0. मशीन लर्निंग तैयारी परियोजनाएँ

यह कोर्स सुपरवाइज़्ड और अनसुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग कंटेंट का एक सुव्यवस्थित संग्रह है।

महत्वपूर्ण: इस कोर्स में मेरे Udemy प्रोफाइल पर उपलब्ध दो पूर्ववर्ती कोर्सों की सामग्री को फिर से उपयोग किया गया है। यदि आपने पहले से वे कोर्स किए हैं, तो कृपया ध्यान दें कि यह एक संयोजित और पुनर्गठित संस्करण है, जिसका उद्देश्य एक एकीकृत लर्निंग अनुभव प्रदान करना है – बिना अलग-अलग कोर्स में स्विच किए।

1. व्यावहारिक परियोजनाएँ और वास्तविक अनुप्रयोग

परियोजना 1: वेब ट्रैफिक पर A/B परीक्षण

इस प्रोजेक्ट में आप एक कंपनी से वास्तविक वेब ट्रैफिक डेटा के साथ काम करेंगे ताकि यह मूल्यांकन किया जा सके कि दो पेज वर्जनों का उपयोगकर्ता रूपांतरण दर पर क्या प्रभाव पड़ता है। आप सीखेंगे:

• Pandas का उपयोग करके ट्रैफिक डेटा की सफाई और अन्वेषण।

• रूपांतरण दर की तुलना करने के लिए t-टेस्ट और परिकल्पना परीक्षण जैसे सांख्यिकीय परीक्षणों का उपयोग।

• परिणामों को विज़ुअलाइज़ करना और डेटा-आधारित निर्णय लेना।

• वेबसाइट के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए एक व्यावहारिक रिपोर्ट तैयार करना।

परियोजना 2: बैंक डेटा एक्सप्लोरेशन फॉर मशीन लर्निंग

इस व्यावहारिक केस में आप एक वित्तीय डेटासेट का विश्लेषण करेंगे जिसमें बैंक ग्राहकों की जानकारी होगी। इसका उद्देश्य पैटर्न पहचानना और भविष्य की मशीन लर्निंग मॉडल के लिए डेटा तैयार करना है। ध्यान रहेगा:

• Pandas और NumPy का उपयोग करके डेटा की सफाई और रूपांतरण।

• Seaborn के साथ विज़ुअल एक्सप्लोरेशन से ट्रेंड और सहसंबंध पहचानना।

• वर्णनात्मक आँकड़ों का उपयोग करके ग्राहक व्यवहार को समझना।

• पूर्वानुमान मॉडलिंग के लिए डेटासेट तैयार करना।

परियोजना 3: बीमा डेटा विश्लेषण

आप बीमा कंपनी के डेटा के साथ काम करेंगे ताकि उन प्रमुख कारकों की पहचान की जा सके जो पॉलिसी लागत और ग्राहक जोखिम को प्रभावित करते हैं। आप सीखेंगे:

• ग्राहक और दावे के डेटा को साफ़ करना और रूपांतरित करना।

• रुझानों और विसंगतियों को खोजने के लिए EDA तकनीकों का उपयोग।

• निर्णयों को समर्थन देने के लिए वर्णनात्मक आँकड़े और विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग।

• भविष्यवाणी जोखिम मॉडल के लिए डेटा तैयार करना।

परियोजना 4: मैलवेयर डेटा विश्लेषण

इस परियोजना में आप मैलवेयर संबंधी जानकारी वाला डेटासेट विश्लेषित करेंगे ताकि साइबर हमले के पैटर्न को पहचाना जा सके और सुरक्षा खामियों को रोका जा सके। आप ध्यान देंगे:

• मैलवेयर डेटा को साफ़ और संरचित करना।

• महत्वपूर्ण फीचर्स की पहचान के लिए विज़ुअल एक्सप्लोरेशन।

• डेटा की गुणवत्ता सुधारने के लिए प्रीप्रोसेसिंग तकनीकों का उपयोग।