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Market Basket Analysis in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 99 समीक्षाएँ
Explore association rules in market basket analysis with R by analyzing retail data and creating movie recommendations.
डेटा मैनिपुलेशन
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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Explore association rules in market basket analysis with R by analyzing retail data and creating movie recommendations.
डेटा मैनिपुलेशन
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RNNs का उपयोग कर टेक्स्ट सेंटिमेंट क्लासिफाई करें, वाक्य जनरेट करें और भाषाओं के बीच टेक्स्ट ट्रांसलेट करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Explore data, explain code, and ship pipelines and Streamlit apps faster with Snowflake CoCo, the AI coding agent built into Snowsight.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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जानें कि DeepSeek को लेकर इतनी चर्चा आखिर किस बारे में थी! DeepSeek के R1 और V3 मॉडल का उपयोग करके एप्लिकेशन बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Haystack, एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क, का उपयोग करके LLMs और बाहरी घटकों को ऑर्केस्ट्रेट करने वाला एक हेल्थकेयर AI एजेंट बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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MongoDB और LangGraph के साथ text-to-query AI agents का उपयोग करके अपने डेटा से बात करना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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R में plotly के साथ एनिमेटेड ग्राफ़िक्स और लिंक्ड व्यूज़ पूरी तरह बनाना सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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यह पाठ्यक्रम वित्तीय ट्रेडिंग की मूल बातें और सिग्नल-आधारित ट्रेडिंग रणनीतियाँ बनाने के लिए quantstrat के उपयोग को कवर करता है।
अनुप्रयुक्त वित्त
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डिफरेंशियल जीन एक्सप्रेशन विश्लेषण के लिए Bioconductor पैकेज limma का उपयोग करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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purrr पैकेज का उपयोग करके सूचियों को आसानी से सारांशित और संचालित करना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.
क्लाउड
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मल्टीवेरिएट डेटा का विश्लेषण, प्लॉटिंग और मॉडलिंग करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
क्लाउड
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Dask के साथ Python समानांतर प्रोग्रामिंग का उपयोग करके अपने वर्कफ़्लो को स्केल करें और बड़े डेटा को कुशलता से संभालें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
क्लाउड
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It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
क्लाउड
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R का उपयोग करके मॉडल विकसित करना सीखें, ताकि बॉन्ड्स का मूल्यांकन और विश्लेषण कर सकें, साथ ही उन्हें ब्याज दर परिवर्तनों से बचा सकें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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इस केस स्टडी के साथ अपनी Tableau क्षमताओं को inventory analysis में बेहतर बनाएं। डेटासेट का विश्लेषण करें, calculated fields बनाएं और visualizations तैयार करें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
क्लाउड
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Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
क्लाउड
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Diagnose, visualize and treat missing data with a range of imputation techniques with tips to improve your results.
डेटा मैनिपुलेशन
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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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Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
क्लाउड
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बड़े वास्तविक-विश्व डेटासेट्स पर 4 अलग-अलग केस स्टडी में नेटवर्क विश्लेषण के मूलभूत अवधारणाएँ लागू करें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Python से सर्वे डेटा का विश्लेषण करना सीखें और जानें कि वर्णनात्मक व अनुमानात्मक सांख्यिकीय टूल कब लागू करने चाहिए।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.
क्लाउड
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मशीन लर्निंग मॉडल्स के लिए फीचर इंजीनियरिंग के सिद्धांत सीखें और R tidymodels फ्रेमवर्क से उन्हें लागू करें।
मशीन लर्निंग
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Spark और sparklyr पैकेज in R का उपयोग करके big data analysis चलाना सीखें, और सिर्फ 4 घंटे में Spark MLIb एक्सप्लोर करें।
डेटा इंजीनियरिंग
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Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
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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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