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नए डेटासेट के साथ शुरुआत करने का बेहतर तरीका क्या है? categorical और numerical डेटा को वैलिडेट और समरी करना सीखिए, और Seaborn visualizations के जरिए अपने नतीजों को प्रभावी ढंग से दिखाइए.
डेटा की खोज और विश्लेषण में अक्सर missing values, गलत data types, और outliers से निपटना पड़ता है. इस अध्याय में, आप इन चुनौतियों को संभालने की तकनीकें सीखेंगे और अपनी EDA प्रक्रिया को streamlined बनाएँगे!
डेटासेट में वैरिएबल्स अलग-थलग नहीं होते; उनके बीच रिश्ते होते हैं. इस अध्याय में, आप numerical, categorical और यहाँ तक कि DateTime डेटा में रिश्तों को देखेंगे, इन रिश्तों की दिशा और मज़बूती को समझेंगे, और उन्हें visualize करने के तरीक़े सीखेंगे.
Exploratory data analysis डेटा साइंस वर्कफ़्लो का अहम चरण है, लेकिन यहीं बात ख़त्म नहीं होती! अब समय है वे तकनीकें और विचार सीखने का, जिनसे आप exploration के बाद अपने प्रोजेक्ट्स को सफलतापूर्वक आगे बढ़ा सकें!
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