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एक नज़र में

यह तय करने में आपकी मदद करने के लिए इस सेवा के बारे में मुख्य विवरण। Zinn Hub द्वारा जेनरेट किया गया, विक्रेता द्वारा नहीं।

भाषाएँ और फ़्रेमवर्क

पायथन, आर, एसपीएसएस
पायथन (पांडा, टेंसरफ्लो, केरास, पायटॉर्च), आर और एसपीएसएस में काम करता है - अकादमिक, सांख्यिकीय और उत्पादन एमएल वातावरण को कवर करता है।

ML क्षमताएं

वर्गीकरण, एनएलपी, टाइम सीरीज़ और बहुत कुछ
पर्यवेक्षित/अपर्यवेक्षित शिक्षण, क्लस्टरिंग, NLP, विसंगति का पता लगाना, भावना विश्लेषण और समय श्रृंखला को कवर करता है - एक व्यापक क्षमता सेट।

शामिल डिलिवरेबल्स

नोटबुक + प्रस्तुति + रिपोर्ट
प्रत्येक ऑर्डर में एनोटेटेड कोड फ़ाइलें, एक परिणाम प्रस्तुति, और (स्टैंडर्ड से ऊपर) एक सादे-अंग्रेजी अंतर्दृष्टि रिपोर्ट शामिल है - न केवल कच्चे आउटपुट।

इसके लिए सबसे अच्छा

शोधकर्ता, स्टार्टअप और विश्लेषक
उन टीमों के लिए डिज़ाइन किया गया है जिन्हें विश्वसनीय, व्याख्या किए गए डेटा विज्ञान परिणामों की आवश्यकता है - न कि केवल मॉडल फ़ाइलों की। विशेष रूप से एक बार के विश्लेषण और मॉडल ऑडिट के लिए मजबूत।

आपको क्या मिलेगा

प्रारूप:
डिजिटल फ़ाइलें
लिखित रिपोर्ट
स्रोत फ़ाइलें
वितरण विधि:
ऑर्डर मैनेजर
नोट्स: सभी डिलिवरेबल्स ऑर्डर मैनेजर के माध्यम से वितरित किए जाते हैं। आपको अपनी पूरी नोटबुक या स्क्रिप्ट फ़ाइलें, परिणामों की प्रस्तुति, और - जहां लागू हो - एक लिखित परिणाम विश्लेषण और/या प्रौद्योगिकी चयन सिफारिश प्राप्त होगी। यदि आपने एनोटेटेड स्रोत फ़ाइलें ऐड-ऑन खरीदा है, तो ये उसी डिलीवरी पैकेज में शामिल हैं।

पूर्ण विवरण

यदि आपका डेटा अप्रयुक्त पड़ा है, आपके मॉडल खराब प्रदर्शन कर रहे हैं, या आपको बस किसी ऐसे व्यक्ति की आवश्यकता है जो कच्चे नंबरों को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदल सके - तो यह सेवा आपके लिए है।

Zinn Digital लंदन स्थित एक डेटा साइंस टीम है जिसके पास डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग और डेटा इंजीनियरिंग में पाँच वर्षों से अधिक का सामूहिक अनुभव है। 200 से अधिक ऑर्डर पूरे होने के साथ, हम हर परियोजना में ज्ञान की गहराई और विश्वसनीय, समय पर डिलीवरी का ट्रैक रिकॉर्ड दोनों लाते हैं।

**हम किस पर काम करते हैं**

हम पूर्ण डेटा साइंस पाइपलाइन को कवर करते हैं — कच्चे डेटा से लेकर पॉलिश किए गए परिणामों तक जिनका आप वास्तव में उपयोग कर सकते हैं:

