विशेषज्ञ प्रशिक्षकों द्वारा बनाए गए छोटे वीडियो देखें और फिर अपने ब्राउज़र में इंटरैक्टिव अभ्यासों के साथ जो आपने सीखा है उसका अभ्यास करें।
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Python में statsmodels के साथ regression analysis लागू, विश्लेषण और व्याख्या करके housing prices और ad click-through rate का अनुमान लगाएँ।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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तेज़ी से चलने वाला, कुशल कोड लिखना सीखें जो संसाधनों का समझदारी से आवंटन करे और अनावश्यक ओवरहेड से बचाए।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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LangChain के साथ Retrieval Augmented Generation (RAG) का उपयोग करके बाहरी डेटा को LLMs के साथ एकीकृत करने की अत्याधुनिक विधियाँ सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, और लोड सिद्धांतों का उपयोग करके प्रभावी, प्रदर्शनकारी, और विश्वसनीय डेटा पाइपलाइन बनाना सीखें।
डेटा इंजीनियरिंग
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LLM और उनके आधारभूत क्रांतिकारी ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर की बारीकियाँ सीखें!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Python में t-tests, proportion tests, और chi-square tests जैसे common hypothesis tests का उपयोग कब और कैसे करें, सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
डेटा इंजीनियरिंग की दुनिया को इस संक्षिप्त पाठ्यक्रम में जानें, जिसमें ETL और क्लाउड कंप्यूटिंग जैसे टूल और विषय शामिल हैं।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
Python और सांख्यिकी की मदद से सीमित डेटा से निष्कर्ष निकालना सीखें। इस पाठ्यक्रम में रैंडम सैंपलिंग से लेकर स्तरीकृत और क्लस्टर सैंपलिंग तक सब शामिल है।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
LangChain एजेंटों के मूल घटकों को समझें और कस्टम चैट एजेंट बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
प्रीप्रोसेसिंग से लेकर उन्नत ट्रांसफॉर्मर मॉडलों तक, आवश्यक NLP तकनीकों के साथ टेक्स्ट विश्लेषण में महारत हासिल करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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जानें कि Pinecone वेक्टर डेटाबेस AI एप्लिकेशन डेवलपमेंट में कैसे क्रांति ला रहा है!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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LangGraph फ्रेमवर्क में उभरते एजेंटिक डिज़ाइन पैटर्न लागू करके शक्तिशाली मल्टी-एजेंट सिस्टम बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Python में तारीख़ों और समयों के साथ काम करना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Finance के लिए अपनी Python skills को आगे बढ़ाएँ, datetime, if-statements, DataFrames और अधिक का उपयोग करना सीखकर।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
मशीन लर्निंग के लिए अपने डेटा को साफ़ और तैयार करना सीखें!
मशीन लर्निंग
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इस पाठ्यक्रम में आप टाइम सीरीज़ डेटा के साथ काम करने की मूल बातें सीखेंगे।
डेटा मैनिपुलेशन
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Polars, एक Python लाइब्रेरी, से डेटा को तेज़ी से transform, clean और analyze करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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मशीन लर्निंग मॉडल्स के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए नई फीचर्स बनाएं।
मशीन लर्निंग
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Python परीक्षण में महारत हासिल करें: तरीके सीखें, चेक बनाएं, और pytest व unittest के साथ त्रुटिरहित कोड सुनिश्चित करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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CSV, स्प्रेडशीट, JSON, SQL डेटाबेस और API जैसे सामान्य फ़ाइल फ़ॉर्मैट और सिस्टम से डेटा प्राप्त करना सीखें।
डेटा तैयारी
कोर्स
क्लास बनाना सीखें और इनहेरिटेंस व पॉलीमॉर्फ़िज़्म का उपयोग करके कोड को पुनः उपयोग और अनुकूलित करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
pandas और seaborn का उपयोग करके श्रेणीबद्ध डेटा को कैसे संसाधित और विज़ुअलाइज़ करें, सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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प्रायोगिक डिज़ाइन सेटअप लागू करें और सटीक व वैध निष्कर्षों के लिए मजबूत सांख्यिकीय विश्लेषण करें!
प्रायिकता और सांख्यिकी
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इस पाठ्यक्रम में आप लॉजिस्टिक रिग्रेशन और SVM जैसे रैखिक वर्गीकारकों के विवरण सीखेंगे।
मशीन लर्निंग
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डिस्क्रिप्टर्स, मल्टीलेवल इनहेरिटेंस और एब्स्ट्रैक्ट बेस क्लासेस के साथ अपनी OOP स्किल्स बढ़ाएँ!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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इंटरनेट से जानकारी प्राप्त और पार्स करना सीखें Python लाइब्रेरी scrapy का उपयोग करके।
डेटा तैयारी
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इस चार घंटे के पाठ्यक्रम में, आप Python में समय-श्रृंखला डेटा का विश्लेषण करने की मूल बातें सीखेंगे।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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वाइड से लॉन्ग फ़ॉर्मेट में DataFrames को रूपांतरित करें, rows और columns को stack और unstack करें, और multi-index DataFrames को संभालें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Scikit-learn, SHAP और LIME का उपयोग करके पारदर्शी, भरोसेमंद और जवाबदेह AI सिस्टमों को परखने और बनाने के लिए आवश्यक कौशल हासिल करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
जोखिम और प्रदर्शन के सार्थक मापों की गणना करना सीखें, और वांछित जोखिम-प्रतिफल संतुलन के लिए एक इष्टतम पोर्टफोलियो तैयार करें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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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