पाठ्यक्रम
Support Vector Machines in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.9+
- 133
This course will introduce the support vector machine (SVM) using an intuitive, visual approach.
मशीन लर्निंग
विशेषज्ञ प्रशिक्षकों द्वारा बनाए गए छोटे वीडियो देखें और फिर अपने ब्राउज़र में इंटरैक्टिव अभ्यासों के साथ जो आपने सीखा है उसका अभ्यास करें।
या
जारी रखने पर, आप हमारी उपयोग की शर्तें, हमारी गोपनीयता नीति को स्वीकार करते हैं और यह भी कि आपका डेटा संयुक्त राज्य अमेरिका में संग्रहीत किया जाता है।पाठ्यक्रम
This course will introduce the support vector machine (SVM) using an intuitive, visual approach.
मशीन लर्निंग
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Learn the principles of feature engineering for machine learning models and how to implement them using the R tidymodels framework.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Learn how to build an amortization dashboard in Google Sheets with financial and conditional formulas.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Learn how to access financial data from local files as well as from internet sources.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Learn to easily summarize and manipulate lists using the purrr package.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Learn how to use Python parallel programming with Dask to upscale your workflows and efficiently handle big data.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Take vital steps towards mastery as you apply your statistical thinking skills to real-world data sets and extract actionable insights from them.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Learn how to analyse and interpret ChIP-seq data with the help of Bioconductor using a human cancer dataset.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
In this course youll learn how to create static and interactive dashboards using flexdashboard and shiny.
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Learn to use R to develop models to evaluate and analyze bonds as well as protect them from interest rate changes.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Explore HR data analysis in Tableau with this case study.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
This course covers the basics of financial trading and how to use quantstrat to build signal-based trading strategies.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Learn how to analyze survey data with Python and discover when it is appropriate to apply statistical tools that are descriptive and inferential in nature.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Learn to create animated graphics and linked views entirely in R with plotly.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Practice Tableau with our healthcare case study. Analyze data, uncover efficiency insights, and build a dashboard.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Learn to choose, build with, and secure AWS data stores including DynamoDB and S3 through hands-on console exercises and real-world scenarios.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Learn to analyze, plot, and model multivariate data.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Enhance your Tableau skills with this case study on inventory analysis. Analyze a dataset, create calculated fields, and create visualizations.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Dive into our Tableau case study on supply chain analytics. Tackle shipment, inventory management, and dashboard creation to drive business improvements.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Manipulate text data, analyze it and more by mastering regular expressions and string distances in R.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
In this course youll learn how to apply machine learning in the HR domain.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Advance you R finance skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Learn how to create interactive data visualizations, including building and connecting widgets using Bokeh!
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
You will use Net Revenue Management techniques in Google Sheets for a Fast Moving Consumer Goods company.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Advance your Alteryx skills with real fitness data to develop targeted marketing strategies and innovative products!
