पाठ्यक्रम
Machine Learning with Tree-Based Models in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 2.9K
In this course, youll learn how to use tree-based models and ensembles for regression and classification using scikit-learn.
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
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।पाठ्यक्रम
In this course, youll learn how to use tree-based models and ensembles for regression and classification using scikit-learn.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Gain a clear understanding of data privacy principles and how to implement privacy and security processes.
डेटा साक्षरता
पाठ्यक्रम
Discover how MLOps can take machine learning models from local notebooks to functioning models in production that generate real business value.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Leverage the OpenAI API to get your AI applications ready for production.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn how to blend business, data, and AI, and set goals to drive success with an effectively scalable AI Strategy.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn the nuts and bolts of LLMs and the revolutionary transformer architecture they are based on!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Master your skills in NumPy by learning how to create, sort, filter, and update arrays using NYC’s tree census.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Learn to use SQL Server to perform common data manipulation tasks and master common data manipulation tasks using this database system.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Learn how to implement and schedule data engineering workflows.
डेटा इंजीनियरिंग
पाठ्यक्रम
Learn about LLMOps from ideation to deployment, gain insights into the lifecycle and challenges, and learn how to apply these concepts to your applications.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn about fundamental deep learning architectures such as CNNs, RNNs, LSTMs, and GRUs for modeling image and sequential data.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Boost your Excel skills with advanced referencing, lookup, and database functions using practical exercises.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Unlock more advanced AI applications, like semantic search and recommendation engines, using OpenAIs embedding model!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn cutting-edge methods for integrating external data with LLMs using Retrieval Augmented Generation (RAG) with LangChain.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
In this course, you will learn to read CSV, XLS, and text files in R using tools like readxl and data.table.
डेटा तैयारी
पाठ्यक्रम
Gain an introduction to data governance, exploring its meaning, purpose, and how to implement a data governance framework.
डेटा प्रबंधन
पाठ्यक्रम
Learn the essentials of VMs, containers, Docker, and Kubernetes. Understand the differences to get started!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Use generative AI to tackle data cleaning, fixing duplicates, nulls, and formatting for consistent, accurate datasets.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn how and when to use common hypothesis tests like t-tests, proportion tests, and chi-square tests in Python.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis with statsmodels in Python.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Learn to use best practices to write maintainable, reusable, complex functions with good documentation.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Learn about Large Language Models (LLMs) and how they are reshaping the business world.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn the skills needed to create impactful dashboards. Understand dashboard design fundamentals, visual analytics components, and dashboard types.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Learn how to clean and prepare your data for machine learning!
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Build robust, production-grade APIs with FastAPI, mastering HTTP operations, validation, and async execution to create efficient data and ML pipelines.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Dashboards are a must-have in a data-driven world. Increase your impact on business performance with Tableau dashboards.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Consolidate and extend your knowledge of Python data types such as lists, dictionaries, and tuples, leveraging them to solve Data Science problems.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
In this course, you will learn the fundamentals of Kubernetes and deploy and orchestrate containers using Manifests and kubectl instructions.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Master text analysis with essential NLP techniques from preprocessing to advanced transformer models.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Master GitHub Copilot to understand, write, and refine code with context, customization, and smart features.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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।
हमारे मोबाइल कोर्स और दैनिक 5 मिनट की कोडिंग चुनौतियों के साथ चलते-फिरते प्रगति करें।