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Python में मशीन लर्निंग के लिए फीचर इंजीनियरिंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,023 समीक्षाएँ
मशीन लर्निंग मॉडल्स के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए नई फीचर्स बनाएं।
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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मशीन लर्निंग मॉडल्स के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए नई फीचर्स बनाएं।
मशीन लर्निंग
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यह पाठ्यक्रम टाइम सीरीज़ डेटा के लिए फीचर इंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग पर केंद्रित है।
मशीन लर्निंग
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मशीन लर्निंग की दुनिया में उतरें और एंड-टू-एंड मॉडल डिज़ाइन, ट्रेन और डिप्लॉय करना सीखें।
मशीन लर्निंग
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डिस्क्रिप्टर्स, मल्टीलेवल इनहेरिटेंस और एब्स्ट्रैक्ट बेस क्लासेस के साथ अपनी OOP स्किल्स बढ़ाएँ!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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इस चार घंटे के पाठ्यक्रम में, आप Python में समय-श्रृंखला डेटा का विश्लेषण करने की मूल बातें सीखेंगे।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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मॉडल वैलिडेशन की बुनियादी बातें, वैलिडेशन तकनीकें सीखें, और वैलिडेटेड व उच्च-प्रदर्शन मॉडल बनाना शुरू करें।
मशीन लर्निंग
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अपने कोड को उपयोग और साझा करना आसान बनाने के लिए अपने स्वयं के Python पैकेज बनाना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Learn about string manipulation and become a master at using regular expressions.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Python में Plotly का उपयोग करके इंटरैक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Python में कस्टम ट्रेडिंग रणनीतियाँ लागू करना, उनका बैकटेस्ट करना, और उनके प्रदर्शन का मूल्यांकन करना सीखें!
अनुप्रयुक्त वित्त
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Keras के साथ डीप लर्निंग मॉडल विकसित करना शुरू करना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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क्रेडिट आवेदन डेटा तैयार करना, मशीन लर्निंग और व्यावसायिक नियम लागू करना सीखें ताकि जोखिम कम हो और लाभप्रदता सुनिश्चित हो।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Build up your pandas skills and answer marketing questions by merging, slicing, visualizing, and more!
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
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In this course, you will be introduced to unsupervised learning through techniques such as hierarchical and k-means clustering using the SciPy library.
मशीन लर्निंग
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Python में स्वचालित हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग तकनीकें सीखें, जिसमें Grid, Random और Informed Search शामिल हैं।
मशीन लर्निंग
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Python से प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण की बुनियादी तकनीकें सीखें और वास्तविक पाठ डेटा से अंतर्दृष्टि निकालना सीखें।
मशीन लर्निंग
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spaCy के मुख्य ऑपरेशनों में महारत हासिल करें और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए मॉडल प्रशिक्षित करें। असंरचित डेटा से जानकारी निकालें और पैटर्न मिलाएँ।
मशीन लर्निंग
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Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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क्या ग्राहक आपके उत्पादों से बेहद खुश हैं या आपकी सेवा में कमी है? एंड-टू-एंड सेंटिमेंट विश्लेषण कार्य करना सीखें।
मशीन लर्निंग
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In this course, youll learn the basics of relational databases and how to interact with them.
डेटा मैनिपुलेशन
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पाठ से उपयोगी जानकारी निकालने और उसे मशीन लर्निंग के लिए उपयुक्त प्रारूप में संसाधित करने की तकनीकें सीखें।
मशीन लर्निंग
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Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.
मशीन लर्निंग
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Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Seaborn के परिष्कृत विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स का उपयोग करके आसानी से सुंदर, सूचनाप्रद विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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पोर्टफोलियो जोखिम और रिटर्न का मूल्यांकन करें, मार्केट-कैप वेटेड इक्विटी पोर्टफोलियो बनाएं और परिदृश्य निर्माण से मार्केट जोखिम का पूर्वानुमान व हेज करना सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Reshape DataFrames from a wide to long format, stack and unstack rows and columns, and wrangle multi-index DataFrames.
डेटा मैनिपुलेशन
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Python का उपयोग करके बुद्धिमान एजेंट बनाना सीखें जो तर्क करें, कार्य करें और वास्तविक दुनिया के कार्य हल करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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अपने अगले कोडिंग इंटरव्यू के लिए Python में तैयारी करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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सांख्यिकीय रूप से सोचने और अपने डेटा की भाषा बोलने के लिए ज़रूरी आधार तैयार करें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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जैव-चिकित्सीय छवि डेटा की खोज, हेरफेर और मापन की मूल बातें सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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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