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सांख्यिकीविद् in R
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सांख्यिकीविद् in R
R के साथ सांख्यिकी की शक्ति को अनलॉक करें
आर और सांख्यिकीय विधियों में महारत हासिल करके एक सांख्यिकीविद् बनें और विभिन्न उद्योगों में वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने में मदद करें। इस ट्रैक में, आप सीखेंगे कि विविध प्रकार के डेटासेट से डेटा कैसे एकत्र करें, उसका विश्लेषण करें, और सटीक निष्कर्ष कैसे निकालें। डेटा का अन्वेषण और मॉडलिंग करने, परिणामों की व्याख्या करने, और अपने निष्कर्षों को प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने में व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें।एक सांख्यिकीविद् के लिए आवश्यक कौशल
ट्रैक के दौरान, आप सांख्यिकी के प्रमुख क्षेत्रों में एक मजबूत आधार विकसित करेंगे, जिसमें शामिल हैं:- प्रायिकता सिद्धांत और यादृच्छिक चर
- प्रतिगमन विश्लेषण और पूर्वानुमानात्मक मॉडलिंग
- सैंपलिंग तकनीकें और सर्वेक्षण डिज़ाइन *परिकल्पना परीक्षण और अनुमान
- प्रायोगिक डिज़ाइन और विश्लेषण
- बेज़ियन डेटा विश्लेषण
- कारक विश्लेषण और गुप्त चर
वास्तविक दुनिया के डेटा के साथ जटिल समस्याओं का समाधान करें
अपने सांख्यिकीय ज्ञान को लागू करके व्यवसाय, इंजीनियरिंग और वैज्ञानिक क्षेत्रों में वास्तविक चुनौतियों का समाधान करें। रुझानों की पहचान करना, डेटा-आधारित पूर्वानुमान लगाना, और हितधारकों को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करना सीखें। विविध डेटासेट्स के साथ काम करके, आप सांख्यिकीविद् की भूमिका में उत्कृष्टता हासिल करने के लिए आवश्यक व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करेंगे।सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए R का उपयोग करें
सांख्यिकीविदों के लिए R एक पसंदीदा प्रोग्रामिंग भाषा है, क्योंकि इसमें सांख्यिकीय पैकेजों और टूल्स का विस्तृत संग्रह है। इस ट्रैक में, आप अपने वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने और उन्नत विश्लेषण करने के लिए R की क्षमताओं का उपयोग करना सीखेंगे। dplyr के साथ डेटा हेरफेर से लेकर ggplot2 के साथ विज़ुअलाइज़ेशन बनाने तक, आप इस पेशे के आवश्यक टूल्स में महारत हासिल करेंगे।एक सांख्यिकीविद् के रूप में अपने करियर को आगे बढ़ाएँ
सांख्यिकीविदों की मांग उद्योगों में बहुत अधिक है, वित्त, स्वास्थ्य सेवा, प्रौद्योगिकी और अन्य क्षेत्रों में अवसर उपलब्ध हैं। इस ट्रैक को पूरा करके, आपके पास निम्नलिखित के लिए कौशल और पोर्टफोलियो होगा:- शीर्ष कंपनियों में सांख्यिकीविद् पदों के लिए आवेदन करें
- क्रॉस-फ़ंक्शनल टीमों के साथ सहयोग करके डेटा-आधारित निर्णयों को आगे बढ़ाएँ
- तकनीकी और गैर-तकनीकी दोनों दर्शकों को सांख्यिकीय निष्कर्षों से अवगत कराएँ
- अत्याधुनिक अनुसंधान और नवाचार में योगदान दें
- अपने करियर को मांग में रहने वाली विशेषज्ञता के साथ आगे बढ़ाएँ
पूर्व आवश्यकताएं
इस ट्रैक के लिए कोई पूर्व आवश्यकताएं नहीं हैंCourse
Grow your statistical skills and learn how to collect, analyze, and draw accurate conclusions from data.
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In this course, you'll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.
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Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis in R.
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Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
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Master sampling to get more accurate statistics with less data.
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Learn how and when to use hypothesis testing in R, including t-tests, proportion tests, and chi-square tests.
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In this course you'll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.
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Learn survey design using common design structures followed by visualizing and analyzing survey results.
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In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
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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!
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Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.
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Learn how to draw conclusions about a population from a sample of data via a process known as statistical inference.
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Explore habitat data using factor and survival analysis tools.
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