कोर्स
Tidyverse में डेटा के साथ Modeling
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 253 समीक्षाएँ
डेटा मॉडलिंग में विभिन्न प्रकारों को जानें, पूर्वानुमान सहित, और Tidyverse में रैखिक प्रतिगमन व मॉडल मूल्यांकन माप करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
डेटा, AI, और क्लाउड पाठ्यक्रम
महत्वपूर्ण कौशलों में महारत हासिल करेंविशेषज्ञ प्रशिक्षकों द्वारा बनाए गए छोटे वीडियो देखें और फिर अपने ब्राउज़र में इंटरैक्टिव अभ्यासों के साथ जो आपने सीखा है उसका अभ्यास करें।
- अपनी गति से सीखें
- व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें
- छोटे अध्याय पूरे करें
अपना मुफ़्त खाता बनाएं
Google के साथ जारी रखेंअधिक विकल्प दिखाएँया
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।
127 कोर्स
कोर्स
R में Bioconductor परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 135 समीक्षाएँ
वायरस, फफूंद, मानव और पौधों के डेटासेट के साथ बायोइन्फॉर्मेटिक्स के लिए आवश्यक Bioconductor पैकेजों का उपयोग करना सीखें!
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Building Web Applications with Shiny in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 231 समीक्षाएँ
Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
R में Linear Regression के लिए Inference
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 188 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में आप रैखिक मॉडलों का उपयोग करके इन्फरेंस करना सीखेंगे।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Forecasting in R
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 56 समीक्षाएँ
Learn how to make predictions about the future using time series forecasting in R including ARIMA models and exponential smoothing methods.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Manipulating Time Series Data in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 308 समीक्षाएँ
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Experimental Design in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 368 समीक्षाएँ
In this course youll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Life Insurance Products Valuation in R
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 55 समीक्षाएँ
Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Machine Learning with Tree-Based Models in R
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 280 समीक्षाएँ
Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.
मशीन लर्निंग
कोर्स
Object-Oriented Programming with S3 and R6 in R
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 316 समीक्षाएँ
Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
R में Bioconductor के साथ RNA-Seq
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 155 समीक्षाएँ
RNA-Seq विभेदक अभिव्यक्ति विश्लेषण का उपयोग करके विभिन्न रोगों या स्थितियों के लिए महत्वपूर्ण होने की संभावना वाले जीनों की पहचान करें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Unsupervised Learning in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 111 समीक्षाएँ
This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.
मशीन लर्निंग
कोर्स
R में Time Series Analysis
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 93 समीक्षाएँ
समय श्रृंखला डेटा से सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए आवश्यक मुख्य तकनीकें सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Machine Learning with caret in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 46 समीक्षाएँ
This course teaches the big ideas in machine learning like how to build and evaluate predictive models.
मशीन लर्निंग
कोर्स
R में Survival Analysis
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 221 समीक्षाएँ
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
कोर्स
Working with Dates and Times in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 102 समीक्षाएँ
Learn the essentials of parsing, manipulating and computing with dates and times in R.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
R में ARIMA मॉडल्स
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 337 समीक्षाएँ
R का उपयोग करके टाइम सीरीज़ डेटा पर ARIMA (autoregressive integrated moving average) मॉडल फिट करने में विशेषज्ञ बनें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Generalized Linear Models in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 217 समीक्षाएँ
The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
R में Text Analysis परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 63 समीक्षाएँ
tidy framework का उपयोग करके R में टेक्स्ट डेटा का विश्लेषण करें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
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
कोर्स
Hierarchical and Mixed Effects Models in R
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 204 समीक्षाएँ
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
shinydashboard के साथ डैशबोर्ड बनाना
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 92 समीक्षाएँ
R के शक्तिशाली shinydashboard पैकेज के साथ इंटरैक्टिव डैशबोर्ड बनाना सीखें। अपने दर्शकों के लिए गतिशील और आकर्षक विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं।
रिपोर्टिंग
कोर्स
R में Bayesian डेटा विश्लेषण की बुनियाद
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 237 समीक्षाएँ
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
कोर्स
केस स्टडी: R में Exploratory Data Analysis
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.9+
- 51 समीक्षाएँ
डेटा मैनिपुलेशन और विज़ुअलाइज़ेशन कौशल का उपयोग करके संयुक्त राष्ट्र महासभा के ऐतिहासिक मतदान का अन्वेषण करें।
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
कोर्स
Interactive Maps with leaflet in R
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 113 समीक्षाएँ
Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Visualizing Geospatial Data in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.6+
- 93 समीक्षाएँ
Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
R में A/B Testing
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 101 समीक्षाएँ
Learn the basics of A/B testing in R, including how to design experiments, analyze data, predict outcomes, and present results through visualizations.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
String Manipulation with stringr in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 54 समीक्षाएँ
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
R में data.table के साथ Data Manipulation
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 24 समीक्षाएँ
data.table का उपयोग करके फ़िल्टरिंग, चयन और समूह-वार सांख्यिकी की गणना जैसे डेटा हेरफेर के मुख्य अवधारणाएँ सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
R में Survey Data का विश्लेषण
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 232 समीक्षाएँ
सर्वेक्षण डिज़ाइन सीखें, सामान्य डिज़ाइन संरचनाओं का उपयोग करके, फिर सर्वेक्षण परिणामों का विज़ुअलाइज़ेशन और विश्लेषण करें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
FAQs
डेटा साइंस क्या है?
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।
मैं डेटा साइंस कैसे सीख सकता हूं?
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।
डेटा साइंस के लिए कौन से कौशल आवश्यक हैं?
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।
मैं डेटा साइंस का उपयोग किसके लिए कर सकता हूं?
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।
क्या डेटा साइंस एक अच्छा करियर है?
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।
क्या डेटा साइंटिस्ट बनना कठिन है?
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।
क्या डेटा साइंस के लिए कोडिंग 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।
डेटा साइंटिस्ट बनने में कितना समय लगता 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।
मैं डेटा साइंस के भीतर कौन से विषयों का अध्ययन कर सकता हूं?
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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