- डेटा प्रीप्रोसेसिंग: आपके डेटासेट को साफ करना, बदलना और संरचित करना ताकि वे विश्लेषण के लिए तैयार हों
- डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन: पैटर्न, रुझान और सार्थक निष्कर्षों को सामने लाने के लिए आपके डेटा की खोज करना
- फ़ीचर इंजीनियरिंग: उन चरों की पहचान करना और उन्हें तैयार करना जो आपके मॉडल को सफलता का सबसे अच्छा मौका देते हैं
- डेटा इंजीनियरिंग: कुशल प्रसंस्करण के लिए डेटा पाइपलाइन और संरचनाओं को व्यवस्थित करना
- डेटा अंतर्दृष्टि: आउटपुट को स्पष्ट, व्यवसाय-पठनीय निष्कर्षों में अनुवाद करना

**मशीन लर्निंग क्षमताएं**

हम विभिन्न प्रकार के कार्यों में मॉडल बनाते और उनका मूल्यांकन करते हैं, जिनमें शामिल हैं:

- पर्यवेक्षित और अप्रशिक्षित शिक्षण
- वर्गीकरण और प्रतिगमन
- क्लस्टरिंग
- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP)
- विसंगति का पता लगाना
- समय श्रृंखला विश्लेषण
- भावना विश्लेषण

प्रत्येक सहभागिता में एक गहन परियोजना समीक्षा, प्रदर्शन का आकलन करने के लिए एक मॉडल ऑडिट, और एक प्रस्तुति निर्माण शामिल है ताकि आपके परिणाम स्पष्ट रूप से संप्रेषित हों — न कि किसी नोटबुक में दबे रहें।

**हमारी टूलकिट**

हम मुख्य रूप से Python में काम करते हैं, जिसमें Pandas, TensorFlow, Keras, PyTorch जैसे उद्योग-मानक फ्रेमवर्क और Jupyter Notebook, PyCharm, और Google Colab जैसे विकास वातावरण का उपयोग करते हैं। हम आपकी आवश्यकताओं के आधार पर R और SPSS में भी काम करते हैं।

**यह कैसे काम करता है**

1. आप अपना ऑर्डर देते हैं और ऑर्डर चैट के माध्यम से अपने प्रोजेक्ट विवरण साझा करते हैं।
2. हम आपके डेटासेट, उद्देश्यों और बाधाओं की समीक्षा करते हैं।
3. हम सहमत कार्य करते हैं — प्रीप्रोसेसिंग, मॉडलिंग, विश्लेषण — और परिणामों का ऑडिट करते हैं।
4. हम एक स्पष्ट प्रस्तुति के साथ आपके आउटपुट वितरित करते हैं।
5. यदि परिणाम विश्लेषण या प्रौद्योगिकी चयन आपके टियर में शामिल है, तो ये मुख्य डिलिवरेबल्स के साथ प्रदान किए जाते हैं।

**यह किसके लिए है**

यह सेवा शोधकर्ताओं, विश्लेषकों, स्टार्टअप्स और व्यवसायों के लिए उपयुक्त है जिन्हें कुशलता से विश्वसनीय डेटा साइंस कार्य की आवश्यकता है — चाहे आपके पास अन्वेषण करने के लिए एक बार का डेटासेट हो, एक मॉडल बनाने के लिए हो, या एक मौजूदा पाइपलाइन जिसे पेशेवर ऑडिट की आवश्यकता हो।

सुनिश्चित नहीं हैं कि कौन सा टियर आपकी आवश्यकताओं के अनुरूप है? खरीदने से पहले ऑर्डर चैट के माध्यम से हमें एक संदेश भेजें और हम आपको सही दिशा में इंगित करेंगे।

Zinner गुणवत्ता गारंटी

✓
जांचा गया पेशेवर
प्लेटफ़ॉर्म में शामिल होने से पहले हर Zinner की समीक्षा की जाती है और उसे अनुमोदित किया जाता है।
✓
गुणवत्तापूर्ण कार्य की गारंटी
सभी सेवाएँ हमारी गुणवत्ता आश्वासन प्रतिबद्धता द्वारा समर्थित हैं।
✓
सुरक्षित भुगतान
आपके द्वारा दिए गए काम को मंज़ूरी देने तक आपका भुगतान सुरक्षित है।

