Keen Infotech offers a range of data science and IT-related courses, including their "Machine Learning Data Analysis" course. This program covers key topics like data analysis with Python (using libraries like NumPy and pandas), data visualization (with tools like Seaborn), and machine learning concepts such as supervised and unsupervised learning, clustering, and data preprocessing techniques.
The institute, located in Udaipur, also provides hands-on training with real-time projects, which makes it suitable for students and professionals aiming to develop practical skills in data science and software development. Keen Infotech is ISO 9001:2008 certified and registered by the Government of Rajasthan.
For pricing, duration, and enrollment details, you can directly contact Keen Infotech via their website or visit their training center at 3rd Floor, Mehta Sadan, Durga Nursery Road, Udaipur
कीन इन्फोटेक एक "मशीन लर्निंग डेटा एनालिसिस" पाठ्यक्रम प्रदान करता है, जो छात्रों को आवश्यक डेटा विज्ञान कौशल से लैस करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो पायथन प्रोग्रामिंग, न्यूमपी और पांडा जैसी डेटा विश्लेषण लाइब्रेरी, सीबोर्न का उपयोग करके डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और पर्यवेक्षित और अप्रशिक्षित शिक्षण, क्लस्टरिंग और डेटा प्रीप्रोसेसिंग तकनीकों सहित कोर मशीन लर्निंग अवधारणाओं पर ध्यान केंद्रित करता है।
पायथन के साथ डेटा विश्लेषण:
छात्र सीखेंगे कि पायथन और न्यूमपी और पांडा जैसी लाइब्रेरियों का उपयोग करके बड़े डेटासेट में हेरफेर और विश्लेषण कैसे किया जाए, जो डेटा की सफाई, परिवर्तन और सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए महत्वपूर्ण हैं।
सीबॉर्न के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन:
पाठ्यक्रम में सीबॉर्न का उपयोग करके दृष्टिगत रूप से आकर्षक प्लॉट और चार्ट बनाने के बारे में बताया जाएगा, जो वितरण प्लॉट, बॉक्सप्लॉट, हीटमैप आदि सहित डेटा से अंतर्दृष्टि को प्रभावी ढंग से संप्रेषित करते हैं।
मशीन लर्निंग मूल बातें:
- पर्यवेक्षित अध्ययन: इनपुट डेटा के आधार पर लक्ष्य चरों की भविष्यवाणी करने के लिए रैखिक प्रतिगमन, लॉजिस्टिक प्रतिगमन, निर्णय वृक्ष और सपोर्ट वेक्टर मशीन जैसी अवधारणाएँ।
- अपर्यवेक्षित शिक्षण: के-मीन्स, पदानुक्रमिक क्लस्टरिंग जैसी क्लस्टरिंग तकनीकें, लेबल किए गए परिणामों के बिना पैटर्न और समूह डेटा बिंदुओं की पहचान करती हैं।
डेटा प्रीप्रोसेसिंग:
मशीन लर्निंग मॉडल के लिए डेटा तैयार करने की आवश्यक तकनीकें, जिनमें लुप्त मानों को संभालना, आउटलाइयर का पता लगाना, फीचर स्केलिंग और श्रेणीबद्ध चर को एनकोड करना शामिल है।
इस कोर्स को किसे लिया जाना चाहिए:
- डेटा विज्ञान या मशीन लर्निंग में करियर बनाने में रुचि रखने वाले व्यक्ति।
- पेशेवर जो अपने डेटा विश्लेषण और मॉडलिंग कौशल को बढ़ाना चाहते हैं।
- पायथन में बुनियादी प्रोग्रामिंग ज्ञान वाले छात्र जो डेटा विज्ञान अनुप्रयोगों में गहराई से जाना चाहते हैं।
पाठ्यक्रम के संभावित लाभ:
- पायथन लाइब्रेरीज़ का उपयोग करके वास्तविक दुनिया के डेटासेट के साथ व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें।
- मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और उनके अनुप्रयोगों में एक मजबूत आधार विकसित करना।
- संभावित नियोक्ताओं को तकनीकी कौशल दिखाने के लिए डेटा विश्लेषण परियोजनाओं का एक पोर्टफोलियो बनाएं।
जनरेटिव एआई की सुविधा फ़िलहाल एक्सपेरिमेंट के तौर पर उपलब्ध है. जनरेट किया गया कॉन्टेंट गलत, गुमराह करने वाला या आपत्तिजनक हो सकता है.
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