पाठ्यक्रम
Sampling in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 2.1K
Learn to draw conclusions from limited data using Python and statistics. This course covers everything from random sampling to stratified and cluster sampling.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
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
Learn to draw conclusions from limited data using Python and statistics. This course covers everything from random sampling to stratified and cluster sampling.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Learn about Excel financial modeling, including cash flow, scenario analysis, time value, and capital budgeting.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Master AWS cloud technology with hands-on learning and practical applications in the AWS ecosystem.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Learn the fundamentals of working with big data with PySpark.
डेटा इंजीनियरिंग
पाठ्यक्रम
Boost your coding with AI—guide your coding assistant to write, test, and document code effectively.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Dive in and learn how to create classes and leverage inheritance and polymorphism to reuse and optimize code.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Discover how to become a data defender and keep data safe and secure with this beginner-friendly interactive course.
डेटा प्रबंधन
पाठ्यक्रम
Learn how to work with dates and times in Python.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Learn how to use graphical and numerical techniques to begin uncovering the structure of your data.
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
पाठ्यक्रम
Level up your GitHub skills with our intermediate course on GitHub Projects, Administration, and advanced security features.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Get to grips with the foundational components of LangChain agents and build custom chat agents.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Understand the fundamentals of Machine Learning and how its applied in the business world.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Explore the basics of data quality management. Learn the key concepts, dimensions, and techniques for monitoring and improving data quality.
डेटा प्रबंधन
पाठ्यक्रम
Learn how and when to use hypothesis testing in R, including t-tests, proportion tests, and chi-square tests.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Learn Databricks SQL for data engineering, analytics, and real-time data workflows in the lakehouse architecture.
डेटा इंजीनियरिंग
पाठ्यक्रम
Apply PyTorch to images and use deep learning models for object detection with bounding boxes and image segmentation generation.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn to retrieve and parse information from the internet using the Python library scrapy.
डेटा तैयारी
पाठ्यक्रम
Master Power Pivot in Excel to help import data, create relationships, and utilize DAX. Build dynamic dashboards to uncover actionable insights.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Discover modern data architectures key components, from ingestion and serving to governance and orchestration.
डेटा इंजीनियरिंग
पाठ्यक्रम
Get started with Sigma! Learn how to build and customize simple, interactive dashboards for real-time analytics.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Learn to combine data across multiple tables to answer more complex questions with dplyr.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Step right into the dynamic world of data modeling with Snowflake!
डेटा इंजीनियरिंग
पाठ्यक्रम
In this course youll learn the basics of working with time series data.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Learn to process, transform, and manipulate images at your will.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Learn about the world of data engineering in this short course, covering tools and topics like ETL and cloud computing.
डेटा इंजीनियरिंग
पाठ्यक्रम
Learn to use Google Sheets to clean, analyze, and draw insights from data. Discover how to sort, filter, and use VLOOKUP to combine data.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Discover how the Pinecone vector database is revolutionizing AI application development!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Master Git’s advanced features to streamline data science and engineering workflows, from complex merging to large-scale project optimization.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Build powerful multi-agent systems by applying emerging agentic design patterns in the LangGraph framework.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn the fundamentals of neural networks and how to build deep learning models using Keras 2.0 in Python.
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।