कोर्स
R परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,454 समीक्षाएँ
R में डेटा विश्लेषण की मूल बातें सीखें, जिसमें vectors, lists, और data frames शामिल हैं, और वास्तविक data sets के साथ R का अभ्यास करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
डेटा, AI, और क्लाउड पाठ्यक्रम
महत्वपूर्ण कौशलों में महारत हासिल करेंविशेषज्ञ प्रशिक्षकों द्वारा बनाए गए छोटे वीडियो देखें और फिर अपने ब्राउज़र में इंटरैक्टिव अभ्यासों के साथ जो आपने सीखा है उसका अभ्यास करें।
- अपनी गति से सीखें
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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।
127 कोर्स
कोर्स
इंटरमीडिएट R
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 997 समीक्षाएँ
कंडीशनल स्टेटमेंट्स, लूप्स और वेक्टर फ़ंक्शंस सीखकर R निंजा बनने की अपनी यात्रा जारी रखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
R में Statistics परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 2,106 समीक्षाएँ
अपने सांख्यिकीय कौशल बढ़ाएँ और डेटा एकत्र करने, विश्लेषण करने और सटीक निष्कर्ष निकालने का तरीका सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Tidyverse परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,164 समीक्षाएँ
tidyverse के साथ अपने डेटा को एक्सप्लोर और विज़ुअलाइज़ करना शुरू करें, R में डेटा विज्ञान टूल्स का एक शक्तिशाली, लोकप्रिय संग्रह।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
ggplot2 के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 2,542 समीक्षाएँ
ggplot2 से अर्थपूर्ण और सुंदर डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाना सीखें, ग्राफ़िक्स की व्याकरण समझकर।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Data Manipulation with dplyr
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 722 समीक्षाएँ
dplyr से डेटा को बदलना और संचालित करना सीखकर Tidyverse कौशल विकसित करें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Introduction to Regression in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,502 समीक्षाएँ
R में रिग्रेशन विश्लेषण लागू, विश्लेषित और व्याख्यायित करके आवास कीमतों और विज्ञापन क्लिक-थ्रू दर का अनुमान लगाएँ।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
R में डेटा इम्पोर्ट करने का परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 369 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में, आप readxl और data.table जैसे टूल्स का उपयोग करके R में CSV, XLS और टेक्स्ट फ़ाइलें पढ़ना सीखेंगे।
डेटा तैयारी
कोर्स
Hypothesis Testing in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 1,019 समीक्षाएँ
R में hypothesis testing का उपयोग कब और कैसे करें, सीखें, जिसमें t-tests, proportion tests, और chi-square tests शामिल हैं.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
R में Exploratory Data Analysis
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 1,251 समीक्षाएँ
ग्राफिकल और संख्यात्मक तकनीकों का उपयोग करके अपने डेटा की संरचना उजागर करना सीखें।
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
कोर्स
dplyr के साथ डेटा जॉइन करना
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 1,278 समीक्षाएँ
dplyr के साथ अधिक जटिल प्रश्नों के उत्तर देने के लिए कई तालिकाओं में डेटा को संयोजित करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Sampling in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 879 समीक्षाएँ
Master sampling to get more accurate statistics with less data.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Intermediate Regression in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 812 समीक्षाएँ
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
इंटरमीडिएट Data Visualization with ggplot2
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 977 समीक्षाएँ
ggplot2 में facets, coordinate systems और statistics का उपयोग करके अर्थपूर्ण व्याख्यात्मक प्लॉट बनाना सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
R में फ़ंक्शन लिखने का परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 656 समीक्षाएँ
Take your R skills up a notch by learning to write efficient, reusable functions.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
R में डेटा क्लीनिंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 818 समीक्षाएँ
डेटा को जितनी जल्दी और सटीकता से संभव हो साफ़ करना सीखें, ताकि आप कच्चे डेटा से शानदार अंतर्दृष्टि तक पहुँच सकें।
डेटा तैयारी
कोर्स
R में Supervised Learning: Classification
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 147 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में आप वर्गीकरण के लिए मशीन लर्निंग की मूल बातें सीखेंगे।
मशीन लर्निंग
कोर्स
कार्यकुशल R कोड लिखना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 138 समीक्षाएँ
तेज़ R कोड लिखना सीखें, बेंचमार्किंग और प्रोफाइलिंग जानें, और समानांतर प्रोग्रामिंग के रहस्य खोलें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
R में Bioconductor परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 123 समीक्षाएँ
वायरस, फफूंद, मानव और पौधों के डेटासेट के साथ बायोइन्फॉर्मेटिक्स के लिए आवश्यक Bioconductor पैकेजों का उपयोग करना सीखें!
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
R में Data Science के लिए Linear Algebra
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 140 समीक्षाएँ
यह पाठ्यक्रम रैखिक बीजगणित का परिचय है, जो डेटा विज्ञान की नींव रखने वाले सबसे महत्वपूर्ण गणितीय विषयों में से एक है।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
R for Finance परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 101 समीक्षाएँ
सूचियाँ और डेटा फ़्रेम जैसी आवश्यक डेटा संरचनाएँ सीखें और उस ज्ञान को सीधे वित्तीय उदाहरणों पर लागू करें।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
इंटरमीडिएट Importing Data in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 288 समीक्षाएँ
किसी भी प्रारूप में डेटा पार्स करें। चाहे वह फ्लैट फ़ाइलें हों, सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर, डेटाबेस, या सीधे वेब से डेटा।
डेटा तैयारी
कोर्स
R में Inference की बुनियाद
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 53 समीक्षाएँ
डेटा के नमूने से सांख्यिकीय अनुमान नामक प्रक्रिया के माध्यम से किसी जनसंख्या के बारे में निष्कर्ष निकालना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Reporting with R Markdown
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 330 समीक्षाएँ
R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
रिपोर्टिंग
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Hierarchical and Mixed Effects Models in R
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 189 समीक्षाएँ
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Foundations of Probability in R
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 461 समीक्षाएँ
In this course, youll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Reshaping Data with tidyr
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 469 समीक्षाएँ
Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
डेटा मैनिपुलेशन
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Experimental Design in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 350 समीक्षाएँ
In this course youll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Building Web Applications with Shiny in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 222 समीक्षाएँ
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
कोर्स
R में Visualization की Best Practices
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 335 समीक्षाएँ
सामान्य चार्ट, वैकल्पिक विज़ुअलाइज़ेशन प्रकारों और धारणा-आधारित शैली सुधारों के अवलोकन के साथ अपने डेटा को प्रभावी ढंग से प्रस्तुत करना सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
FAQs
डेटा साइंस क्या है?
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।
मैं डेटा साइंस कैसे सीख सकता हूं?
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।
डेटा साइंस के लिए कौन से कौशल आवश्यक हैं?
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।
मैं डेटा साइंस का उपयोग किसके लिए कर सकता हूं?
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।
क्या डेटा साइंस एक अच्छा करियर है?
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।
क्या डेटा साइंटिस्ट बनना कठिन है?
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।
क्या डेटा साइंस के लिए कोडिंग 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।
डेटा साइंटिस्ट बनने में कितना समय लगता 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।
मैं डेटा साइंस के भीतर कौन से विषयों का अध्ययन कर सकता हूं?
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।
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