पाठ्यक्रम
Interactive Data Visualization with plotly in R
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 180
Learn how to use plotly in R to create interactive data visualizations to enhance your data storytelling.
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
Learn how to use plotly in R to create interactive data visualizations to enhance your data storytelling.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Learn to set up a secure, efficient book recommendation app in Azure in this hands-on case study.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Use your knowledge of common spreadsheet functions and techniques to explore Python!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Trust and Security with Google Cloud
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Explore a range of programming paradigms, including imperative and declarative, procedural, functional, and object-oriented programming.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Transition from MATLAB by learning some fundamental Python concepts, and diving into the NumPy and Matplotlib packages.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Learn how to translate your SAS knowledge into R and analyze data using this free and powerful software language.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Ask data questions in plain English with Databricks Genie - build spaces, curate business language, and monitor quality.
डेटा इंजीनियरिंग
पाठ्यक्रम
Learn dimensionality reduction techniques in R and master feature selection and extraction for your own data and models.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Elevate your analysis with this hands-on course using SQL with DataLab workbooks.
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Discover what all of the DeepSeek hype was really about! Build applications using DeepSeeks R1 and V3 models.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Explore GDPR through real-world cases on data rights, breaches, and compliance challenges.
डेटा प्रबंधन
पाठ्यक्रम
Scaling with Google Cloud Operations
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Take your Julia skills to the next level with our intermediate Julia course. Learn about loops, advanced data structures, timing, and more.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Learn how to prepare and organize your data for predictive analytics.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Learn how bonds work and how to price them and assess some of their risks using the numpy and numpy-financial packages.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Apply fundamental concepts in network analysis to large real-world datasets in 4 different case studies.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Master the essential skills of data manipulation in Julia. Learn how to inspect, transform, group, and visualize DataFrames using real-world datasets.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Learn how to visualize big data in R using ggplot2 and trelliscopejs.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Learn strategies for answering probability questions in R by solving a variety of probability puzzles.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
क्लाउड
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।