पाठ्यक्रम
Hyperparameter Tuning in R
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 204
Learn how to tune your models hyperparameters to get the best predictive results.
मशीन लर्निंग
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
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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।79 पाठ्यक्रम
पाठ्यक्रम
Survival Analysis in Python
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 197
Use survival analysis to work with time-to-event data and predict survival time.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Foundations of Inference in Python
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.9+
- 195
Get hands-on experience making sound conclusions based on data in this four-hour course on statistical inference in Python.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Designing Forecasting Pipelines for Production
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 189
Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Efficient AI Model Training with PyTorch
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.9+
- 166
Learn how to reduce training times for large language models with Accelerator and Trainer for distributed training
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
GARCH Models in R
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 161
Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Handling Missing Data with Imputations in R
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 158
Diagnose, visualize and treat missing data with a range of imputation techniques with tips to improve your results.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Differential Expression Analysis with limma in R
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 154
Learn to use the Bioconductor package limma for differential gene expression analysis.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Structural Equation Modeling with lavaan in R
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 151
Learn how to create and assess measurement models used to confirm the structure of a scale or questionnaire.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Discrete Event Simulation in Python
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 139
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
Practicing Statistics Interview Questions in R
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 117
In this course, youll prepare for the most frequently covered statistical topics from distributions to hypothesis testing, regression models, and much more.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Advanced AI-Assisted Coding for Developers
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.9+
- 111
Learn to use AI as a senior engineering partner for code analysis, performance optimization, security, and software architecture decisions.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Intermediate Network Analysis in Python
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 102
Analyze time series graphs, use bipartite graphs, and gain the skills to tackle advanced problems in network analytics.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Data Privacy and Anonymization in Python
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.9+
- 90
Learn to process sensitive information with privacy-preserving techniques.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Bayesian Regression Modeling with rstanarm
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 86
Learn how to leverage Bayesian estimation methods to make better inferences about linear regression models.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Bayesian Modeling with RJAGS
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 83
In this course, youll learn how to implement more advanced Bayesian models using RJAGS.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Choice Modeling for Marketing in R
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 80
Learn to analyze and model customer choice data in R.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Machine Translation with Keras
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 67
Are you curious about the inner workings of the models that are behind products like Google Translate?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Scalable Data Processing in R
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 41
Learn how to write scalable code for working with big data in R using the bigmemory and iotools packages.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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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