msb-public
/
Data-Science-For-Beginners
mirror of https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
1
0
Code Issues Projects Releases Wiki Activity
You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
Branches Tags
${ item.name }
Create tag ${ searchTerm }
Create branch ${ searchTerm }
from 'main'
${ noResults }
Data-Science-For-Beginners/translations/kn/1-Introduction
History
localizeflow[bot] 2a56f44f51
chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 7/10, 100 files) 		2 weeks ago
..
01-defining-data-science chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 7/10, 100 files) 2 weeks ago
02-ethics chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 7/10, 100 files) 2 weeks ago
03-defining-data chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 7/10, 100 files) 2 weeks ago
04-stats-and-probability chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 7/10, 100 files) 2 weeks ago
README.md chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 7/10, 100 files) 2 weeks ago

README.md

ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪರಿಚಯ

data in action

ಫೋಟೋ ಸ್ಟೀಫನ್ ಡಾಸನ್ ಅವರಿಂದ ಅನ್ಸ್ಪ್ಲ್ಯಾಶ್ ನಲ್ಲಿ

ಈ ಪಾಠಗಳಲ್ಲಿ, ನೀವು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಯೊಬ್ಬರು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ನೈತಿಕ ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ತಿಳಿಯುತ್ತೀರಿ. ನೀವು ಡೇಟಾ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನ ಮೂಲ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಾದ ಅಂಕಿಅಂಶ ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯತೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ವಲ್ಪ ತಿಳಿಯುತ್ತೀರಿ.

ವಿಷಯಗಳು

  1. ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ
  2. ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ನೈತಿಕತೆ
  3. ಡೇಟಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ
  4. ಅಂಕಿಅಂಶ ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯತೆ ಪರಿಚಯ

ಕ್ರೆಡಿಟ್ಸ್

ಈ ಪಾಠಗಳನ್ನು ❤️ ಸಹಿತ ನಿತ್ಯ ನಾರಸಿಂಹನ್ ಮತ್ತು ಡ್ಮಿತ್ರಿ ಸೋಶ್ನಿಕೋವ್ ರವರು ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ.

ಅಸ್ವೀಕರಣ:
ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು Co-op Translator ಎಂಬ AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ಶುದ್ಧತೆಯತ್ತ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪುಗಳು ಅಥವಾ ಅಸತ್ಯತೆಗಳು ಇರಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವಿವರಣೆಗಳಿಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಾಗುವುದಿಲ್ಲ.