾਂ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਐਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਨਮੋਲ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਲੱਭੇਗਾ।
ਲਾਭ:
ਸਹੂਲਤ: ਇੰਟਰਨੈਟ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਾਰੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ।
ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ: ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਤਰਕਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਜੋ ਪਿਛਲੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਬਣਦੀ ਹੈ, ਸਵੈ-ਰਫ਼ਤਾਰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਸੰਪੂਰਨ।
ਹੈਂਡ-ਆਨ ਪ੍ਰੈਕਟਿਸ: ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਗੱਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਕੋਡਿੰਗ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਜੀਵਨ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀ https://kncmap.com/privacy-policy/