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.
35 lines
3.4 KiB
35 lines
3.4 KiB
<!--
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
{
|
|
"original_hash": "8dfe141a0f46f7d253e07f74913c7f44",
|
|
"translation_date": "2025-08-27T09:25:51+00:00",
|
|
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/README.md",
|
|
"language_code": "ur"
|
|
}
|
|
-->
|
|
# کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس
|
|
|
|
|
|
|
|
> تصویر [Jelleke Vanooteghem](https://unsplash.com/@ilumire) کی جانب سے [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/cloud?orientation=landscape) پر دستیاب ہے۔
|
|
|
|
جب بڑے ڈیٹا کے ساتھ ڈیٹا سائنس کرنے کی بات آتی ہے، تو کلاؤڈ ایک انقلابی تبدیلی ثابت ہو سکتا ہے۔ اگلے تین اسباق میں، ہم دیکھیں گے کہ کلاؤڈ کیا ہے اور یہ کیوں مددگار ثابت ہو سکتا ہے۔ ہم دل کی ناکامی کے ڈیٹا سیٹ کا جائزہ لیں گے اور ایک ماڈل بنائیں گے جو کسی شخص کے دل کی ناکامی کے امکانات کا اندازہ لگانے میں مدد کرے گا۔ ہم کلاؤڈ کی طاقت کا استعمال کرتے ہوئے ماڈل کو دو مختلف طریقوں سے تربیت دیں گے، تعینات کریں گے اور استعمال کریں گے۔ ایک طریقہ صرف یوزر انٹرفیس کے ذریعے، جسے "لو کوڈ/نو کوڈ" انداز کہا جاتا ہے، اور دوسرا طریقہ Azure Machine Learning Software Developer Kit (Azure ML SDK) کا استعمال کرتے ہوئے۔
|
|
|
|
|
|
|
|
### موضوعات
|
|
|
|
1. [ڈیٹا سائنس کے لیے کلاؤڈ کا استعمال کیوں؟](17-Introduction/README.md)
|
|
2. [کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس: "لو کوڈ/نو کوڈ" طریقہ](18-Low-Code/README.md)
|
|
3. [کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس: "Azure ML SDK" طریقہ](19-Azure/README.md)
|
|
|
|
### کریڈٹس
|
|
یہ اسباق ☁️ اور 💕 کے ساتھ [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets) اور [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre) نے لکھے ہیں۔
|
|
|
|
دل کی ناکامی کی پیشن گوئی کے پروجیکٹ کے لیے ڈیٹا [
|
|
Larxel](https://www.kaggle.com/andrewmvd) کی جانب سے [Kaggle](https://www.kaggle.com/andrewmvd/heart-failure-clinical-data) پر دستیاب ہے۔ یہ [Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) کے تحت لائسنس یافتہ ہے۔
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**ڈس کلیمر**:
|
|
یہ دستاویز AI ترجمہ سروس [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) کا استعمال کرتے ہوئے ترجمہ کی گئی ہے۔ ہم درستگی کے لیے پوری کوشش کرتے ہیں، لیکن براہ کرم آگاہ رہیں کہ خودکار ترجمے میں غلطیاں یا عدم درستگی ہو سکتی ہیں۔ اصل دستاویز کو اس کی اصل زبان میں مستند ذریعہ سمجھا جانا چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے، پیشہ ور انسانی ترجمہ کی سفارش کی جاتی ہے۔ اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کے لیے ہم ذمہ دار نہیں ہیں۔ |