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डेटा वैज्ञानिक में Python
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Included with Premiumट्रैक विवरण
डेटा वैज्ञानिक में Python
Python में प्रमाणित डेटा वैज्ञानिक बनें
डेटा वैज्ञानिक के रूप में उत्कृष्टता हासिल करने के लिए आवश्यक कौशल में महारत हासिल करें और प्रतिष्ठित डेटा वैज्ञानिक in Python प्रमाणन प्राप्त करें। यह व्यापक ट्रैक Python का उपयोग करके डेटा विज्ञान के पूरे स्पेक्ट्रम को कवर करता है, डेटा मैनिपुलेशन और विज़ुअलाइज़ेशन से लेकर उन्नत मशीन लर्निंग तकनीकों तक। हैंड्स-ऑन अभ्यासों और वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं के माध्यम से, आप जटिल डेटा चुनौतियों से निपटने और व्यावसायिक प्रभाव बढ़ाने के लिए व्यावहारिक अनुभव और ज्ञान प्राप्त करेंगे।एक मजबूत डेटा विज्ञान टूलबॉक्स बनाएं
डेटा विज्ञान के लिए Python इकोसिस्टम को गहराई से समझें, और सीखें:- pandas, NumPy, और SciPy का उपयोग करके डेटा में हेरफेर और विश्लेषण करें
- Matplotlib और Seaborn के साथ प्रभावशाली विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं
- scikit-learn का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल विकसित और मूल्यांकन करें
- सर्वोत्तम मॉडल प्रदर्शन के लिए डेटा को प्रीप्रोसेस और फीचर इंजीनियर करें
- SQL का उपयोग करके रिलेशनल डेटाबेस के साथ काम करें
- Git संस्करण नियंत्रण के साथ अपने डेटा विज्ञान प्रोजेक्ट्स को प्रबंधित करें
वास्तविक दुनिया की डेटा विज्ञान समस्याओं का समाधान करें
अपने कौशल को ऐसे वास्तविक परिदृश्यों में लागू करें जो पेशेवर डेटा वैज्ञानिकों के काम की नकल करते हैं। अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण से लेकर पूर्वानुमानात्मक मॉडलिंग तक, आप जटिल डेटासेट से मूल्यवान अंतर्दृष्टियाँ निकालना सीखेंगे। जानें कि डेटा-आधारित निर्णय लेने के लिए सही मशीन लर्निंग एल्गोरिदम कैसे चुनें, हाइपरपैरामीटर कैसे ट्यून करें, और परिणामों की व्याख्या कैसे करें। विभिन्न उद्योगों में विविध डेटासेट्स के साथ काम करके, आप किसी भी डेटा विज्ञान भूमिका में सफल होने के लिए बहुमुखी कौशल विकसित करेंगे।Python में डेटा वैज्ञानिक प्रमाणन के लिए तैयारी करें
यह ट्रैक आपको Data Scientist in Python प्रमाणन परीक्षा के लिए पूरी तरह तैयार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। जैसे-जैसे आप पाठ्यक्रमों में आगे बढ़ेंगे, आप आत्मविश्वास के साथ प्रमाणन पास करने के लिए आवश्यक ज्ञान और व्यावहारिक कौशल धीरे-धीरे विकसित करेंगे। इंटरैक्टिव अभ्यास और प्रोजेक्ट आपको अपनी समझ को परखने और प्रमाणन में शामिल टूल्स और तकनीकों के साथ व्यावहारिक अनुभव हासिल करने के भरपूर अवसर प्रदान करते हैं।अपना डेटा विज्ञान करियर आगे बढ़ाएँ
डेटा वैज्ञानिक in Python प्रमाणन प्राप्त करना नियोक्ताओं के सामने आपकी विशेषज्ञता को प्रमाणित करता है और रोमांचक करियर अवसरों के द्वार खोलता है। विभिन्न उद्योगों की कंपनियाँ ऐसे कुशल डेटा वैज्ञानिकों की तलाश में हैं जो जटिल समस्याओं को हल करने और नवाचार को आगे बढ़ाने के लिए Python की शक्ति का उपयोग कर सकें। इस ट्रैक को पूरा करके और प्रमाणन प्राप्त करके, आप अपनी क्षमता प्रदर्शित करेंगे:- Python में एंड-टू-एंड डेटा विज्ञान प्रोजेक्ट्स करें
- उपयुक्त मशीन लर्निंग एल्गोरिदम चुनें और लागू करें
- तकनीकी और गैर-तकनीकी दर्शकों को डेटा अंतर्दृष्टियाँ प्रभावी ढंग से संप्रेषित करें
- डेटा-संचालित पहलों पर क्रॉस-फ़ंक्शनल टीमों के साथ सहयोग करें
पूर्व आवश्यकताएं
एसोसिएट डेटा वैज्ञानिकCourse
Python डेटा इम्पोर्टिंग कौशल बेहतर करें और वेब व API डेटा के साथ काम करना सीखें।
Course
मशीन लर्निंग के लिए अपने डेटा को साफ़ और तैयार करना सीखें!
Course
अपने कोड को उपयोग और साझा करना आसान बनाने के लिए अपने स्वयं के Python पैकेज बनाना सीखें।
Course
Understand the fundamentals of Machine Learning and how it's applied in the business world.
Course
SQL से रिलेशनल डेटाबेस बनाना और क्वेरी करना सिर्फ दो घंटों में सीखें।
Course
हर कदम पर व्यावहारिक अभ्यास क्वेरीज़ के साथ, यह पाठ्यक्रम आपको आज ही अपने SQL कोड से डेटा का विश्लेषण करने के लिए ज़रूरी सब कुछ सिखाता है!
Project
Use your data manipulation skills to perform exploratory data analysis on a dataset around student mental health.
Course
अपने SQL ज्ञान को बढ़ाएँ और टेबल्स को जोड़ना, रिलेशनल सेट थ्योरी लागू करना, और सबक्वेरीज़ के साथ काम करना सीखें।
Project
Use SQL to figure out the golden era of video games!
Course
अपने सॉफ़्टवेयर और डेटा प्रोजेक्ट्स में version control के लिए Git की मूल बातें जानें।
Course
सहयोगी सॉफ़्टवेयर और डेटा प्रोजेक्ट्स में Git का उपयोग करके version control के लिए branches और remote repos खोजें!
पूर्ण
उपलब्धि का प्रमाण पत्र अर्जित करें
इस प्रमाण पत्र को अपनी LinkedIn प्रोफ़ाइल, रिज्यूमे या CV में जोड़ेंइसे सोशल मीडिया पर और अपनी प्रदर्शन समीक्षा में साझा करेंअभी नामांकन करें

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