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R में plotly के साथ इंटरएक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 95 समीक्षाएँ
R में plotly का उपयोग करके इंटरैक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाना सीखें, ताकि आपकी डेटा स्टोरीटेलिंग बेहतर हो सके.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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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R में plotly का उपयोग करके इंटरैक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाना सीखें, ताकि आपकी डेटा स्टोरीटेलिंग बेहतर हो सके.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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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Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.
डेटा तैयारी
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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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इस पाठ्यक्रम में आप संख्यात्मक डेटा पर सांख्यिकीय अनुमान लगाने की तकनीकें सीखेंगे।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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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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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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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 to streamline your machine learning workflows with tidymodels.
मशीन लर्निंग
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Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
अनुप्रयुक्त वित्त
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इस पाठ्यक्रम में आप श्रेणीबद्ध डेटा के साथ काम करने के लिए सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करना सीखेंगे।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.
अनुप्रयुक्त वित्त
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tidyr और purrr पैकेजों का उपयोग करके tidyverse में मशीन लर्निंग मॉडल बनाएं, खोजें और मूल्यांकन करें।
मशीन लर्निंग
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जानें कि अपने SAS ज्ञान को R में कैसे बदलें और इस निःशुल्क, शक्तिशाली सॉफ़्टवेयर भाषा से डेटा का विश्लेषण करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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R में डिफेंसिव प्रोग्रामिंग सीखें, ताकि आपका कोड अधिक मजबूत बने।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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स्थानीय फ़ाइलों और इंटरनेट स्रोतों से वित्तीय डेटा तक पहुँचने का तरीका सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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यह पाठ्यक्रम सपोर्ट वेक्टर मशीन (SVM) को एक सहज, दृश्यात्मक दृष्टिकोण से परिचित कराएगा।
मशीन लर्निंग
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R में time series को visualize करना सीखें, फिर stock-picking case study के साथ अभ्यास करें.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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R में बिज़नेस प्रक्रियाओं का विश्लेषण करना और विशाल इवेंट डेटा सेट से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि निकालना सीखें।
रिपोर्टिंग
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एक्सप्लोरेटरी और कन्फर्मेटरी फैक्टर एनालिसिस से पर्सनैलिटी जैसे लेटेंट वेरिएबल्स का अन्वेषण करें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Learn the bag of words technique for text mining with R.
मशीन लर्निंग
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HR analytics केस स्टडीज़ के ज़रिए डेटा को रूपांतरित करना, विज़ुअलाइज़ करना और सांख्यिकीय परीक्षण करना सीखें।
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
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R में ggplot2 और trelliscopejs का उपयोग करके बड़े डेटा को विज़ुअलाइज़ करना सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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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
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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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R में plotly के साथ एनिमेटेड ग्राफ़िक्स और लिंक्ड व्यूज़ पूरी तरह बनाना सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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purrr पैकेज का उपयोग करके सूचियों को आसानी से सारांशित और संचालित करना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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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