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
कोर्स
Power BI का उपयोग करके बेसबॉल डेटा का विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ करना सीखें। बेसबॉल अंतर्दृष्टियों को जीवंत बनाने के लिए स्कैटर प्लॉट, टॉर्नेडो चार्ट और गेज बनाएं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
इस पाठ्यक्रम में आप पूर्वानुमान लगाने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल का उपयोग और प्रस्तुति करना सीखेंगे।
मशीन लर्निंग
कोर्स
डेटा मैनिपुलेशन और विज़ुअलाइज़ेशन कौशल का उपयोग करके संयुक्त राष्ट्र महासभा के ऐतिहासिक मतदान का अन्वेषण करें।
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
कोर्स
Python का उपयोग करके सामान्य स्प्रेडशीट फ़ंक्शनों और तकनीकों का अन्वेषण करें!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
क्लाउड
कोर्स
This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
क्लाउड
कोर्स
वास्तविक अनुप्रयोगों और केस स्टडीज़ के साथ डिस्काउंटेड कैश फ्लोज़ (DCF) का उपयोग करके बिज़नेस वैल्यूएशन सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
क्लाउड
कोर्स
R में तारीखें कैसे काम करती हैं, यह सीखें, और वित्तीय उदाहरणों के साथ if statements, loops, और functions की दुनिया का अन्वेषण करें।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
क्लाउड
कोर्स
Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
क्लाउड
कोर्स
R का उपयोग करके टाइम सीरीज़ डेटा पर ARIMA (autoregressive integrated moving average) मॉडल फिट करने में विशेषज्ञ बनें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.
मशीन लर्निंग
कोर्स
Scaling with Google Cloud Operations
क्लाउड
कोर्स
प्रोग्रामिंग के विभिन्न प्रतिमानों का अन्वेषण करें, जिनमें इम्पेरेटिव और डिक्लेरेटिव, प्रोसीजरल, फंक्शनल और ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग शामिल हैं।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Learn to set up a secure, efficient book recommendation app in Azure in this hands-on case study.
क्लाउड
कोर्स
अपने KNIME कौशल को हमारे पाठ्यक्रम के साथ बढ़ाएँ: डेटा रूपांतरण, कॉलम संचालन और वर्कफ़्लो अनुकूलन।
डेटा तैयारी
कोर्स
सटीक विश्लेषण और विश्वसनीय मॉडल के लिए पक्षपात का पता लगाना और उसे कम करना सीखकर अपने डेटा की क्षमता अनलॉक करें।
डेटा प्रबंधन
कोर्स
data.table का उपयोग करके फ़िल्टरिंग, चयन और समूह-वार सांख्यिकी की गणना जैसे डेटा हेरफेर के मुख्य अवधारणाएँ सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
वास्तविक मामलों के माध्यम से GDPR का अन्वेषण करें: डेटा अधिकार, उल्लंघन और अनुपालन चुनौतियाँ।
डेटा प्रबंधन
कोर्स
एमएलओps के बारे में जानें, जिसमें मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों को स्वचालित और स्केल करने के लिए आवश्यक उपकरण और अभ्यास शामिल हैं।
मशीन लर्निंग
कोर्स
MATLAB से Python के कुछ बुनियादी कॉन्सेप्ट सीखकर और NumPy व Matplotlib पैकेजों में गहराई से जाकर बदलाव करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
जानें कि अपने SAS ज्ञान को R में कैसे बदलें और इस निःशुल्क, शक्तिशाली सॉफ़्टवेयर भाषा से डेटा का विश्लेषण करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
क्लाउड
कोर्स
बिल्ट-इन विकल्पों और कस्टम फ़ॉर्मूलों से अपने डेटा में कंडीशनल फ़ॉर्मेटिंग का उपयोग करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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 रोज़ाना 5-मिनट की कोडिंग चुनौतियों के साथ चलते-फिरते प्रगति करें।