पाठ्यक्रम
CI/CD for Machine Learning
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 693
Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control
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
Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Learn how to design Power BI visualizations and reports with users in mind.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Learn to solve real-world optimization problems using Pythons SciPy and PuLP, covering everything from basic to constrained and complex optimization.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Using Python and NumPy, learn the most fundamental financial concepts.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Gain a clear understanding of GDPR principles and how to set up GDPR-compliant processes in this comprehensive course.
डेटा साक्षरता
पाठ्यक्रम
Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Learn how to prepare credit application data, apply machine learning and business rules to reduce risk and ensure profitability.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Learn the fundamentals of data visualization using Google Sheets.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Expand your Google Sheets vocabulary by diving deeper into data types, including numeric data, logical data, and missing data.
डेटा तैयारी
पाठ्यक्रम
Discover how AI can take your consulting work to the next level! Research, analyze, and communicate more productively and effectively.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn how to transform raw data into clean, reliable models with dbt through hands-on, real-world exercises.
डेटा इंजीनियरिंग
पाठ्यक्रम
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
In this course, youll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Build the foundation you need to think statistically and to speak the language of your data.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
This course will show you how to integrate spatial data into your Python Data Science workflow.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Create visualizations and dynamic dashboards with Databricks, turning raw data into clear and actionable insights.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Use a chatbot to create a study guide tailored to your goals and schedule. Build skills with simple, effective prompts.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
This course is an introduction to linear algebra, one of the most important mathematical topics underpinning data science.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Are customers thrilled with your products or is your service lacking? Learn how to perform an end-to-end sentiment analysis task.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Build SQL skills by writing AI prompts that generate queries for sorting, grouping, filtering, and categorizing data.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Analyze text data in R using the tidy framework.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Create a go-to-market strategy with generative AI: target industries, generate leads, and optimize website keywords.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Sharpen your skills in Oracle SQL including SQL basics, aggregating, combining, and customizing data.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.
डेटा प्रकलन
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।