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R में बॉन्ड वैल्यूएशन और विश्लेषण
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 91 समीक्षाएँ
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
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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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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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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This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
क्लाउड
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Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
क्लाउड
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स्थानीय फ़ाइलों और इंटरनेट स्रोतों से वित्तीय डेटा तक पहुँचने का तरीका सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.
क्लाउड
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Learn the bag of words technique for text mining with R.
मशीन लर्निंग
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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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purrr पैकेज का उपयोग करके सूचियों को आसानी से सारांशित और संचालित करना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
क्लाउड
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Python से सर्वे डेटा का विश्लेषण करना सीखें और जानें कि वर्णनात्मक व अनुमानात्मक सांख्यिकीय टूल कब लागू करने चाहिए।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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यह पाठ्यक्रम वित्तीय ट्रेडिंग की मूल बातें और सिग्नल-आधारित ट्रेडिंग रणनीतियाँ बनाने के लिए quantstrat के उपयोग को कवर करता है।
अनुप्रयुक्त वित्त
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KNIME में वास्तविक डेटा के साथ वित्तीय विश्लेषण करें, डेटा तैयारी और वर्कफ़्लो कौशल बढ़ाएँ।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Want to spend more time coding and less time doing admin? Automate support briefs for the rollout of new features with Claude Cowork.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.
क्लाउड
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Staring at your inbound leads and unsure where to start? Use Claude Cowork to score your leads and build a high-quality, prioritized shortlist.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
क्लाउड
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मल्टीवेरिएट डेटा का विश्लेषण, प्लॉटिंग और मॉडलिंग करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Explore association rules in market basket analysis with R by analyzing retail data and creating movie recommendations.
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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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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इस पाठ्यक्रम में आप कई सामान्य मार्केटिंग कार्यों के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग करना सीखेंगे।
मशीन लर्निंग
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Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
क्लाउड
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Spark और sparklyr पैकेज in R का उपयोग करके big data analysis चलाना सीखें, और सिर्फ 4 घंटे में Spark MLIb एक्सप्लोर करें।
डेटा इंजीनियरिंग
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You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.
क्लाउड
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A patients healthcare claim has been wrongly denied, and its your job to quickly synthesize the evidence and build an appeal—all using Claude Cowork!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.
क्लाउड
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R में एनालिटिक्स के साथ धोखाधड़ी का पता लगाना सीखें।
मशीन लर्निंग
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Google Sheets में वित्तीय और सशर्त फ़ॉर्मूलों के साथ एक अमोर्टाइज़ेशन डैशबोर्ड बनाना सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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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