पाठ्यक्रम
Time Series Analysis in Power BI
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 347
Learn to analyze data over time with this practical course on Time Series Analysis in Power BI. Work with real datasets & practice common techniques.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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
Learn to analyze data over time with this practical course on Time Series Analysis in Power BI. Work with real datasets & practice common techniques.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Learn how to manipulate, visualize, and perform statistical tests through a series of HR analytics case studies.
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
पाठ्यक्रम
Analyze market dynamics and craft a strategic entry plan for an EV manufacturer using generative AI.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Explore Data Version Control for ML data management. Master setup, automate pipelines, and evaluate models seamlessly.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Leverage the power of Python and PuLP to optimize supply chains.
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
पाठ्यक्रम
Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn how to develop deep learning models with Keras.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Strengthen your knowledge of the topics covered in Manipulating Time Series in R using real case study data.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
This Power BI case study follows a real-world business use case on tackling inventory analysis using DAX and visualizations.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Learn about GARCH Models, how to implement them and calibrate them on financial data from stocks to foreign exchange.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Master data fluency! Learn skills for individuals and organizations, understand behaviors, and build a data-fluent culture.
डेटा साक्षरता
पाठ्यक्रम
Interact with a customized GPT and use your prompting skills to plan and open your restaurant.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn to build pipelines that stand the test of time.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Combine text, images, audio, and video with the latest AI models from Hugging Face, and generate new images and videos!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn how to use RNNs to classify text sentiment, generate sentences, and translate text between languages.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Learn key techniques to optimize Java performance, from algorithm efficiency to JVM tuning and multithreading.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Build AI agentic workflows that can plan, search, remember, and collaborate, using LlamaIndex.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
In this course youll learn techniques for performing statistical inference on numerical data.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Learn how containers work in Azure, including registries, ACI, AKS basics, scaling, monitoring, and troubleshooting.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Learn how to write recursive queries and query hierarchical data structures.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Learn the fundamentals of using DataLab, an AI-powered data notebook for data analysis and exploration.
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Learn how to segment customers in Python.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Ensure data consistency by learning how to use transactions and handle errors in concurrent environments.
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।
हमारे मोबाइल कोर्स और दैनिक 5 मिनट की कोडिंग चुनौतियों के साथ चलते-फिरते प्रगति करें।