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वर्चुअल कोर्स "एक्सेल में मास्टर डेटा विश्लेषण - वर्चुअल कोर्स - कौरसेरा", विभिन्न सामग्रियों वाला एक कोर्स है और यह लगभग वीडियो कक्षाएं प्रदान करता है। 21 घंटे पूरे करने हैं। कौरसेरा ई-लर्निंग प्लेटफॉर्म पर विस्तृत जानकारी प्राप्त करने के लिए इसकी आवश्यक विशेषताओं का अन्वेषण करें, और नारंगी बटन पर क्लिक करें
महत्वपूर्ण: इस पाठ्यक्रम का फोकस गणित, विशेष रूप से डेटा विश्लेषण अवधारणाओं और विधियों पर है, न कि एक्सेल पर।
हम अपनी गणना करने के लिए एक्सेल का उपयोग करते हैं, और सभी गणितीय फ़ार्मुलों को एक्सेल स्प्रेडशीट के रूप में दिया जाता है, लेकिन हम एक्सेल मैक्रोज़, विज़ुअल बेसिक, पिवट टेबल्स, या अन्य इंटरमीडिएट को उन्नत एक्सेल कार्यक्षमता के लिए कवर करने का प्रयास नहीं करते हैं।
यह पाठ्यक्रम आपको डेटा के आधार पर यथार्थवादी भविष्य कहनेवाला मॉडल डिजाइन और कार्यान्वित करने के लिए तैयार करेगा।
कैपस्टोन प्रोजेक्ट (मॉड्यूल 6) में, आप एक बैंक के लिए एक व्यवसाय डेटा विश्लेषक की भूमिका ग्रहण करेंगे और यह निर्धारित करने के लिए दो अलग-अलग भविष्य कहनेवाला मॉडल विकसित करेंगे कि कौन से क्रेडिट कार्ड आवेदकों को स्वीकार किया जाना चाहिए और किसे अस्वीकार किया जाना चाहिए।
आपका पहला मॉडल डिफ़ॉल्ट के जोखिम को कम करने पर और दूसरा बैंक के मुनाफे को अधिकतम करने पर केंद्रित होगा।
दो मॉडलों को व्यावहारिक रूप से और व्यावहारिक रूप से आपको यह विचार प्रदर्शित करना चाहिए कि व्यवसाय मीट्रिक की आपकी पसंद एक इष्टतम मॉडल की आपकी पसंद को संचालित करती है।
दूसरा बड़ा विचार जो यह पाठ्यक्रम प्रदर्शित करना चाहता है वह यह है कि आपके डेटा विश्लेषण के परिणाम सभी अनिश्चितताओं को समाप्त करने का लक्ष्य नहीं रख सकते हैं और न ही होने चाहिए।
डेटा विश्लेषक के रूप में आपकी भूमिका निर्णय निर्माताओं के लिए अनिश्चितता को वित्तीय रूप से मूल्यवान वेतन वृद्धि में कम करना है, जबकि यह निर्धारित करना है कि कितनी अनिश्चितता बनी हुई है।
आप सीखेंगे कि वास्तविक दुनिया के उदाहरणों की गणना और आवेदन कैसे करें, व्यापार में उपयोग किए जाने वाले सबसे महत्वपूर्ण अनिश्चितता उपायों, जिसमें वर्गीकरण त्रुटि दर, सूचना एन्ट्रॉपी और रैखिक प्रतिगमन के लिए आत्मविश्वास अंतराल शामिल हैं।
आपको आवश्यक सभी डेटा पाठ्यक्रम के भीतर प्रदान किए जाते हैं, सभी कार्यों को एमएस एक्सेल में करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और आप सभी कार्यों को पूरा करने के लिए पर्याप्त एक्सेल सीखेंगे।
पाठ्यक्रम आपको सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले व्यावसायिक कार्यों में महारत हासिल करने के लिए एक्सेल के साथ पर्याप्त अभ्यास देगा और आप भविष्य में किसी भी अन्य एक्सेल कार्यक्षमता को सीखने के लिए तैयार होंगे, जिसकी आपको भविष्य में आवश्यकता हो सकती है (मॉड्यूल 1)।
पाठ्यक्रम में Visual Basic या PivotTables शामिल नहीं हैं और आपको सत्रीय कार्यों को पूरा करने के लिए उनकी आवश्यकता नहीं होगी।
सभी उन्नत अवधारणाएं व्यक्तिगत एक्सेल स्प्रेडशीट टेम्प्लेट में दिखाई जाती हैं जिनका उपयोग आप प्रासंगिक प्रश्नों के उत्तर देने के लिए कर सकते हैं।
आप द्विआधारी वर्गीकरण (मॉड्यूल 2), सूचना सिद्धांत और एन्ट्रॉपी उपायों (मॉड्यूल 3), और रैखिक प्रतिगमन (मॉड्यूल 4 और 5) के आधार पर व्यावसायिक डेटा विश्लेषण विधियों को लागू करने के तरीके के बारे में पर्याप्त शब्दावली और व्यावहारिक ज्ञान के साथ छोड़ देंगे, सभी का उपयोग किए बिना सॉफ्टवेयर उपकरण एक्सेल से अधिक जटिल हैं।
और आप किसी भी अन्य एक्सेल कार्यक्षमता को सीखने के लिए तैयार होंगे जिसकी आपको भविष्य में आवश्यकता हो सकती है (मॉड्यूल 1)।
पाठ्यक्रम में Visual Basic या PivotTables शामिल नहीं हैं और आपको सत्रीय कार्यों को पूरा करने के लिए उनकी आवश्यकता नहीं होगी।
सभी उन्नत अवधारणाएं व्यक्तिगत एक्सेल स्प्रेडशीट टेम्प्लेट में दिखाई जाती हैं जिनका उपयोग आप प्रासंगिक प्रश्नों के उत्तर देने के लिए कर सकते हैं।
आप द्विआधारी वर्गीकरण (मॉड्यूल 2), सूचना सिद्धांत और एन्ट्रॉपी उपायों (मॉड्यूल 3), और रैखिक प्रतिगमन (मॉड्यूल 4 और 5) के आधार पर व्यावसायिक डेटा विश्लेषण विधियों को लागू करने के तरीके के बारे में पर्याप्त शब्दावली और व्यावहारिक ज्ञान के साथ छोड़ देंगे, सभी का उपयोग किए बिना सॉफ्टवेयर उपकरण एक्सेल से अधिक जटिल हैं।
और आप किसी भी अन्य एक्सेल कार्यक्षमता को सीखने के लिए तैयार होंगे जिसकी आपको भविष्य में आवश्यकता हो सकती है (मॉड्यूल 1)।
पाठ्यक्रम में Visual Basic या PivotTables शामिल नहीं हैं और आपको सत्रीय कार्यों को पूरा करने के लिए उनकी आवश्यकता नहीं होगी।
सभी उन्नत अवधारणाएं व्यक्तिगत एक्सेल स्प्रेडशीट टेम्प्लेट में दिखाई जाती हैं जिनका उपयोग आप प्रासंगिक प्रश्नों के उत्तर देने के लिए कर सकते हैं।
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