पाठ्यक्रम
Case Study: Competitor Sales Analysis in Power BI
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 299
This Power BI case study follows a real-world business use case where you will apply the concepts of ETL and visualization.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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
This Power BI case study follows a real-world business use case where you will apply the concepts of ETL and visualization.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Build end-to-end data pipelines - from cleaning and aggregation to streaming and orchestration.
डेटा इंजीनियरिंग
पाठ्यक्रम
Learn how to use Python to analyze customer churn and build a model to predict it.
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
पाठ्यक्रम
Learn the basics of A/B testing in R, including how to design experiments, analyze data, predict outcomes, and present results through visualizations.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Develop the skills you need to clean raw data and transform it into accurate insights.
डेटा तैयारी
पाठ्यक्रम
Learn survey design using common design structures followed by visualizing and analyzing survey results.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Master Amazon Redshifts SQL, data management, optimization, and security.
डेटा इंजीनियरिंग
पाठ्यक्रम
Learn to streamline your machine learning workflows with tidymodels.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Learn to use Amazon Bedrock to access foundation AI models and build with AI - without managing complex infrastructure.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Begin your journey with Scala, a popular language for scalable applications and data engineering infrastructure.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Learn to perform the two key tasks in statistical inference: parameter estimation and hypothesis testing.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.
डेटा तैयारी
पाठ्यक्रम
Learn to create, secure, and manage APIs with Azure API Management through hands-on practice.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Learn how to use Python to create, run, and analyze A/B tests to make proactive business decisions.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Build smart, interactive, and reliable AI applications easier than ever before with the OpenAI Responses API and GPT-5.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Learn how to run big data analysis using Spark and the sparklyr package in R, and explore Spark MLIb in just 4 hours.
डेटा इंजीनियरिंग
पाठ्यक्रम
This course will show you how to combine and merge datasets with data.table.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Learn how to store, secure, scale, and process data in Azure using Blob Storage, Cosmos DB, queues, and event-driven services.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Learn how to import, clean and manipulate IoT data in Python to make it ready for machine learning.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Learn to solve increasingly complex problems using simulations to generate and analyze data.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Learn to distinguish real differences from random noise, and explore psychological crutches we use that interfere with our rational decision making.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Learn efficient techniques in pandas to optimize your Python code.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Streamline your AI projects by building modular models and mastering advanced optimization with PyTorch Lightning!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn to build recommendation engines in Python using machine learning techniques.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
From customer lifetime value, predicting churn to segmentation - learn and implement Machine Learning use cases for Marketing in Python.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Learn the bag of words technique for text mining with R.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.
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।