पैकेजों की तुलना करें

फ़ीचरबुनियादीमानकप्रीमियम
डिलीवरी का समय1 दिन2 दिन3 दिन
संशोधन123
बुनियादी डेटा प्रीप्रोसेसिंग और मशीन लर्निंग कार्य✓✕✕
पूर्ण परियोजना समीक्षा✓✕✕
मॉडल ऑडिट✓✕✕
परिणामों का प्रस्तुतीकरण✓✕✕
पायथन, आर या एसपीएसएस टूलिंग उपयुक्त अनुसार✓✕✕
ऑर्डर मैनेजर के माध्यम से डिलीवरी✓✕✕
सभी बेसिक टियर डिलिवरेबल्स शामिल हैं✕✓✕
मध्यम-दायरे का डेटा साइंस या एमएल कार्य✕✓✕
गहन परिणाम विश्लेषण और व्याख्या✕✓✕
प्रदर्शन टिप्पणी के साथ मॉडल ऑडिट✕✓✕
निष्कर्ष सारांश के साथ प्रस्तुति निर्माण✕✓✕
स्पष्ट, सरल-अंग्रेजी अंतर्दृष्टि रिपोर्ट✕✓✕
सभी मानक टियर डिलिवरेबल्स शामिल हैं✕✕✓
उन्नत-स्कोप डेटा साइंस या एमएल कार्य✕✕✓
आपके उपयोग के मामले के लिए विशेषज्ञ प्रौद्योगिकी और फ्रेमवर्क चयन✕✕✓
विस्तृत व्याख्या के साथ पूर्ण परिणाम विश्लेषण✕✕✓
व्यापक मॉडल ऑडिट और मूल्यांकन✕✕✓
कार्यकारी-स्तर के सारांश के साथ प्रस्तुति निर्माण✕✕✓

पोर्टफोलियो

इस Zinn से संबंधित विक्रेता के काम के उदाहरण।

Python या R में डेटा साइंस, ML मॉडल और विश्लेषण बनाएँ

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अतिरिक्त जानकारी

मुझे क्यों चुनें

अनुभव:डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग में 5 वर्षों से अधिक का सामूहिक अनुभव
ट्रैक रिकॉर्ड:5-स्टार रेटिंग के साथ 200 से अधिक ऑर्डर पूरे हुए
आधारित:लंदन, इंग्लैंड
संचार:ऑर्डर चैट के माध्यम से हर ऑर्डर में खुला, प्रतिक्रियाशील संचार

मैं जिन उपकरणों का उपयोग करता हूँ

भाषाएँ:पायथन, आर, एसपीएसएस
फ्रेमवर्क और लाइब्रेरी:पांडा, टेंसरफ्लो, केरास, पायटॉर्च
वातावरण:जुपिटर नोटबुक, पायचार्म, गूगल कोलाब

इसके लिए बिल्कुल सही

आदर्श ग्राहक:सांख्यिकीय विश्लेषण की आवश्यकता वाले शोधकर्ता, ML-संचालित उत्पाद बनाने वाले स्टार्टअप, डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि चाहने वाले व्यवसाय, मॉडल ऑडिट की आवश्यकता वाले विश्लेषक, डेटा प्रीप्रोसेसिंग और फीचर इंजीनियरिंग समर्थन की आवश्यकता वाली टीमें

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

कृपया अपना डेटासेट (या उसका विवरण), अपने प्रोजेक्ट के उद्देश्य, और किसी भी विशिष्ट आउटपुट को साझा करें जिनकी आपको आवश्यकता है — उदाहरण के लिए एक प्रशिक्षित मॉडल, एक विज़ुअलाइज़ेशन, या एक विश्लेषणात्मक रिपोर्ट। आप हमें जितनी अधिक जानकारी पहले से देंगे, हम उतनी ही तेज़ी से शुरू कर पाएंगे। यदि हमें किसी और चीज़ की आवश्यकता होगी तो हम आपसे ऑर्डर चैट के माध्यम से संपर्क करेंगे।

