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Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 190 समीक्षाएँ
कस्टमर लाइफटाइम वैल्यू से लेकर चर्न प्रेडिक्शन और सेगमेंटेशन तक - Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग उपयोग मामलों को सीखें और लागू करें।
मशीन लर्निंग
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
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कस्टमर लाइफटाइम वैल्यू से लेकर चर्न प्रेडिक्शन और सेगमेंटेशन तक - Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग उपयोग मामलों को सीखें और लागू करें।
मशीन लर्निंग
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Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
क्लाउड
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Amazon Bedrock का उपयोग करके foundation AI models तक पहुँचें और AI के साथ निर्माण करें - बिना जटिल infrastructure प्रबंधित किए।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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इस पाठ्यक्रम में आप संख्यात्मक डेटा पर सांख्यिकीय अनुमान लगाने की तकनीकें सीखेंगे।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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रिकर्सिव क्वेरी लिखना और पदानुक्रमित डेटा संरचनाओं को क्वेरी करना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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LlamaIndex का उपयोग करके ऐसे AI agentic workflows बनाएं जो योजना बना सकें, खोज सकें, याद रख सकें और सहयोग कर सकें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
अनुप्रयुक्त वित्त
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Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.
डेटा मैनिपुलेशन
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अपने regression toolbox को logistic और Poisson models से बढ़ाएँ और उन्हें train, समझना, validate करना, तथा predictions करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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KNIME के साथ डेटा मैनिपुलेशन को ऑटोमेट करें, मर्जिंग, एग्रीगेशन, डेटाबेस वर्कफ़्लो और उन्नत फ़ाइल हैंडलिंग में महारत हासिल करें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Scaling with Google Cloud Operations
क्लाउड
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This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
क्लाउड
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ऐसी पाइपलाइनों का निर्माण करना सीखें जो समय की कसौटी पर खरी उतरें।
मशीन लर्निंग
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इस पाठ्यक्रम में आप पूर्वानुमान लगाने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल का उपयोग और प्रस्तुति करना सीखेंगे।
मशीन लर्निंग
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Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.
डेटा मैनिपुलेशन
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In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
क्लाउड
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It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
क्लाउड
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GAMs डेटा में संबंधों को गैर-रेखीय फ़ंक्शनों के रूप में मॉडल करते हैं, जो डेटा विज्ञान की विभिन्न समस्याओं के लिए अत्यधिक अनुकूलनीय हैं।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.
डेटा तैयारी
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ईकॉमर्स में, बिक्री बढ़ाना और लागत कम करना महत्वपूर्ण हैं। Power BI का उपयोग करके एक ऑनलाइन पालतू आपूर्ति कंपनी के डेटा का विश्लेषण करें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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एमएलओps के बारे में जानें, जिसमें मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों को स्वचालित और स्केल करने के लिए आवश्यक उपकरण और अभ्यास शामिल हैं।
मशीन लर्निंग
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This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
क्लाउड
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Streamline your AI projects by building modular models and mastering advanced optimization with PyTorch Lightning!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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अपने अगले सांख्यिकी इंटरव्यू की तैयारी करें—conditional probabilities, A/B testing, bias-variance tradeoff और अधिक की समीक्षा करके।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Set up Snowflake CoCo Desktop, the AI IDE connected to your data, then guide it with rules, test web apps in its Agentic Browser, and automate prompts.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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समय-श्रृंखला ग्राफ़ों का विश्लेषण करें, द्विभाजित ग्राफ़ों का उपयोग करें, और नेटवर्क एनालिटिक्स में उन्नत समस्याओं से निपटने के कौशल हासिल करें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
अनुप्रयुक्त वित्त
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Learn how to perform advanced dplyr transformations and incorporate dplyr and ggplot2 code in functions.
डेटा मैनिपुलेशन
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igraph पैकेज के साथ नेटवर्क डेटा का विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ करना सीखें, और threejs से इंटरैक्टिव नेटवर्क प्लॉट बनाएं।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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अपने व्यावसायिक प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने में डिस्क्रीट-इवेंट सिमुलेशन की शक्ति जानें। Python के SimPy पैकेज का उपयोग करके डिजिटल ट्विन विकसित करना सीखें।
प्रायिकता और 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।
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