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Introduction to Deep Learning with Keras
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 125 समीक्षाएँ
Learn to start developing deep learning models with Keras.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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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Learn to start developing deep learning models with Keras.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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In this four-hour course, you’ll learn the basics of analyzing time series data in Python.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Build and deploy scalable web apps and serverless functions in Azure while mastering security, monitoring, and automation.
क्लाउड
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Create new features to improve the performance of your Machine Learning models.
मशीन लर्निंग
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Bash scripting allows you to build analytics pipelines in the cloud and work with data stored across multiple files.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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In this course you will learn the basics of machine learning for classification.
मशीन लर्निंग
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Master Apache Kafka! From core concepts to advanced architecture, learn to create, manage, and troubleshoot Kafka for real-world data streaming challenges!
डेटा इंजीनियरिंग
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Master sampling to get more accurate statistics with less data.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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In this course, you will use T-SQL, the flavor of SQL used in Microsofts SQL Server for data analysis.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Learn to create your own Python packages to make your code easier to use and share with others.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Unlock BigQuerys power: grasp its fundamentals, execute queries, and optimize workflows for efficient data analysis.
डेटा इंजीनियरिंग
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Learn fundamental natural language processing techniques using Python and how to apply them to extract insights from real-world text data.
मशीन लर्निंग
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Dive into the world of machine learning and discover how to design, train, and deploy end-to-end models.
मशीन लर्निंग
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Learn to use facets, coordinate systems and statistics in ggplot2 to create meaningful explanatory plots.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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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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Advance your Java skills by learning to handle files, process data, and build clean, reusable code using real-world techniques.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.
मशीन लर्निंग
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Learn to write faster R code, discover benchmarking and profiling, and unlock the secrets of parallel programming.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
डेटा मैनिपुलेशन
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This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
क्लाउड
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Learn to manipulate and analyze flexibly structured data with MongoDB.
डेटा इंजीनियरिंग
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Build end-to-end data pipelines - from cleaning and aggregation to streaming and orchestration.
डेटा इंजीनियरिंग
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Learn how to prepare credit application data, apply machine learning and business rules to reduce risk and ensure profitability.
अनुप्रयुक्त वित्त
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Learn how to build your own SQL reports and dashboards, plus hone your data exploration, cleaning, and validation skills.
रिपोर्टिंग
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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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Learn the core techniques necessary to extract meaningful insights from time series data.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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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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Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.
मशीन लर्निंग
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Are customers thrilled with your products or is your service lacking? Learn how to perform an end-to-end sentiment analysis task.
मशीन लर्निंग
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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