आप डेटा साइंस में कोर्स करने के बारे में सोचने वाले अकेले नहीं हैं। डेटा साइंस, जो तेजी से बढ़ रहा है, सांख्यिकी और मशीन-लर्निंग का मिश्रण है। यह बढ़ता हुआ क्षेत्र जटिल है और ऐसे कई पाठ्यक्रम हैं जो आपको वह सब कुछ सिखा सकते हैं जो आपको चाहिए। ये तीन कोर्स हैं जो आपको अपने करियर की शुरुआत करने के लिए करने चाहिए। पहला कोर्स एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिटिक्स पर केंद्रित है, जबकि दूसरा मशीन लर्निंग पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है।
डेटा साइंस कंप्यूटर साइंस का एक सब-फील्ड है।
कंप्यूटर विज्ञान से डेटा विज्ञान का उदय हुआ। डेटा विज्ञान के शुरुआती अग्रदूतों में से एक, पीटर नौर ने 1974 में एक पुस्तक में डेटा विज्ञान के मूलभूत पहलुओं का वर्णन किया। 1996 के एक सम्मेलन में, इंटरनेशनल फेडरेशन ऑफ क्लासिफिकेशन सोसाइटीज (IFCS) ने पहली बार “डेटा साइंस” शब्द का इस्तेमाल किया। 2001 में इंटरनेशनल स्टैटिस्टिकल रिव्यू के लेखक विलियम एस. क्लीवलैंड ने डेटा साइंस को एक अलग विषय के रूप में पेश किया। उन्होंने सुझाव दिया कि सांख्यिकी को तकनीकी विश्लेषण और अनुप्रयोग के पारंपरिक क्षेत्रों से आगे बढ़ाया जा सकता है। डेटा विज्ञान इन विनम्र शुरुआत से तेजी से बढ़ते अनुसंधान उपकरण में तेजी से विकसित हुआ।
डेटा वैज्ञानिक बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने और भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने के लिए जिम्मेदार हैं। डेटा विज्ञान डेटा का विश्लेषण करने और सूचित निर्णय लेने के लिए मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और अन्य सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करता है। डेटा वैज्ञानिक वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने वाले गणितीय और सांख्यिकीय मॉडल विकसित करने और लागू करने के लिए जिम्मेदार हैं। डेटा-संचालित निर्णय लेने की नींव बनाने के लिए डेटा वैज्ञानिक भी जिम्मेदार हैं। डेटा साइंस एक पुरस्कृत और तेजी से बढ़ने वाला क्षेत्र है।
कंप्यूटर विज्ञान और डेटा विज्ञान के बीच कुछ समानताएं हैं। दोनों आधुनिक कंप्यूटिंग के लिए आवश्यक हैं। पहला आधुनिक कंप्यूटिंग सिद्धांत और व्यवहार से संबंधित है और इसमें कोडिंग और बेस हार्डवेयर शामिल हैं। हालाँकि, डेटा विज्ञान दुनिया भर के विभिन्न क्षेत्रों द्वारा उत्पन्न डेटा से संबंधित है। कंप्यूटर वैज्ञानिक कंप्यूटिंग में विशेषज्ञ हैं; डेटा वैज्ञानिक डेटा विज्ञान पर ध्यान केंद्रित करते हैं और यह कैसे संरचित और विश्लेषण किया जा सकता है। यह क्षेत्र आज की तकनीकी दुनिया में महत्वपूर्ण है। यह क्षेत्र पर्यावरण को बचाने और अद्भुत आविष्कार करने में मदद कर सकता है।
डेटा विज्ञान एक अंतःविषय है जो गणितीय और सांख्यिकीय दोनों दृष्टिकोणों पर आधारित है। बड़ी मात्रा में डेटा को संयोजित करना और कार्रवाई योग्य, भविष्य कहनेवाला या वर्णनात्मक मॉडल तैयार करना आवश्यक है। बड़ा डेटा एक जटिल क्षेत्र है जिसके लिए बड़ी मात्रा में जानकारी से रचनात्मक अंतर्दृष्टि की आवश्यकता होती है। एक कंप्यूटर में स्टोर करने के लिए बड़ा डेटा अक्सर बहुत बड़ा होता है। ये कौशल डेटा विज्ञान को एक बढ़िया विकल्प बनाते हैं।
कंप्यूटर विज्ञान एक व्यापक क्षेत्र है जो कंप्यूटर, नेटवर्किंग प्रोटोकॉल, डेटा और अन्य संबंधित विषयों के कार्यों में सैद्धांतिक अनुसंधान को शामिल करता है। हालाँकि, डेटा विज्ञान विभिन्न प्रकार के डेटा के लिए गणितीय, सांख्यिकीय और अन्य कौशल का अनुप्रयोग है। जैसे-जैसे व्यवसाय और व्यक्ति बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए डेटा का उपयोग करते हैं, यह क्षेत्र तेजी से बढ़ रहा है। कंप्यूटर विज्ञान एक विस्तृत क्षेत्र है जिसके कई पहलू हैं। डेटा विज्ञान को क्या विशिष्ट बनाता है?
