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Cluster Analysis in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 79 समीक्षाएँ
Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.
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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Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.
मशीन लर्निंग
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Geospatial डेटा की आकर्षक विज़ुअलाइज़ेशन बनाना सीखें Python में, geopandas पैकेज और folium मैप्स के साथ।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Decision Models, विश्लेषण विधियों, जोखिम प्रबंधन और अनुकूलन तकनीकों के साथ निर्णय-निर्माण कौशल बढ़ाएँ।
डेटा साक्षरता
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tidy framework का उपयोग करके R में टेक्स्ट डेटा का विश्लेषण करें।
डेटा मैनिपुलेशन
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This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.
क्लाउड
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Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
क्लाउड
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रिटेल डेटा केस स्टडी में Alteryx Designer का उपयोग करके बिक्री विश्लेषण और रणनीतिक निर्णय-निर्माण को बेहतर बनाएं।
डेटा तैयारी
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जानें कि GenAI मॉडल्स को मानव मूल्यों को सही मायने में कैसे प्रतिबिंबित करें, साथ ही उन्नत LLMs के साथ व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Build no-code Copilot Studio agents and flows that answer routine questions, take action, and cite approved sources.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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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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This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.
क्लाउड
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R का उपयोग करके टाइम सीरीज़ डेटा पर ARIMA (autoregressive integrated moving average) मॉडल फिट करने में विशेषज्ञ बनें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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AWS पर सर्वरलेस तकनीकों का उपयोग करके स्ट्रीमिंग डेटा के साथ काम करना सीखें।
क्लाउड
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Innovating with Google Cloud AI
क्लाउड
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अपने टाइम सीरीज़ डेटा में मौसमीपन, रुझान और अन्य पैटर्न को विज़ुअलाइज़ करें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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AWS डेटा स्टोर्स, जैसे DynamoDB और S3, को चुनना, बनाना और सुरक्षित करना सीखें—हैंड्स-ऑन कंसोल अभ्यास और वास्तविक परिदृश्यों के साथ।
क्लाउड
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In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and explore how Vertex AI empowers AI teams.
क्लाउड
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Databricks में SQL से Airbnb डेटा का विश्लेषण करें, डैशबोर्ड बनाएँ और काम के निष्कर्ष निकालें।
डेटा आयात और सफ़ाई
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प्रोग्रामिंग के विभिन्न प्रतिमानों का अन्वेषण करें, जिनमें इम्पेरेटिव और डिक्लेरेटिव, प्रोसीजरल, फंक्शनल और ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग शामिल हैं।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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जानें कि बायेज़ियन डेटा विश्लेषण क्या है, यह कैसे काम करता है, और यह आपके डेटा विज्ञान टूलबॉक्स में क्यों उपयोगी है।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.
क्लाउड
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यह Power BI केस स्टडी DAX और विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करके इन्वेंटरी विश्लेषण से निपटने के एक वास्तविक व्यावसायिक उपयोग मामले का अनुसरण करती है।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Python के साथ रैखिक मॉडलों की अवधारणाएँ और उपयोग जानें, और डेटा पैटर्न से वर्णन, पूर्वानुमान व अंतर्दृष्टि निकालने के लिए मॉडल बनाएं।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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इस Power BI केस स्टडी में आप एक जूनियर ट्रेडर की भूमिका निभाएँगे, मॉर्गेज ट्रेडिंग का विश्लेषण करते हुए अपनी डेटा मॉडलिंग और वित्तीय विश्लेषण कौशल बढ़ाएँगे।
अनुप्रयुक्त वित्त
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R के शक्तिशाली shinydashboard पैकेज के साथ इंटरैक्टिव डैशबोर्ड बनाना सीखें। अपने दर्शकों के लिए गतिशील और आकर्षक विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं।
रिपोर्टिंग
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Python मशीन लर्निंग इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास करके अपनी जानकारी निखारें और अगले इंटरव्यू की तैयारी करें।
मशीन लर्निंग
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लॉन्च वीक की अफ़रातफ़री से परेशान हैं? Claude Cowork के साथ एक ही सत्र में संपूर्ण प्रोडक्ट लॉन्च की योजना बनाएं और लिखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Python में सांख्यिकीय अनुमान पर इस चार घंटे के पाठ्यक्रम में डेटा के आधार पर ठोस निष्कर्ष निकालने का व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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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