Let’s talk money. As a “hot” career right now, data science can pay pretty well. But for an individual person matched with a specific job or industry, how much should someone expect to make? 

Since Katie was on the job market lately, this was something she’s been researching, and it turns out that data science itself (in particular linear regressions) has some answers. 

In this episode, we go through a survey of hundreds of data scientists, who report on their job duties, industry, skills, education, location, etc. along with their salaries, and then talk about how this data was fed into a linear regression so that you (yes, you!) can use the patterns in the data to know what kind of salary any particular kind of data scientist might expect.

Careers in Data Science

उपलब्ध स्रोत **मशीन लर्निंग (ML)**, विशेषकर **लीनियर रिग्रेशन**, की अवधारणा पर केंद्रित हैं। पहला स्रोत **लीनियर रिग्रेशन एल्गोरिथम** के व्यावहारिक कार्यान्वयन को दर्शाता है, जिसमें हाउस प्राइस प्रेडिक्शन के लिए **पायथन लाइब्रेरीज़** जैसे **नंपाई, पांडा, साइकिट-लर्न** का उपयोग शामिल है। इसमें **सुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग**, डेटा तैयारी, **फ़ीचर स्केलिंग**, मॉडल प्रशिक्षण और **भविष्यवाणियों का मूल्यांकन** जैसे प्रमुख चरणों को समझाया गया है। दूसरा स्रोत **Google for Developers** से है और **रेखीय प्रतिगमन** के सैद्धांतिक पहलुओं को रेखांकित करता है, जिसमें **फ़ीचर, लेबल, वज़न और पूर्वाग्रह** जैसे शब्द शामिल हैं, और यह भी बताया गया है कि मॉडल विभिन्न **फ़ीचरों** के साथ कैसे काम करता है। तीसरा स्रोत एक पॉडकास्ट को संदर्भित करता है जो **डॉ. चिन्मय पॉल** द्वारा मशीन लर्निंग पर केंद्रित है। अंत में, अंतिम स्रोत **मशीन लर्निंग एल्गोरिदम** के व्यापक अवलोकन के रूप में कार्य करता है, जिसमें **पर्यवेक्षित, अनपर्यवेक्षित और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग** के प्रकारों की पहचान की जाती है, और **वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों** पर प्रकाश डाला जाता है।

ML-EP-1: Linear Regression_लीनियर रिग्रेशन_ मशीन लर्निंग का आधार

CodeRed2.0 is a podcast about machine learning and data science. We are discussing here the experiences of industries expert and try to demystified the complexity of this subject.

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