डेटा साइंस और कंप्यूटर साइंस तेजी से आपस में जुड़े हुए हैं। डेटा वैज्ञानिक ऐसे एप्लिकेशन विकसित करते हैं जो डेटा विश्लेषण को संभव बनाते हैं। डेटा वैज्ञानिक कंप्यूटर विज्ञान-आधारित एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं जो डेटा संग्रह के परिणाम की भविष्यवाणी करते हैं, और फिर रुझानों और पैटर्न का विश्लेषण करते हैं। कोडिंग उच्च गुणवत्ता वाले डेटा विज्ञान कार्यक्रम का एक अभिन्न अंग है। एक सफल करियर के लिए, आपको एक उच्च योग्य डेटा वैज्ञानिक और कंप्यूटर इंजीनियर होने की आवश्यकता है। कुछ बेहतरीन इंजीनियरिंग कॉलेज अंतर्राष्ट्रीय प्रमाणन कार्यक्रम और मूल्य वर्धित शिक्षा के अवसर प्रदान करते हैं।
यह आंकड़ों का एक हिस्सा है
सांख्यिकी गणित की एक शाखा है जो डेटा का विश्लेषण और व्याख्या करने के लिए प्रोग्रामेटिक टूल और तरीके प्रदान करती है। इन अनुप्रयोगों में डेटा संग्रह और विश्लेषण, प्रयोग डिजाइन, और विशेष प्रश्नों के लिए मूल्यों का निर्धारण शामिल है। इन विधियों का उपयोग लगभग हर उद्योग में सांख्यिकीविदों द्वारा किया जाता है: वित्त, चिकित्सा और सरकार। हालांकि कुछ लोग तर्क दे सकते हैं कि डेटा विज्ञान और सांख्यिकी अलग हैं, उनमें कई समानताएं हैं जिन्हें बेहतर निर्णय लेने के लिए जोड़ा जा सकता है।
सांख्यिकी फलफूल रही है। श्रम सांख्यिकी ब्यूरो के अनुसार, अब 2029 के बीच इस क्षेत्र में 15,000 नई नौकरियां होंगी। बीएलएस ने भविष्यवाणी की है कि अगले दशक में इस क्षेत्र में 35 प्रतिशत की वृद्धि होगी। यह औसत से काफी तेज है। इतने सारे अनुप्रयोगों के साथ, इस क्षेत्र में शामिल होने के कई तरीके हैं।
कॉर्नेल यूनिवर्सिटी डिपार्टमेंट ऑफ़ स्टैटिस्टिक्स एंड डेटा साइंस एक शोध केंद्र है जो कई क्षेत्रों में अनुसंधान करता है। यह विभाग शुद्ध गणित और जीनोमिक्स, वित्त, सार्वजनिक नीति, और अन्य जैसे अत्याधुनिक क्षेत्रों सहित विभिन्न क्षेत्रों में अनुसंधान करता है। यह विभाग छात्रों को मशीन लर्निंग और सांख्यिकी में प्रशिक्षित करता है। उनकी शोध परियोजनाएं अक्सर आनुवंशिकी और तंत्रिका विज्ञान जैसे क्षेत्रों में मौलिक प्रगति को आगे बढ़ाती हैं। हर दिन, सांख्यिकी और डेटा विज्ञान के क्षेत्र का दायरा और अनुप्रयोग दोनों में विस्तार हो रहा है।
डेटा विज्ञान, प्रोग्रामिंग के साथ संयुक्त होने पर, हमें बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने और वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए परिणामों का उपयोग करने की अनुमति देता है। इन परिणामों को फिर परिचालन प्रणालियों में वापस फीड किया जाता है। वाइड-फील्ड इन्फ्रारेड सर्वे एक्सप्लोरर के डेटा का उपयोग करते हुए, NEOWISE धूमकेतु पाया गया। डेटा माइनिंग सूचना प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में इस्तेमाल किया जाने वाला शब्द है। दोनों क्षेत्रों में कई उपकरण और तकनीकें हैं जिनका उपयोग बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है।
