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Monitoring Machine Learning Concepts
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 462 समीक्षाएँ
Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.
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
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Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.
मशीन लर्निंग
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कोड विश्लेषण, प्रदर्शन अनुकूलन, सुरक्षा और सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्चर निर्णयों के लिए AI को वरिष्ठ इंजीनियरिंग साझेदार की तरह उपयोग करना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Learn how to detect fraud using Python.
मशीन लर्निंग
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Use Seaborns sophisticated visualization tools to make beautiful, informative visualizations with ease.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Learn how to efficiently transform, clean, and analyze data using Polars, a Python library for fast data manipulation.
डेटा मैनिपुलेशन
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Explore Power BI Service, master the interface, make informed decisions, and maximize the power of your reports.
रिपोर्टिंग
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In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.
अनुप्रयुक्त वित्त
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Master SQL Server programming by learning to create, update, and execute functions and stored procedures.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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In this course youll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Take your reporting skills to the next level with Tableau’s built-in statistical functions.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.
मशीन लर्निंग
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Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.
मशीन लर्निंग
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This course will show you how to integrate spatial data into your Python Data Science workflow.
डेटा मैनिपुलेशन
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Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.
मशीन लर्निंग
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Learn key techniques to optimize Java performance, from algorithm efficiency to JVM tuning and multithreading.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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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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Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.
डेटा मैनिपुलेशन
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Learn essential finance math skills with practical Excel exercises and real-world examples.
अनुप्रयुक्त वित्त
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Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.
डेटा तैयारी
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Learn fundamental probability concepts like random variables, mean and variance, probability distributions, and conditional probabilities.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Learn the fundamentals of neural networks and how to build deep learning models using TensorFlow.
मशीन लर्निंग
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This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
क्लाउड
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Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
डेटा तैयारी
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Dive into the world of digital transformation and equip yourself to be an agent of change in a rapidly evolving digital landscape.
डेटा साक्षरता
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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
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Master travel planning with WanderBot: craft prompts, build confidence, and streamline your next adventure.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.
मशीन लर्निंग
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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