पाठ्यक्रम
Building Dashboards with shinydashboard
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 204
Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.
रिपोर्टिंग
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 create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Learn how to tune your models hyperparameters to get the best predictive results.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
This course is for R users who want to get up to speed with Python!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Use survival analysis to work with time-to-event data and predict survival time.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Get hands-on experience making sound conclusions based on data in this four-hour course on statistical inference in Python.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Learn how to use conditional formatting with your data through built-in options and by creating custom formulas.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Learn to design scalable event-driven architectures in Azure using messaging services and real-world integrations.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Practice your Shiny skills while building some fun Shiny apps for real-life scenarios!
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Learn how to use plotly in R to create interactive data visualizations to enhance your data storytelling.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Explore association rules in market basket analysis with R by analyzing retail data and creating movie recommendations.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Use your knowledge of common spreadsheet functions and techniques to explore Python!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
GAMs model relationships in data as nonlinear functions that are highly adaptable to different types of data science problems.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Learn to set up a secure, efficient book recommendation app in Azure in this hands-on case study.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Master RAG with Weaviate! Embed text and images for retrieval, and experiment with vector, BM25, and hybrid search.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Trust and Security with Google Cloud
क्लाउड
पाठ्यक्रम
In this course youll learn how to use data science for several common marketing tasks.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Learn to import, manipulate, and transform data in Java using the Tablesaw library. Work with CSV files, tabular structures, and complex JSON formats.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Learn how to reduce training times for large language models with Accelerator and Trainer for distributed training
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Discover how to talk to your data using text-to-query AI agents with MongoDB and LangGraph.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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।