0. مشین لرننگ کی تیاری کے منصوبے

About this course

5. عملی منصوبے اور حقیقی اطلاقاتپروجیکٹ 1: ویب ٹریفک پر A/B ٹیسٹنگاس پروجیکٹ میں، آپ ایک کمپنی کے حقیقی ویب ٹریفک ڈیٹا کے ساتھ کام کریں گے تاکہ دو صفحہ ورژنز کے اثرات کو صارف کے کنورژن ریٹ پر جانچ سکیں۔ آپ سیکھیں گے:Pandas کے ذریعے ڈیٹا صاف کرنا اور دریافت کرناt-test اور فرضیہ ٹیسٹ جیسے شماریاتی ٹیسٹ لگانانتائج کی بصری نمائندگی اور ڈیٹا کی بنیاد پر فیصلہ سازیویب سائٹ کی کارکردگی بہتر بنانے کے لیے رپورٹ تیار کرناپروجیکٹ 2: مشین لرننگ کے لیے بینک ڈیٹا کا تجزیہاس عملی کیس میں آپ بینک کلائنٹس کے ڈیٹا کو تجزیہ کریں گے تاکہ پیٹرنز کو پہچانا جا سکے اور مستقبل کے مشین لرننگ ماڈلز کے لیے ڈیٹا تیار کیا جا سکے۔ آپ توجہ دیں گے:Pandas اور NumPy کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کی صفائی اور تبدیلیSeaborn کے ذریعے بصری تجزیہوضاحتی شماریات کے ذریعے کلائنٹ کے رویے کو سمجھناپیش گوئی ماڈلنگ کے لیے ڈیٹاسیٹ تیار کرناپروجیکٹ 3: انشورنس ڈیٹا کا تجزیہآپ انشورنس کمپنی کے ڈیٹا کے ساتھ کام کریں گے تاکہ پالیسی کے اخراجات اور کلائنٹ رسک کو متاثر کرنے والے عوامل کا پتہ لگا سکیں۔ آپ سیکھیں گے:کسٹمر اور کلیم ڈیٹا کی صفائی اور تبدیلیEDA تکنیکس کے ذریعے رجحانات اور انوملیز تلاش کرنافیصلہ سازی کے لیے وضاحتی شماریات اور بصری تجزیہرسک پر مبنی ماڈلز کے لیے ڈیٹا تیار کرناپروجیکٹ 4: میلویئر ڈیٹا کا تجزیہاس پروجیکٹ میں آپ میلویئر ڈیٹا سیٹ کا تجزیہ کریں گے تاکہ سائبر حملوں کے پیٹرنز کو پہچانا جا سکے اور سیکورٹی کے خطرات کو روکا جا سکے۔ توجہ مرکوز ہوگی:میلویئر ڈیٹا کی صفائی اور اس کی ساخت بنانااہم فیچرز کی شناخت کے لیے بصری تجزیہڈیٹا کی کوالٹی بہتر بنانے کے لیے پری پروسیسنگ ٹیکنیکس کا استعمال