Python For Data Science & Machine Learning (LIVE Batch No-12)

Python For Data Science & Machine Learning এর ১২ তম ব্যাচে এনরোল করলেই থাকছে “Once in A LIFETIME” ৯০% ডিস্কাউন্ট অফার

কুপন কোডঃ DSP1290

— — —

বিশেষভাবে লক্ষ্যণীয়ঃ

কোর্সটিতে শুরুতে Python Programming নিয়ে থাকবে একদম Basic থেকে শুরু করে Advance পর্যন্ত ১০ টি ক্লাস। কাজেই আপনার Programming এর পূর্ব অভিজ্ঞতা অথবা একাডেমিক ব্যাকগ্রাউন্ড না থাকলেও নেই কোন সমস্যা।

— — —

ক্লাস কবে এবং কখন হবে?

Academic Class শুরু হবে আজ থেকে (২৪ নভেম্বর, ২০২৪)
সিডিউলঃ রবিবার এবং বৃহস্পতিবার (সপ্তাহে ২ দিন)
সময়ঃ ৯ঃ০০ – ১০ঃ০০ (রাত)

— — —
এই কোর্সে আপনার জন্য বিশেষ কি থাকছে?

– সনামধন্য ইন্ডাস্ট্রি এক্সপার্ট এবং Data Scientist “আবীর স্যার” প্রতিটি ক্লাস নিবেন। যার আছে টিচিং এবং বিভিন্ন প্রতিষ্ঠানে কাজ করার অভিজ্ঞতা
– মুখস্ত না করে সকল কৌশল বুঝে বুঝে শিখার সুযোগ
– প্রজেক্ট বেইজড লার্নিং
– প্রচুর এসাইনমেন্ট
– Exam এর মাধ্যমে নিজেকে মূল্যায়ন
– লাইভ ক্লাসের পাশাপাশি রেকর্ডেড ক্লাস ভিডিও সাপোর্ট
– লাইফটাইম FB Group + WhatsApp Group সাপোর্ট
– বিশাল Alumni গ্রুপে জয়েন হওয়ার সুযোগ
– কোর্স শেষে সার্টিফিকেট
— — —

আমাদের কোর্সের Review দেখতে চাচ্ছেন?

Review Link: https://www.facebook.com/logicprodigybd/reviews
Live Class Review: https://www.youtube.com/playlist?list=PLqbaeenFBgAEXhuhBVJ5Y4LKss–mQfMF

— — —

Why Python?

1. Easy to learn and easy to handle API, Libraries

2. Popular for Automation

3. Web Development, Data Analysis, Cyber Security, Games Development for everything a language is needed, that’s Python.

4. Prospect of Python is so bright and it has a lot of packages for data analysis and the place of other languages will be taken by python in the near future.

5. For Machine learning or deep learning, python is a must.

Course Outline:

Part- A: Python Programming & Data Analysis with Python

Class 1: Python Variables & I/O Function; Python String | String Methods

Class 2: Python Data Type; Python Operators

Class 3: If, Else if, Else Conditional Statements in Python (With assignment)

Class 4: For Loop in Python; While vs for; Nested Loop in Python

Class 5:  Python Lists: List Methods (); List Comprehension

Class 6: Python Tuples; Python Sets and methods; Set {} vs Frozen Set {}

Class 7: Python Array; Python Dictionary

Class 8:  Python Project -1 (Search and replace text and zip-unzip)

Class 9:  Data Analysis with Numpy (with Data file project)

Class 10:  Data Analysis with Pandas: Series; data frames; missing data

Class 11:  Data Analysis with Pandas: Group By; Data Operation; Data Input/output (with Data related project)

Class 12:   Data Visualization: Matplotlib Basic to advance(with data project)

Class 13:  Data Visualization: Seaborn – Distribution; Grids; color(with Data Project)

Class 14: Data Visualization: Seaborn – categorical; Matrix plot; Grids; color

Class 15: Project (Data Visualization: Portly and Cufflinks; Graphical Plotting)

Part-B: Data Science with Python

Class 1: Basic concept of  Machine learning, deep learning; Artificial intelligence; Data Science relation; Supervised and unsupervised learning

Class 2: Linear Regression (Theory, Data analysis Part 1 – with Data Project)

Class 3: Linear Regression (Prediction, Part 2 – with Data Project)

Class 4: Logistic Regression (Theory, part1 – Kaggle and other data analysis website analysis)

Class 5:  Logistic Regression (Part2 – Data import, analysis and visualization With Data Project)

Class 6: Logistic Regression (part3 – Data cleaning, modeling, predicting and evaluating data with Data Project)

Class 7: K nearest neighbor (algorithm with Data Project)

Class 8: Decision Tree and Random Forest (algorithm with Data Project)

Class 9:  Support Vector Machines (algorithm with Data Project)

Class 10: K means Clustering (algorithm with Data Project)

Extra Bonus Class : (SQL/MYSQL + Learn Code with AI)

Class 1 : Introduction of SQL/MYSQL (Relational Database Essentials; Databases VS Spreadsheets; Data Definition Language (DDL) ; Data Manipulation Language (DML) ; Data Control Language (DCL) ; Transaction Control Language (TCL) ; SQL SETUP and Installation)

Class 2 : SQL Select Statement: SELECT – FORM, Where, or, and. Operation Precedence; In-Not In; Like – Not like; Wildcard Characters; BETWEEN…AND

Class 3 : SQL INSERT, Update and Delete Statement, QL Aggregate Functions : Count();Sum();Avg();Min();Max().

Class 4 : Introduction of Ai coding and related softwares with real life practices and course content revision with AI.

Class 5: Data Analysis Project with AI and Introduction and uses of Github for Project management and showcase.