हम मुख्य रूप से पायथन में पांडा, टेंसरफ्लो, केरस और पायटॉर्च जैसे फ्रेमवर्क का उपयोग करते हुए काम करते हैं, साथ ही आर और एसपीएसएस का भी। यदि आपकी कोई प्राथमिकता या विशिष्ट आवश्यकता है, तो कृपया अपना ऑर्डर देते समय इसका उल्लेख करें और हम जहां संभव हो, उसे समायोजित करेंगे।

एक मॉडल ऑडिट का मतलब है कि हम आपकी परियोजना से संबंधित मशीन लर्निंग मॉडल की संरचना, तर्क और प्रदर्शन की समीक्षा करते हैं - चाहे वह एक मॉडल हो जो आपके पास पहले से है या जिसे हम ऑर्डर के हिस्से के रूप में बनाते हैं। हम सटीकता का आकलन करते हैं, कमजोरियों की पहचान करते हैं, और सुधार के क्षेत्रों को चिह्नित करते हैं।

हम आपके प्रोजेक्ट के आउटपुट की एक स्पष्ट, संरचित प्रस्तुति तैयार करते हैं — जिसमें कार्यप्रणाली, मुख्य निष्कर्ष और निष्कर्षों को ऐसे प्रारूप में शामिल किया जाता है जिसे हितधारकों या सहकर्मियों के साथ साझा करना सीधा होता है, बिना उन्हें कच्चे कोड या डेटा फ़ाइलों को पढ़ने की आवश्यकता के।

प्रौद्योगिकी चयन का अर्थ है कि हम आपकी परियोजना की आवश्यकताओं का आकलन करते हैं और आपके विशिष्ट उपयोग के मामले के लिए सबसे उपयुक्त उपकरण, फ्रेमवर्क, एल्गोरिदम और दृष्टिकोणों की सिफारिश करते हैं। यह विशेष रूप से मूल्यवान है यदि आप खरोंच से कुछ बना रहे हैं या किसी मौजूदा समाधान को बढ़ा रहे हैं और सही स्टैक पर विशेषज्ञ मार्गदर्शन चाहते हैं।

हाँ। कृपया अपना ऑर्डर देते समय आवश्यकताओं के क्षेत्र में अपने डेटासेट और प्रोजेक्ट के दायरे का वर्णन करें। विशेष रूप से बड़े या जटिल प्रोजेक्ट्स के लिए, स्टैंडर्ड या प्रीमियम टियर की सिफारिश की जाती है, और हम शुरू करने से पहले ऑर्डर चैट के माध्यम से एक संक्षिप्त चर्चा का सुझाव दे सकते हैं।

सभी डिलिवरेबल्स प्लेटफॉर्म पर ऑर्डर मैनेजर के माध्यम से भेजे जाते हैं। इसमें कोई भी नोटबुक, स्क्रिप्ट, प्रेजेंटेशन फाइल और रिपोर्ट शामिल है। यदि आपने एनोटेटेड स्रोत फ़ाइलों का ऐड-ऑन खरीदा है, तो वे उसी डिलीवरी में शामिल होंगे।

हाँ — हमारी टीम ने डोमेन की एक विस्तृत श्रृंखला में डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग तकनीकों को लागू किया है। जब तक आप डेटा साझा कर सकते हैं और उस समस्या को स्पष्ट रूप से समझा सकते हैं जिसे आप हल करने का प्रयास कर रहे हैं, हम अपनी विशेषज्ञता को उस पर लागू कर सकते हैं।

ग्राहक समीक्षाएँ

देखें कि हमारे ग्राहक इस Zinn के बारे में क्या कहते हैं

5.0
2 समीक्षाएँ
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विस्तार पर अच्छा ध्यान।

कुल मिलाकर बढ़िया काम

केवल लॉग इन ग्राहक जिन्होंने यह उत्पाद खरीदा है, वे समीक्षा छोड़ सकते हैं।

श्रेणियाँ

Zinner नीतियां

एसपीएसएस में व्यावसायिक डेटा विज्ञान और विश्लेषण

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