डेटा साइंस कोर्स 2021: कम्प्लीट डेटा साइंस बूटकैंप- MOOC- Udemy सत्यापित सूची

समस्या डेटा वैज्ञानिक इस सदी में समृद्ध होने के लिए सबसे उपयुक्त व्यवसायों में से एक है।

यह डिजिटल, प्रोग्रामिंग-उन्मुख और विश्लेषणात्मक है।

इसलिए इसमें कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि जॉब मार्केट में डेटा साइंटिस्ट की मांग बढ़ी है।

हालांकि, आपूर्ति बहुत सीमित है।

डेटा साइंटिस्ट के रूप में काम पर रखने के लिए आवश्यक कौशल हासिल करना मुश्किल है।

और आप ऐसा कैसे कर सकते हैं? विशिष्ट डेटा विज्ञान कार्यक्रम बनाने में विश्वविद्यालय धीमे रहे हैं।

(जो मौजूद हैं उनका उल्लेख नहीं करना बहुत महंगा और समय लेने वाला है) अधिकांश ऑनलाइन पाठ्यक्रम एक विशिष्ट विषय पर ध्यान केंद्रित करते हैं और यह समझना मुश्किल है कि वे जो कौशल सिखाते हैं वह बड़ी तस्वीर में कैसे फिट बैठता है।

समाधान डेटा विज्ञान एक बहु-विषयक क्षेत्र है।

इसमें विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है।

डेटा विज्ञान के क्षेत्र को समझना और विश्लेषण के प्रकार को समझना गणित सांख्यिकी पायथन पायथन में उन्नत सांख्यिकीय तकनीकों को लागू करना डेटा विज़ुअलाइज़ेशन मशीन लर्निंग डीप लर्निंग इनमें से प्रत्येक विषय पिछले विषयों पर आधारित है।

और यदि आप इन कौशलों को सही क्रम में हासिल नहीं करते हैं तो आप रास्ते में खो जाने का जोखिम उठाते हैं।

उदाहरण के लिए, कोई व्यक्ति अंतर्निहित गणित को समझने से पहले मशीन लर्निंग तकनीकों को लागू करने के लिए संघर्ष करेगा।

या यह जानने से पहले कि प्रतिगमन क्या है, पायथन में प्रतिगमन विश्लेषण का अध्ययन करना भारी हो सकता है।

इसलिए, ऑनलाइन उपलब्ध सबसे प्रभावी, समय-कुशल और संरचित डेटा विज्ञान प्रशिक्षण बनाने के प्रयास में, हमने डेटा साइंस कोर्स 202 बनाया। हमारा मानना ​​​​है कि यह पहला प्रशिक्षण कार्यक्रम है जो सबसे बड़ी समस्या को हल करता है। के क्षेत्र में प्रवेश करने की चुनौती एक ही स्थान पर सभी आवश्यक संसाधनों के साथ डेटा विज्ञान।

इसके अतिरिक्त, हमारा लक्ष्य ऐसे विषयों को पढ़ाना है जो निर्बाध रूप से प्रवाहित हों और एक दूसरे के पूरक हों।

पाठ्यक्रम आपको वह सब कुछ सिखाता है जो आपको पारंपरिक कार्यक्रमों की लागत के एक अंश पर डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए जानना आवश्यक है (यह उल्लेख करने के लिए नहीं कि आप कितना समय बचाएंगे)।

कौशल। डेटा और डेटा विज्ञान का परिचय बिग डेटा, बिजनेस इंटेलिजेंस, बिजनेस एनालिटिक्स, मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस।

हम जानते हैं कि ये buzzwords डेटा साइंस के क्षेत्र से संबंधित हैं, लेकिन इन सभी का क्या मतलब है? इसे क्यों सीखें एक डेटा वैज्ञानिक उम्मीदवार के रूप में, आपको इन क्षेत्रों में से प्रत्येक के ins और outs को समझने और किसी समस्या को हल करने के लिए उचित दृष्टिकोण को पहचानने की आवश्यकता है।

डेटा और डेटा साइंस का यह परिचय आपको इन सभी buzzwords पर एक व्यापक नज़र देगा और जहां वे डेटा साइंस के दायरे में फिट होते हैं।

