पाठ्यक्रम
Statistical Techniques in Tableau
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 515
Take your reporting skills to the next level with Tableau’s built-in statistical functions.
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
Take your reporting skills to the next level with Tableau’s built-in statistical functions.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
You will use Net Revenue Management techniques in Excel for a Fast Moving Consumer Goods company.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Learn how to draw conclusions about a population from a sample of data via a process known as statistical inference.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Learn all about the advantages of Bayesian data analysis, and apply it to a variety of real-world use cases!
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Learn how to structure your PostgreSQL queries to run in a fraction of the time.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Learn to implement distributed data management and machine learning in Spark using the PySpark package.
डेटा इंजीनियरिंग
पाठ्यक्रम
Explore the concepts and applications of linear models with python and build models to describe, predict, and extract insight from data patterns.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Use RNA-Seq differential expression analysis to identify genes likely to be important for different diseases or conditions.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Learn about AWS Boto and harnessing cloud technology to optimize your data workflow.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Visualize seasonality, trends and other patterns in your time series data.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.
डेटा तैयारी
पाठ्यक्रम
Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Learn basic business modeling including cash flows, investments, annuities, loan amortization, and more using Google Sheets.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Create multi-modal systems using OpenAIs text and audio models, including an end-to-end customer support chatbot!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
डेटा तैयारी
पाठ्यक्रम
Explore ways to work with date and time data in SQL Server for time series analysis
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
In this course youll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Learn how to visualize time series in R, then practice with a stock-picking case study.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Learn fundamental probability concepts like random variables, mean and variance, probability distributions, and conditional probabilities.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
In this Power BI case study you’ll play the role of a junior trader, analyzing mortgage trading and enhancing your data modeling and financial analysis skills.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Use Seaborns sophisticated visualization tools to make beautiful, informative visualizations with ease.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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।