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.
Data-Science-For-Beginners/translations/ml/1-Introduction
localizeflow[bot] 810a53be1d
chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 213 changes)
4 weeks ago
..
01-defining-data-science chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 213 changes) 4 weeks ago
02-ethics chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 213 changes) 4 weeks ago
03-defining-data chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 213 changes) 4 weeks ago
04-stats-and-probability chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 213 changes) 4 weeks ago
README.md chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 213 changes) 4 weeks ago

README.md

ഡാറ്റാ സയൻസിലേക്ക് പരിചയം

data in action

ഫോട്ടോ സ്റ്റീഫൻ ഡോസൺ അൺസ്പ്ലാഷിൽ

ഈ പാഠങ്ങളിൽ, ഡാറ്റാ സയൻസ് എങ്ങനെ നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു എന്ന് നിങ്ങൾ കണ്ടെത്തും, ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് പരിഗണിക്കേണ്ട നൈതിക കാര്യങ്ങളെക്കുറിച്ച് പഠിക്കും. ഡാറ്റ എങ്ങനെ നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു എന്നും, ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ മേധാവി അക്കാദമിക് മേഖലകളായ സ്ഥിതിവിവരശാസ്ത്രവും സാദ്ധ്യതയും കുറിച്ച് കുറച്ച് പഠിക്കും.

വിഷയങ്ങൾ

  1. ഡാറ്റാ സയൻസ് നിർവചനം
  2. ഡാറ്റാ സയൻസ് നൈതികത
  3. ഡാറ്റ നിർവചനം
  4. സ്ഥിതിവിവരശാസ്ത്രവും സാദ്ധ്യതയും പരിചയം

ക്രെഡിറ്റുകൾ

ഈ പാഠങ്ങൾ ❤️ ഉപയോഗിച്ച് എഴുതിയത് നിത്യ നരസിംഹൻ ഉം ഡ്മിത്രി സോഷ്നികോവ് ഉം ആണ്.


അസൂയാപത്രം:
ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം Co-op Translator ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, യന്ത്രം ചെയ്ത വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ അധികാരപരമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കപ്പെടണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.