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Foundations of Probability in R
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 506 समीक्षाएँ
In this course, youll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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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In this course, youll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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जानें कि AI आपकी परामर्श कार्य को अगले स्तर तक कैसे ले जा सकता है! अधिक उत्पादक और प्रभावी ढंग से शोध, विश्लेषण और संचार करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Replit के साथ vibe coding सीखें। Typeform क्लोन जैसी ऐप्स बनाएं, और Replit ऐप्स को सुरक्षित करना व डिप्लॉय करना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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मल्टी-स्टेज बिल्ड, Docker नेटवर्किंग टूल्स, और Docker Compose में महारत हासिल करें, सर्वोत्तम कंटेनराइज़्ड एप्लिकेशन के लिए!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Alteryx Designer में डेटा तैयारी, सफाई और विश्लेषण में महारत हासिल करें, चाहे आप नए हों या अनुभवी विश्लेषक।
डेटा तैयारी
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Python में Keras 2.0 का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क की बुनियादी बातें और डीप लर्निंग मॉडल बनाना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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अपनी इच्छानुसार छवियों को प्रोसेस, ट्रांसफ़ॉर्म और मैनिपुलेट करना सीखें।
मशीन लर्निंग
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स्ट्रिंग मैनिपुलेशन सीखें और रेगुलर एक्सप्रेशंस के उपयोग में माहिर बनें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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BigQuery की शक्ति अनलॉक करें: इसके मूल सिद्धांत समझें, क्वेरी चलाएँ, और कुशल डेटा विश्लेषण के लिए वर्कफ़्लो अनुकूलित करें।
डेटा इंजीनियरिंग
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Master sampling to get more accurate statistics with less data.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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पोर्टफोलियो जोखिम और रिटर्न का मूल्यांकन करें, मार्केट-कैप वेटेड इक्विटी पोर्टफोलियो बनाएं और परिदृश्य निर्माण से मार्केट जोखिम का पूर्वानुमान व हेज करना सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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ग्रेडिएंट बूस्टिंग की बुनियादी बातें सीखें और वर्गीकरण व रिग्रेशन समस्याएँ हल करने के लिए XGBoost से अत्याधुनिक मशीन लर्निंग मॉडल बनाएं।
मशीन लर्निंग
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पिवट टेबल बनाना सीखें और कुछ ही क्लिक में हज़ारों डेटा बिंदुओं को तेज़ी से व्यवस्थित करें।
डेटा मैनिपुलेशन
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फ़ाइलें संभालना, डेटा प्रोसेस करना और वास्तविक-विश्व तकनीकों से साफ़, पुन: उपयोगी कोड बनाना सीखकर अपनी Java कौशल बढ़ाएँ।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
क्लाउड
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जानें कि मार्केटिंग विश्लेषक ग्राहकों को समझने और व्यवसाय वृद्धि को बढ़ाने के लिए डेटा का उपयोग कैसे करते हैं।
नेतृत्व
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AI मॉडल्स को सपोर्ट करने वाले APIs विकसित करने के लिए FastAPI का उपयोग करना सीखें, जो वास्तविक-विश्व की मांगों को पूरा करने के लिए बनाए गए हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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तेज़ R कोड लिखना सीखें, बेंचमार्किंग और प्रोफाइलिंग जानें, और समानांतर प्रोग्रामिंग के रहस्य खोलें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Google के Agent Development Kit (ADK) के साथ चरण-दर-चरण ग्राहक-सहायता सहायक बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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अपने बिक्री कार्य को AI-first तरीके से संभालें! AI से प्रॉस्पेक्टिंग ऑटोमेट करें, व्यक्तिगत ईमेल ड्राफ्ट करें, और CRM कार्यों को सुव्यवस्थित करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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मार्केटिंग के लिए AI में महारत हासिल करें, ताकि आप स्मार्ट अभियान योजना बना सकें, गुणवत्तापूर्ण सामग्री बना सकें, और कस्टम AI एजेंट बना सकें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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अपनी reinforcement learning यात्रा शुरू करें! जानें कि एजेंट इंटरैक्शन के माध्यम से वातावरणों को हल करना कैसे सीख सकते हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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मशीन लर्निंग की दुनिया में उतरें और एंड-टू-एंड मॉडल डिज़ाइन, ट्रेन और डिप्लॉय करना सीखें।
मशीन लर्निंग
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Learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Gmail.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Cursor के साथ प्रोडक्शन-रेडी कोड बनाएं। AI प्रॉम्प्ट, रिफैक्टरिंग, टेस्टिंग और उन्नत वर्कफ़्लो सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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मॉडल वैलिडेशन की बुनियादी बातें, वैलिडेशन तकनीकें सीखें, और वैलिडेटेड व उच्च-प्रदर्शन मॉडल बनाना शुरू करें।
मशीन लर्निंग
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इस पाठ्यक्रम में, आप SciPy लाइब्रेरी का उपयोग करके hierarchical और k-means clustering जैसी तकनीकों के माध्यम से unsupervised learning से परिचित होंगे।
मशीन लर्निंग
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Take your R skills up a notch by learning to write efficient, reusable functions.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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यह पाठ्यक्रम रैखिक बीजगणित का परिचय है, जो डेटा विज्ञान की नींव रखने वाले सबसे महत्वपूर्ण गणितीय विषयों में से एक है।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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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