सांख्यिकी के क्षेत्र में मजबूत गणितीय कौशल की आवश्यकता होती है। सांख्यिकीविद बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने और इसे समझने योग्य प्रारूप में दूसरों के सामने प्रस्तुत करने में सक्षम हैं। डेटा विज्ञान के लिए व्यावसायिक कौशल, महत्वपूर्ण सोच और उत्कृष्ट पारस्परिक संचार कौशल की आवश्यकता होती है। इस क्षेत्र के छात्रों को गणित और सांख्यिकी का ज्ञान होना चाहिए। प्रोग्रामिंग भाषाएं जैसे कंप्यूटर प्रोग्रामिंग भी उपयोगी हैं। डेटा विज्ञान के लिए कौशल की एक विस्तृत श्रृंखला की आवश्यकता होती है।
डेटा विज्ञान एक पद्धतिगत अनुशासन है जो अनुभवजन्य जांच करने के लिए उपकरणों और विधियों के विकास पर केंद्रित है। डेटा साइंस का प्राथमिक लक्ष्य वास्तविकता के बारे में सीखने के विभिन्न तरीकों में ताकत और कमजोरियों की पहचान करना है। डेटा वैज्ञानिक बेहतर निर्णय लेने के लिए डेटा का उपयोग करते हैं। सांख्यिकी के कई अनुप्रयोग हैं। जैसे-जैसे डेटा विज्ञान लोकप्रियता में बढ़ता है, वैसे-वैसे इसके अनुप्रयोगों की सीमा भी बढ़ती जाती है। इसके अनुप्रयोग वस्तुतः असीमित हैं।
यह मशीन लर्निंग का एक हिस्सा है
डेटा विज्ञान एक अंतःविषय क्षेत्र है जो बड़ी मात्रा में डेटा को समझने के लिए विभिन्न वैज्ञानिक विधियों, एल्गोरिदम, सिस्टम और तकनीकों का उपयोग करता है। इस क्षेत्र का उद्देश्य बड़ी मात्रा में डेटा से उपयुक्त जानकारी निकालना और प्रौद्योगिकी और विज्ञान निर्णय लेने का मार्गदर्शन करना है। डेटा में रुझानों और पैटर्न का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया जा सकता है। डेटा वैज्ञानिकों को सांख्यिकी, प्रोग्रामिंग भाषाओं, बड़े डेटा टूल और अन्य प्रासंगिक विषयों में कुशल होना चाहिए।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मशीन लर्निंग पर आधारित है। कंप्यूटर विज्ञान की इस शाखा का उपयोग उन कार्यों को स्वचालित करने के लिए किया जा सकता है जिनके लिए अन्यथा बहुत अधिक मानवीय प्रयास की आवश्यकता होती है और बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के निर्णय लेते हैं। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम ने धोखाधड़ी का पता लगाना, बड़े मौद्रिक नुकसान को रोकना, भावना विश्लेषण करना और कई अन्य चीजों को संभव बनाया है। डेटा विज्ञान दुनिया भर के व्यक्तियों, व्यवसायों, सरकारों और राष्ट्रों के जीवन को बेहतर बना सकता है। डेटा विज्ञान कंपनियों को अपने व्यावसायिक डेटा का उपयोग करके भविष्य के रुझानों का विश्लेषण और भविष्यवाणी करने की अनुमति देता है।
डेटा विज्ञान का उपयोग कंपनियां डेटा का विश्लेषण करने और अपने उत्पादों और सेवाओं को बेहतर बनाने के लिए कर सकती हैं। मशीन लर्निंग का उपयोग अनुशंसा प्रणाली बनाने के लिए किया जा सकता है जो दोस्तों को पहचानता है और छवियों के स्थान की पहचान करता है। डेटा विज्ञान का उपयोग आज कई खेलों में सिफारिशें प्रदान करने के लिए किया जाता है। डेटा साइंस गेम्स को अपडेट किया जा सकता है क्योंकि खिलाड़ी स्तरों के माध्यम से आगे बढ़ते हैं। डेटा विज्ञान अनुप्रयोगों में प्राइसरनर, जंगली और शॉपज़िला शामिल हैं। वे अगली खरीदारी के बारे में सूचित निर्णय लेने के लिए प्रासंगिक वेबसाइटों से डेटा खींचते हैं।