पाठ्यक्रम
Handling Missing Data with Imputations in R
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 160
Diagnose, visualize and treat missing data with a range of imputation techniques with tips to improve your results.
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
Diagnose, visualize and treat missing data with a range of imputation techniques with tips to improve your results.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Explore a range of programming paradigms, including imperative and declarative, procedural, functional, and object-oriented programming.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Ask data questions in plain English with Databricks Genie - build spaces, curate business language, and monitor quality.
डेटा इंजीनियरिंग
पाठ्यक्रम
Learn how to create and assess measurement models used to confirm the structure of a scale or questionnaire.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Step into the role of CFO and learn how to advise a board of directors on key metrics while building a financial forecast.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Learn to use the Bioconductor package limma for differential gene expression analysis.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Learn to use the Census API to work with demographic and socioeconomic data.
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
पाठ्यक्रम
Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.
डेटा आयात और सफाई
पाठ्यक्रम
Explore the Stanford Open Policing Project dataset and analyze the impact of gender on police behavior using pandas.
डेटा प्रकलन
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
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
पाठ्यक्रम
Learn how to use spaCy to build advanced natural language understanding systems, using both rule-based and machine learning approaches.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Discover the power of discrete-event simulation in optimizing your business processes. Learn to develop digital twins using Pythons SimPy package.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Learn how to effectively and efficiently join datasets in tabular format using the Python Pandas library.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Transition from MATLAB by learning some fundamental Python concepts, and diving into the NumPy and Matplotlib packages.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Learn how to translate your SAS knowledge into R and analyze data using this free and powerful software language.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Learn dimensionality reduction techniques in R and master feature selection and extraction for your own data and models.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Gain an overview of all the skills and tools needed to excel in Natural Language Processing in R.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
This course will introduce the support vector machine (SVM) using an intuitive, visual approach.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Learn the principles of feature engineering for machine learning models and how to implement them using the R tidymodels framework.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn how to access financial data from local files as well as from internet sources.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Learn how to build an amortization dashboard in Google Sheets with financial and conditional formulas.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Elevate your analysis with this hands-on course using SQL with DataLab workbooks.
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Learn to use AI as a senior engineering partner for code analysis, performance optimization, security, and software architecture decisions.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Take vital steps towards mastery as you apply your statistical thinking skills to real-world data sets and extract actionable insights from them.
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।