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Streaming Concepts
- बुनियादीकौशल स्तर
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Learn about the difference between batching and streaming, scaling streaming systems, and real-world applications.
डेटा इंजीनियरिंग
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 difference between batching and streaming, scaling streaming systems, and real-world applications.
डेटा इंजीनियरिंग
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Ensure high data quality in data science and data engineering workflows with Pythons Great Expectations library.
डेटा इंजीनियरिंग
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Build interactive AI apps in Sigma using user input, actions, and polished interfaces, no coding required.
रिपोर्टिंग
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In this case study, you’ll use visualization techniques to find out what skills are most in-demand for data scientists, data analysts, and data engineers.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Learn to construct compelling and attractive visualizations that help communicate results efficiently and effectively.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Fine-tune Llama for custom tasks using TorchTune, and learn techniques for efficient fine-tuning such as quantization.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
डेटा मैनिपुलेशन
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Learn how to design and implement triggers in SQL Server using real-world examples.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Explore latent variables, such as personality, using exploratory and confirmatory factor analyses.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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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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Visualize seasonality, trends and other patterns in your time series data.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
डेटा मैनिपुलेशन
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Learn about ARIMA models in Python and become an expert in time series analysis.
मशीन लर्निंग
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Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI
अनुप्रयुक्त वित्त
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You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
क्लाउड
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Learn all about the advantages of Bayesian data analysis, and apply it to a variety of real-world use cases!
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
क्लाउड
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Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.
मशीन लर्निंग
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Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.
डेटा मैनिपुलेशन
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Detect anomalies in your data analysis and expand your Python statistical toolkit in this four-hour course.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Master strategic data management for business excellence.
डेटा प्रबंधन
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Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Explore Alteryx Designer in a retail data case study to boost sales analysis and strategic decision-making.
डेटा तैयारी
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Unlock your datas potential by learning to detect and mitigate bias for precise analysis and reliable models.
डेटा प्रबंधन
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Learn how to use RNNs to classify text sentiment, generate sentences, and translate text between languages.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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In this course youll learn how to perform inference using linear models.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Explore association rules in market basket analysis with Python by bookstore data and creating movie recommendations.
मशीन लर्निंग
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Learn to write scripts that will catch and handle errors and control for multiple operations happening at once.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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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