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
कोर्स
Learn to distinguish real differences from random noise, and explore psychological crutches we use that interfere with our rational decision making.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Learn how to tune your models hyperparameters to get the best predictive results.
मशीन लर्निंग
कोर्स
Learn to design scalable event-driven architectures in Azure using messaging services and real-world integrations.
क्लाउड
कोर्स
Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.
डेटा आयात और सफ़ाई
कोर्स
Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.
क्लाउड
कोर्स
Use your knowledge of common spreadsheet functions and techniques to explore Python!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
क्लाउड
कोर्स
Discover how to talk to your data using text-to-query AI agents with MongoDB and LangGraph.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Get hands-on experience making sound conclusions based on data in this four-hour course on statistical inference in Python.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Master core concepts about data manipulation such as filtering, selecting and calculating groupwise statistics using data.table.
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
GAMs model relationships in data as nonlinear functions that are highly adaptable to different types of data science problems.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Learn to solve increasingly complex problems using simulations to generate and analyze data.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Explore the Stanford Open Policing Project dataset and analyze the impact of gender on police behavior using pandas.
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.
मशीन लर्निंग
कोर्स
Learn the bag of words technique for text mining with R.
मशीन लर्निंग
कोर्स
Explore association rules in market basket analysis with R by analyzing retail data and creating movie recommendations.
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Use survival analysis to work with time-to-event data and predict survival time.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
क्लाउड
कोर्स
Learn to create compelling data visualizations with KNIME, covering charts, components, and dashboards.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
क्लाउड
कोर्स
Automate data manipulation with KNIME, mastering merging, aggregation, database workflows, and advanced file handling.
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Discover the power of discrete-event simulation in optimizing your business processes. Learn to develop digital twins using Pythons SimPy package.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Learn how to effectively and efficiently join datasets in tabular format using the Python Pandas library.
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Advance you R finance skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Learn to use R to develop models to evaluate and analyze bonds as well as protect them from interest rate changes.
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
In ecommerce, increasing sales and reducing expenses are top priorities. In this case study, youll investigate data from an online pet supply company.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
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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