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Generalized Linear Models in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 191 समीक्षाएँ
The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.
प्रायिकता और 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
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The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Take your reporting skills to the next level with Tableau’s built-in statistical functions.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.
डेटा तैयारी
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Learn the fundamentals of neural networks and how to build deep learning models using TensorFlow.
मशीन लर्निंग
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Learn fundamental probability concepts like random variables, mean and variance, probability distributions, and conditional probabilities.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.
डेटा मैनिपुलेशन
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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
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Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
डेटा तैयारी
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In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.
मशीन लर्निंग
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Learn to solve real-world optimization problems using Pythons SciPy and PuLP, covering everything from basic to constrained and complex optimization.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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You will use Net Revenue Management techniques in Excel for a Fast Moving Consumer Goods company.
अनुप्रयुक्त वित्त
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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
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Learn how to structure your PostgreSQL queries to run in a fraction of the time.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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This course teaches the big ideas in machine learning like how to build and evaluate predictive models.
मशीन लर्निंग
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Analyze text data in R using the tidy framework.
डेटा मैनिपुलेशन
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Learn to implement distributed data management and machine learning in Spark using the PySpark package.
डेटा इंजीनियरिंग
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Learn about MLOps architecture, CI/CD/CM/CT techniques, and automation patterns to deploy ML systems that can deliver value over time.
मशीन लर्निंग
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Learn about AWS Boto and harnessing cloud technology to optimize your data workflow.
क्लाउड
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Learn how to visualize time series in R, then practice with a stock-picking case study.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Create multi-modal systems using OpenAIs text and audio models, including an end-to-end customer support chatbot!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Use RNA-Seq differential expression analysis to identify genes likely to be important for different diseases or conditions.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Explore Data Version Control for ML data management. Master setup, automate pipelines, and evaluate models seamlessly.
मशीन लर्निंग
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Ensure high data quality in data science and data engineering workflows with Pythons Great Expectations library.
डेटा इंजीनियरिंग
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Visualize seasonality, trends and other patterns in your time series data.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Learn to construct compelling and attractive visualizations that help communicate results efficiently and effectively.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
डेटा मैनिपुलेशन
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Learn how to design and implement triggers in SQL Server using real-world examples.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Fine-tune Llama for custom tasks using TorchTune, and learn techniques for efficient fine-tuning such as quantization.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Get hands-on with Claude Code, Anthropics terminal AI agent: master context, plan mode, custom commands, MCP, and hooks to ship real work you can trust.
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।