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग रोबोट और कंप्यूटर को दुनिया को एक्सप्लोर करने का तरीका सिखाने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम तंत्रिका नेटवर्क है। ये एल्गोरिदम पैटर्न और नियमों की पहचान करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग करते हैं। तंत्रिका नेटवर्क कई प्रकार के होते हैं। प्रत्येक एक विशिष्ट कार्य के लिए बेहतर है। डेटा विज्ञान विशिष्ट डेटासेट के लिए सटीक मॉडल तैयार करने के लिए इन एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने का अध्ययन है। यह एक अंतःविषय क्षेत्र है जिसमें कई अनुप्रयोग हैं।
कई उद्योगों में डेटा विज्ञान का उपयोग पहले से ही किया जा रहा है। डेटा विज्ञान की भविष्य कहनेवाला क्षमताओं को रणनीतिक योजना को अनुकूलित करने और उत्पादन प्रक्रियाओं में सुधार करने के लिए दिखाया गया है। बड़े निगम और स्टार्टअप दोनों ही आज अपना राजस्व बढ़ाने के लिए डेटा एकत्र करते हैं। वे जितना अधिक डेटा एकत्र करते हैं, उतनी ही अधिक अंतर्दृष्टि वे आकर्षित कर सकते हैं। डेटा वैज्ञानिक भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग कर सकते हैं, जैसे कि व्यावसायिक निर्णयों को सूचित करने के लिए लीड स्कोरिंग। डेटा साइंस क्या है?
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम ने उपयोगी परिणाम देने की उनकी क्षमता में सुधार किया है। उन्हें अभी भी मनुष्यों को उन्हें परिष्कृत करने और उन्हें विवश करने की आवश्यकता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बैंकिंग उद्योग में सभी काम नहीं कर पा रहे हैं। एक प्रोग्राम को अभी भी परिशोधन के लिए एक प्रोग्रामर या इंजीनियर की आवश्यकता हो सकती है। हालांकि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम कभी-कभी पारंपरिक समाधानों की तुलना में अधिक जटिल होते हैं, लेकिन इनका उपयोग अक्सर कई उद्योगों में भी किया जाता है।
आज की तकनीकी रूप से संचालित दुनिया में डेटा साइंस के महत्व को अधिक महत्व नहीं दिया जा सकता है क्योंकि दुनिया सूचनाओं पर निर्भर करती है और अपने दिन-प्रतिदिन की अधिकांश गतिविधियों के लिए डेटा संग्रहीत करती है। आपको यह बताने की जरूरत नहीं है कि सूचना दुनिया की नई मुद्रा है।
एप्लाइड डेटा साइंस कैपस्टोन (आईबीएम)
यह कोर्स डेटा साइंस के बारे में अंतर्दृष्टि देता है और नमूना सिमुलेशन और केस स्टडी का अनुभव करता है जो छात्रों को फोरस्क्वेयर एपीआई को रीस्टफुल एपीआई कॉल सीखने और दुनिया भर में विभिन्न पड़ोस में स्थानों के बारे में डेटा जानकारी पुनर्प्राप्त करने में मदद करेगा। एप्लाइड डेटा साइंस कैपस्टोन आईबीएम द्वारा कौरसेरा कैटलॉग के तहत पेश किया जाने वाला एक अनूठा पाठ्यक्रम है।
आप सीखेंगे कि भू-स्थानिक डेटा को मैप करने के लिए फोलियम लाइब्रेरी का उपयोग कैसे करें और अपने परिणामों को आसानी से संप्रेषित करें।
कोर्स पूरा होने के बाद आपको एक सर्टिफिकेट मिलेगा, जो आईबीएम के डिजिटल बैज के साथ आता है।
पाठ्यक्रम का एक अच्छा लाभ यह है कि यह फ्रेंच, पुर्तगाली, चीनी, इतालवी, स्पेनिश, रूसी और यहां तक कि अरबी जैसी कई प्रमुख विश्व भाषाओं में उपशीर्षक है। आप अपनी गति से भी सीख सकते हैं, जिसका अर्थ है बेहतर समझ।
पाठ्यक्रम चार खंडों में आता है (4)
