कोर्स
PySpark के साथ Recommendation Engines बनाना
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 250 समीक्षाएँ
अपने बिग डेटा का उपयोग करके अपने उपयोगकर्ताओं के लिए सकारात्मक अनुभवों को सुगम बनाने हेतु टूल्स और तकनीकें सीखें।
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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Google के साथ जारी रखेंअधिक विकल्प दिखाएँया
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।
82 कोर्स
कोर्स
Python में Generalized Linear Models
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 147 समीक्षाएँ
अपने regression toolbox को logistic और Poisson models से बढ़ाएँ और उन्हें train, समझना, validate करना, तथा predictions करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Python में सांख्यिकी इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 89 समीक्षाएँ
अपने अगले सांख्यिकी इंटरव्यू की तैयारी करें—conditional probabilities, A/B testing, bias-variance tradeoff और अधिक की समीक्षा करके।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Python में Survival Analysis
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 73 समीक्षाएँ
सर्वाइवल विश्लेषण का उपयोग करके time-to-event डेटा के साथ काम करें और सर्वाइवल समय का अनुमान लगाएँ।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
R में संख्यात्मक डेटा के लिए Inference
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 116 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में आप संख्यात्मक डेटा पर सांख्यिकीय अनुमान लगाने की तकनीकें सीखेंगे।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Keras के साथ भाषा मॉडलिंग के लिए Recurrent Neural Networks (RNNs)
- उन्नतकौशल स्तर
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- 141 समीक्षाएँ
RNNs का उपयोग कर टेक्स्ट सेंटिमेंट क्लासिफाई करें, वाक्य जनरेट करें और भाषाओं के बीच टेक्स्ट ट्रांसलेट करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
R में lavaan के साथ Structural Equation Modeling
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 77 समीक्षाएँ
मापन मॉडल बनाना और उनका आकलन करना सीखें, जिनका उपयोग किसी स्केल या प्रश्नावली की संरचना की पुष्टि के लिए किया जाता है।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
R में limma के साथ Differential Expression Analysis
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 57 समीक्षाएँ
डिफरेंशियल जीन एक्सप्रेशन विश्लेषण के लिए Bioconductor पैकेज limma का उपयोग करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
R में श्रेणीबद्ध डेटा के लिए अनुमान
- उन्नतकौशल स्तर
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- 118 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में आप श्रेणीबद्ध डेटा के साथ काम करने के लिए सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करना सीखेंगे।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Python में डेटा प्राइवेसी और अज्ञातिकरण
- उन्नतकौशल स्तर
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गोपनीयता-संरक्षण तकनीकों से संवेदनशील जानकारी संसाधित करना सीखें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
rstanarm के साथ Bayesian Regression Modeling
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 72 समीक्षाएँ
बेयेज़ियन अनुमान विधियों का उपयोग करके रैखिक प्रतिगमन मॉडलों पर बेहतर निष्कर्ष निकालना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
R में Scalable Data Processing
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
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बड़े डेटा के साथ R में काम करने के लिए bigmemory और iotools पैकेजों का उपयोग करके स्केलेबल कोड लिखना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Handling Missing Data with Imputations in R
- उन्नतकौशल स्तर
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- 107 समीक्षाएँ
Diagnose, visualize and treat missing data with a range of imputation techniques with tips to improve your results.
डेटा मैनिपुलेशन
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Practicing Statistics Interview Questions in R
- उन्नतकौशल स्तर
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- 23 समीक्षाएँ
In this course, youll prepare for the most frequently covered statistical topics from distributions to hypothesis testing, regression models, and much more.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
RJAGS के साथ Bayesian Modeling
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इस पाठ्यक्रम में, आप RJAGS का उपयोग करके अधिक उन्नत Bayesian मॉडल लागू करना सीखेंगे।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
GARCH Models in R
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Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
अनुप्रयुक्त वित्त
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Manage Scalable Workloads in GKE
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- 9 समीक्षाएँ
Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
क्लाउड
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Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines
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Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
क्लाउड
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R में Hyperparameter Tuning
- उन्नतकौशल स्तर
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- 63 समीक्षाएँ
अपने मॉडल के हाइपरपैरामीटर्स को ट्यून करना सीखें ताकि सर्वोत्तम पूर्वानुमानित परिणाम मिलें।
मशीन लर्निंग
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Keras के साथ Machine Translation
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- 48 समीक्षाएँ
क्या आप Google Translate जैसे उत्पादों के पीछे मौजूद मॉडलों की आंतरिक कार्यप्रणाली के बारे में जानने के लिए उत्सुक हैं?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Serverless Data Processing with Dataflow: Operations
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Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
क्लाउड
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R में मार्केटिंग के लिए Choice Modeling
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R में ग्राहक चयन डेटा का विश्लेषण और मॉडलिंग करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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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