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
Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Learn to solve real-world optimization problems using Pythons SciPy and PuLP, covering everything from basic to constrained and complex optimization.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Learn how to design Power BI visualizations and reports with users in mind.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Learn how to prepare credit application data, apply machine learning and business rules to reduce risk and ensure profitability.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Build the foundation you need to think statistically and to speak the language of your data.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
This course will show you how to integrate spatial data into your Python Data Science workflow.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Analyze text data in R using the tidy framework.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
This course is an introduction to linear algebra, one of the most important mathematical topics underpinning data science.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Are customers thrilled with your products or is your service lacking? Learn how to perform an end-to-end sentiment analysis task.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Learn to implement custom trading strategies in Python, backtest them, and evaluate their performance!
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
In this course, students will learn to write queries that are both efficient and easy to read and understand.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Explore association rules in market basket analysis with Python by bookstore data and creating movie recommendations.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Learn to use essential Bioconductor packages for bioinformatics using datasets from viruses, fungi, humans, and plants!
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Shift to an MLOps mindset, enabling you to train, document, maintain, and scale your machine learning models to their fullest potential.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
In this conceptual course (no coding required), you will learn about the four major NoSQL databases and popular engines.
डेटा इंजीनियरिंग
पाठ्यक्रम
This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Practice Power BI with our healthcare case study. Analyze data, uncover efficiency insights, and build a dashboard.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Learn the fundamentals of neural networks and how to build deep learning models using TensorFlow.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Master SQL Server programming by learning to create, update, and execute functions and stored procedures.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
This course teaches the big ideas in machine learning like how to build and evaluate predictive models.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.
डेटा तैयारी
पाठ्यक्रम
In this course, youll learn how to import and manage financial data in Python using various tools and sources.
अनुप्रयुक्त वित्त
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।