डेटा तैयारी
डेटा साइंस विशेषज्ञता का एक क्षेत्र है जो डेटा से जानकारी प्राप्त करने पर केंद्रित है। प्रोग्रामिंग कौशल, वैज्ञानिक तरीकों, एल्गोरिदम और अन्य का उपयोग करके, डेटा साइंटिस्ट कार्यात्मक अंतर्दृष्टि बनाने के लिए डेटा का विश्लेषण करते हैं।
आपको Python या R जैसी प्रोग्रामिंग भाषा सीखनी होगी और गणित और सांख्यिकी के सिद्धांतों में महारत हासिल करनी होगी। डेटा विश्लेषण विधियों और डेटा साइंस टूल्स का ज्ञान भी आवश्यक है। डेटा साइंस सीखने के कई तरीके हैं। शिक्षा के औपचारिक साधनों, जैसे डिग्री या विश्वविद्यालय अध्ययन के साथ-साथ, आपकी अपनी गति से सीखने में मदद करने के लिए कई अन्य संसाधन हैं। ऑनलाइन पाठ्यक्रम और ट्यूटोरियल के साथ-साथ, किताबें, वीडियो और बहुत कुछ है।
गणित और सांख्यिकी के ज्ञान के साथ-साथ, डेटा साइंटिस्ट को Python, R, और SQL जैसी भाषाओं में प्रोग्रामिंग कौशल की आवश्यकता होती है। इसके अतिरिक्त, डेटा साइंस के लिए बड़े डेटा सेट के साथ काम करने की क्षमता, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा रैंगलिंग और डेटाबेस प्रबंधन का ज्ञान आवश्यक है। मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में कौशल भी उपयोगी हो सकते हैं।
व्यावसायिक क्षमता में, लगभग हर उद्योग किसी न किसी हद तक डेटा साइंस का उपयोग कर सकता है। स्वास्थ्य सेवा संगठन बीमारियों का पता लगाने और इलाज करने के लिए डेटा साइंस का उपयोग करते हैं, जबकि वित्त कंपनियां धोखाधड़ी का पता लगाने और रोकने के लिए इसका उपयोग करती हैं। सभी प्रकार के उद्योग मार्केटिंग के लिए डेटा साइंस का उपयोग करते हैं, जैसे सिफारिश सिस्टम बनाना और ग्राहक चर्न का विश्लेषण करना।
हां, डेटा साइंस अमेरिका और दुनिया भर में सबसे तेज़ी से बढ़ने वाले क्षेत्रों में से एक है। यह सबसे अच्छी तनख्वाह वाले करियर में से भी एक है। Payscale के डेटा के अनुसार, अनुभवी डेटा साइंटिस्ट औसतन $97,609 कमाते हैं और अमेरिका में पांच में से चार स्टार की संतुष्टि रेटिंग रखते हैं।
यहां विचार करने के लिए कुछ बातें हैं। पहले, डेटा साइंस डिग्री प्राप्त करना प्रतिस्पर्धी हो सकता है, अक्सर लगातार उच्च ग्रेड की आवश्यकता होती है। इसी तरह, डेटा साइंस के लिए आवश्यक कई कौशलों के लिए बहुत अध्ययन और धैर्य की आवश्यकता होती है। सभी आवश्यक बुनियादी बातों में महारत हासिल करने में कई महीने लग सकते हैं, साथ ही एंट्री-लेवल पोजीशन हासिल करने के लिए बहुत व्यावहारिक अनुभव की आवश्यकता होती है।
हां, आपको Python, R, SQL, Java, और C/C++ जैसी भाषाओं में कुछ कोडिंग अनुभव की आवश्यकता होगी। हालांकि, अपने अपेक्षाकृत सरल सिंटैक्स के कारण, Python प्रोग्रामिंग भाषा अक्सर नए लोगों के बीच पसंदीदा विकल्प होती है।
बिना किसी पूर्व कोडिंग अनुभव और/या गणितीय पृष्ठभूमि वाले व्यक्ति के लिए, एंट्री-लेवल डेटा साइंटिस्ट के स्तर पर पहुंचने के लिए आमतौर पर 7 से 12 महीने की गहन पढ़ाई लग सकती है। हालांकि, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि केवल डेटा साइंस के सैद्धांतिक आधार को सीखना आपको वास्तविक डेटा साइंटिस्ट नहीं बना सकता।
एक बार जब आप डेटा साइंस की नींव में महारत हासिल कर लेते हैं, तो आप विभिन्न क्षेत्रों में विशेषज्ञता प्राप्त कर सकते हैं, जिसमें मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, बिग डेटा एनालिसिस, बिजनेस एनालिटिक्स और इंटेलिजेंस, डेटा माइनिंग और बहुत कुछ शामिल है।
हमारे मोबाइल कोर्स और दैनिक 5 मिनट की कोडिंग चुनौतियों के साथ चलते-फिरते प्रगति करें।