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Introduction to Business Valuation
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 175 समीक्षाएँ
वास्तविक अनुप्रयोगों और केस स्टडीज़ के साथ डिस्काउंटेड कैश फ्लोज़ (DCF) का उपयोग करके बिज़नेस वैल्यूएशन सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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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वास्तविक अनुप्रयोगों और केस स्टडीज़ के साथ डिस्काउंटेड कैश फ्लोज़ (DCF) का उपयोग करके बिज़नेस वैल्यूएशन सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
क्लाउड
कोर्स
कस्टमर लाइफटाइम वैल्यू से लेकर चर्न प्रेडिक्शन और सेगमेंटेशन तक - Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग उपयोग मामलों को सीखें और लागू करें।
मशीन लर्निंग
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Python में ग्राहकों को सेगमेंट करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Accelerator और Trainer के साथ वितरित प्रशिक्षण के लिए बड़े भाषा मॉडल के प्रशिक्षण समय को कम करना सीखें
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Python में missing data की पहचान, विश्लेषण, हटाना और impute करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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R में तारीखें कैसे काम करती हैं, यह सीखें, और वित्तीय उदाहरणों के साथ if statements, loops, और functions की दुनिया का अन्वेषण करें।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Python से ग्राहक छूट का विश्लेषण करना और उसका पूर्वानुमान लगाने के लिए मॉडल बनाना सीखें।
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
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tidy framework का उपयोग करके R में टेक्स्ट डेटा का विश्लेषण करें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.
डेटा तैयारी
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This course teaches the big ideas in machine learning like how to build and evaluate predictive models.
मशीन लर्निंग
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लेन-देन का उपयोग और समवर्ती परिवेशों में त्रुटियों को संभालना सीखकर डेटा संगतता सुनिश्चित करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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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
कोर्स
Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.
डेटा तैयारी
कोर्स
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
क्लाउड
कोर्स
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
क्लाउड
कोर्स
Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
क्लाउड
कोर्स
Streamline your AI projects by building modular models and mastering advanced optimization with PyTorch Lightning!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Begin your journey with Scala, a popular language for scalable applications and data engineering infrastructure.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
उन्नत प्रायिकता, जोखिम आकलन और सिमुलेशन तकनीकों की बेहतर समझ विकसित करें, ताकि डेटा-आधारित व्यावसायिक निर्णय आत्मविश्वास से ले सकें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
ईकॉमर्स में, बिक्री बढ़ाना और लागत कम करना महत्वपूर्ण हैं। Power BI का उपयोग करके एक ऑनलाइन पालतू आपूर्ति कंपनी के डेटा का विश्लेषण करें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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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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यह पाठ्यक्रम उन R उपयोगकर्ताओं के लिए है जो Python के साथ जल्दी गति पकड़ना चाहते हैं!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
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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Google Sheets का उपयोग करके नकदी प्रवाह, निवेश, वार्षिकी, ऋण परिशोधन और अधिक सहित बुनियादी व्यावसायिक मॉडलिंग सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Learn to distinguish real differences from random noise, and explore psychological crutches we use that interfere with our rational decision making.
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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Scaling with Google Cloud Operations
क्लाउड
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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।
हमारे मोबाइल कोर्स और रोज़ाना 5-मिनट की कोडिंग चुनौतियों के साथ चलते-फिरते प्रगति करें।