. गणित सीखना उपकरण डेटा विज्ञान करने के लिए पहला कदम है।

आपको पहले बड़ी तस्वीर देखने की जरूरत है, फिर भागों की विस्तार से जांच करें।

हम विशेष रूप से कलन और रैखिक बीजगणित पर करीब से नज़र डालते हैं, क्योंकि वे उपक्षेत्र हैं जिन पर डेटा विज्ञान आधारित है।

इसे क्यों सीखें? डेटा साइंस प्रोग्रामिंग के लिए कलन और रैखिक बीजगणित आवश्यक हैं।

यदि आप उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को समझना चाहते हैं, तो आपको अपने शस्त्रागार में इन कौशलों की आवश्यकता है।

. सांख्यिकी वैज्ञानिक बनने से पहले आपको एक वैज्ञानिक की तरह सोचने की जरूरत है।

सांख्यिकी आपके दिमाग को समस्याओं को परिकल्पना के रूप में तैयार करने के लिए प्रशिक्षित करती है और आपको एक वैज्ञानिक की तरह इन परिकल्पनाओं का परीक्षण करने की तकनीक देती है।

इसे क्यों सीखें? यह पाठ्यक्रम न केवल आपको आवश्यक उपकरण देता है, बल्कि आपको उनका उपयोग करना भी सिखाता है।

सांख्यिकी आपको एक वैज्ञानिक की तरह सोचने के लिए प्रशिक्षित करती है।

. पायथन पायथन एक अपेक्षाकृत नई प्रोग्रामिंग भाषा है, और आर के विपरीत, यह एक सामान्य प्रयोजन प्रोग्रामिंग भाषा है।

आप इसके साथ कुछ भी कर सकते हैं! वेब एप्लिकेशन, कंप्यूटर गेम और डेटा साइंस इसकी कई क्षमताओं में से हैं।

यही कारण है कि कम समय में ही वह अनेक विद्याओं को भंग करने में सफल हो गया है।

डेटा हेरफेर, परिवर्तन और विज़ुअलाइज़ेशन को सक्षम करने के लिए अत्यधिक शक्तिशाली पुस्तकालयों का विकास किया गया है।

हालांकि, पाइथन वास्तव में चमकता है, जब यह मशीन और गहरी शिक्षा की बात आती है।

इसे क्यों सीखें? जब स्किकिट-लर्न, टेन्सरफ्लो, आदि जैसे शक्तिशाली ढांचे के माध्यम से मशीन लर्निंग मॉडल को विकसित करने, कार्यान्वित करने और तैनात करने की बात आती है।

पायथन एक आवश्यक प्रोग्रामिंग भाषा है।

. TableauData वैज्ञानिकों को केवल डेटा से निपटने और डेटा-संचालित समस्याओं को हल करने की आवश्यकता नहीं है।

उन्हें कंपनी के अधिकारियों को सही निर्णय लेने के लिए मनाने की भी आवश्यकता है।

ये अधिकारी डेटा विज्ञान में अच्छी तरह से वाकिफ नहीं हो सकते हैं, इसलिए डेटा वैज्ञानिक को डेटा कहानी को इस तरह से प्रस्तुत करने और कल्पना करने में सक्षम होना चाहिए, जिसे वे समझते हैं।

यहीं से झांकी आती है और हम आपको प्रमुख व्यावसायिक खुफिया और डेटा विज्ञान विज़ुअलाइज़ेशन सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके एक विशेषज्ञ कहानीकार बनने में मदद करेंगे।

इसे क्यों सीखें? एक डेटा वैज्ञानिक गैर-तकनीकी निर्णय निर्माताओं को जटिल परिणामों को संप्रेषित करने के लिए झांकी जैसे व्यावसायिक खुफिया उपकरणों पर निर्भर करता है।

. उन्नत आँकड़े प्रतिगमन, क्लस्टरिंग और कारक विश्लेषण सभी विषय हैं जिनका आविष्कार मशीन सीखने से पहले किया गया था।

अब, हालांकि, इन सभी सांख्यिकीय विधियों को अद्वितीय सटीकता के साथ भविष्यवाणियां प्रदान करने के लिए मशीन लर्निंग के माध्यम से किया जाता है।

यह खंड इन तकनीकों पर विस्तार से चर्चा करेगा।

इसे क्यों सीखें? डेटा विज्ञान भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग के बारे में है और आप कर सकते हैं