पाठ्यक्रम
Introduction to Spark SQL in Python
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 460
Learn how to manipulate data and create machine learning feature sets in Spark using SQL in Python.
डेटा प्रकलन
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 how to manipulate data and create machine learning feature sets in Spark using SQL in Python.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Learn how to work with streaming data using serverless technologies on AWS.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn how to calculate meaningful measures of risk and performance, and how to compile an optimal portfolio for the desired risk and return trade-off.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Learn how to make GenAI models truly reflect human values while gaining hands-on experience with advanced LLMs.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Extend your regression toolbox with the logistic and Poisson models and learn to train, understand, and validate them, as well as to make predictions.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Learn how to approach and win competitions on Kaggle.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Learn how to load, transform, and transcribe speech from raw audio files in Python.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Learn to build pipelines that stand the test of time.
मशीन लर्निंग
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 how to use RNNs to classify text sentiment, generate sentences, and translate text between languages.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Build AI agentic workflows that can plan, search, remember, and collaborate, using LlamaIndex.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn how to write recursive queries and query hierarchical data structures.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
In this course youll learn techniques for performing statistical inference on numerical data.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Connect Java to PostgreSQL with JDBC. Write secure queries, manage transactions, and handle large datasets efficiently.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.
डेटा आयात और सफाई
पाठ्यक्रम
In this course youll learn how to leverage statistical techniques for working with categorical data.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Sharpen your knowledge and prepare for your next interview by practicing Python machine learning interview questions.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Build real-world applications with Python—practice using OOP and software engineering principles to write clean and maintainable code.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Prepare for your next statistics interview by reviewing concepts like conditional probabilities, A/B testing, the bias-variance tradeoff, and more.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Explore latent variables, such as personality, using exploratory and confirmatory factor analyses.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Learn how to write effective tests in Java using JUnit and Mockito to build robust, reliable applications with confidence.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
In this course youll learn how to perform inference using linear models.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
प्रायिकता एवं 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 दैनिक 5 मिनट की कोडिंग चुनौतियों के साथ चलते-फिरते प्रगति करें।