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Cleaning Data in Java
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 66 समीक्षाएँ
Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.
डेटा आयात और सफ़ाई
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
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Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.
डेटा आयात और सफ़ाई
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Haystack, एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क, का उपयोग करके LLMs और बाहरी घटकों को ऑर्केस्ट्रेट करने वाला एक हेल्थकेयर AI एजेंट बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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CFO की भूमिका निभाएँ और वित्तीय पूर्वानुमान बनाते हुए बोर्ड ऑफ डायरेक्टर्स को प्रमुख मेट्रिक्स पर सलाह देना सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Explore the Stanford Open Policing Project dataset and analyze the impact of gender on police behavior using pandas.
डेटा मैनिपुलेशन
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Learn how to manipulate, visualize, and perform statistical tests through a series of HR analytics case studies.
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
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R में एनालिटिक्स के साथ धोखाधड़ी का पता लगाना सीखें।
मशीन लर्निंग
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PostgreSQL का उपयोग करके time series analysis को प्रभावी ढंग से संभालना और इन तकनीकों को वास्तविक-विश्व डेटा पर लागू करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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R का उपयोग करके मॉडल विकसित करना सीखें, ताकि बॉन्ड्स का मूल्यांकन और विश्लेषण कर सकें, साथ ही उन्हें ब्याज दर परिवर्तनों से बचा सकें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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MongoDB और LangGraph के साथ text-to-query AI agents का उपयोग करके अपने डेटा से बात करना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
क्लाउड
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Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.
अनुप्रयुक्त वित्त
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बैकटेस्ट, विश्लेषण और वित्तीय पोर्टफोलियो को अनुकूलित करने के लिए अपनी R वित्तीय कौशल को उन्नत करें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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purrr पैकेज का उपयोग करके सूचियों को आसानी से सारांशित और संचालित करना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture.
क्लाउड
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Dive into our Tableau case study on supply chain analytics. Tackle shipment, inventory management, and dashboard creation to drive business improvements.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
क्लाउड
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The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
क्लाउड
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जनसांख्यिकीय और सामाजिक-आर्थिक डेटा के साथ काम करने के लिए Census API का उपयोग करना सीखें।
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
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Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
क्लाउड
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Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.
क्लाउड
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इस पाठ्यक्रम में आप कई सामान्य मार्केटिंग कार्यों के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग करना सीखेंगे।
मशीन लर्निंग
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GAMs डेटा में संबंधों को गैर-रेखीय फ़ंक्शनों के रूप में मॉडल करते हैं, जो डेटा विज्ञान की विभिन्न समस्याओं के लिए अत्यधिक अनुकूलनीय हैं।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Learn the basics of A/B testing in R, including how to design experiments, analyze data, predict outcomes, and present results through visualizations.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
क्लाउड
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Strengthen your knowledge of the topics covered in Manipulating Time Series in R using real case study data.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Learn how to perform advanced dplyr transformations and incorporate dplyr and ggplot2 code in functions.
डेटा मैनिपुलेशन
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मशीन लर्निंग मॉडल्स के लिए फीचर इंजीनियरिंग के सिद्धांत सीखें और R tidymodels फ्रेमवर्क से उन्हें लागू करें।
मशीन लर्निंग
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Tableau में इस केस स्टडी के साथ HR डेटा विश्लेषण का अन्वेषण करें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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।
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