- परिचय
- फोरस्क्वेयर एपीआई
- पड़ोस विभाजन और क्लस्टरिंग
- पड़ोस की लड़ाई
- पड़ोस की लड़ाई (अंतिम भाग)
जीनोमिक डेटा साइंस (जॉन्स हॉपकिन्स यूनिवर्सिटी)
जीनोमिक डेटा साइंस जॉन्स हॉपकिन्स यूनिवर्सिटी द्वारा पेश किए गए जीनोमिक डेटा साइंस स्पेशलाइजेशन का हिस्सा है। डेटा साइंस की पूर्वापेक्षा के रूप में, आपको पायथन प्रोग्रामिंग, बायोइनफॉरमैटिक्स, बायोपीटन और जीनोमिक्स में गहन ज्ञान और कौशल प्राप्त होता है। कौरसेरा पर पेश किए गए इस पाठ्यक्रम में नामांकित 100,000 से अधिक छात्रों के साथ, पाठ्यक्रम एक पूर्ण पैकेज प्रदान करता है
आप नए संसाधन सीखेंगे जो आपको अगली पीढ़ी के अनुक्रमण प्रयोगों जैसे पायथन, गैलेक्सी और बायोकंडक्टर को बेहतर ढंग से विश्लेषण और समझने में मदद करेंगे। यह पाठ्यक्रम आण्विक जीवविज्ञानी या डेटा विज्ञान कम्प्यूटेशनल विधियों के साथ अनुभव की आवश्यकता वाले वैज्ञानिकों के लिए आदर्श रूप से उपयुक्त है।
पाठ्यक्रम सत्र के दौरान, आप अर्हता प्राप्त करने और साझा करने योग्य प्रमाणपत्र अर्जित करने के लिए कुछ परियोजनाओं पर अपना हाथ आजमाने में सक्षम होंगे
इस खंड में निहित पाठ्यक्रम की रूपरेखा में शामिल हैं;
- जीनोमिक टेक्नोलॉजीज का परिचय
- गैलेक्सी के साथ जीनोमिक डेटा साइंस
- जीनोमिक डेटा साइंस के लिए पायथन
- डीएनए अनुक्रमण के लिए एल्गोरिदम
- जीनोमिक डेटा साइंस के लिए कमांड लाइन टूल्स
- जीनोमिक डेटा साइंस के लिए बायोकंडक्टर
- जीनोमिक डेटा साइंस के लिए सांख्यिकी
बिजनेस इनोवेशन के लिए डेटा साइंस (ईआईटी डिजिटल)
यदि आप कॉर्पोरेट और मध्यम प्रबंधन का हिस्सा हैं, तो यह पाठ्यक्रम आपके लिए आदर्श होगा क्योंकि यह आपको डेटा-संचालित रचनात्मकता को बढ़ावा देने की अनुमति देगा। विषय डेटा के उपयोग में महत्वपूर्ण विषयों और दृष्टिकोणों को संबोधित करते हैं। इसमें डेटा माइनिंग, मशीन लर्निंग एप्रोच, पेशेवरों और विपक्ष और कार्यात्मक प्रयोज्यता की समस्याएं भी शामिल हैं।
पाठ्यक्रम आपको डेटा विज्ञान से परिचित कराता है, यह विभिन्न क्षेत्रों में क्यों आवश्यक है, मूल्य डेटा विज्ञान उत्पन्न कर सकता है, कौन सा बड़ा डेटा हल कर सकता है, वर्णनात्मक, भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग डेटा विश्लेषण और संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग के कार्यों के बीच अंतर। इस पाठ्यक्रम में एक विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण से, पर्यवेक्षित, अनुपयोगी और अर्ध-पर्यवेक्षित विधियों को शामिल किया गया है जिन्हें सॉर्टिंग, क्लस्टरिंग और रिग्रेशन की प्रक्रियाओं से सीखा जा सकता है; नोएसक्यूएल डेटा मॉडल और नवाचार; और मैप-रिड्यूसिंग और एनालॉग प्रतिमान-आधारित स्केलेबल क्लाउड-आधारित कंप्यूटिंग सिस्टम का कार्य और प्रभाव।
पाठ्यक्रम सत्र के दौरान, आप योग्यता प्राप्त करने और साझा करने योग्य प्रमाणपत्र अर्जित करने के लिए कुछ परियोजनाओं पर हाथ आजमाएंगे।
इस विशेष पाठ्यक्रम के मॉड्यूल नीचे दिए गए हैं;
- डेटा-संचालित व्यवसाय का परिचय
- शब्दावली और मूलभूत अवधारणाएं
- व्यापार के लिए डेटा विज्ञान के तरीके
- चुनौतियां और निष्कर्ष
डेटा साइंस स्पेशलाइजेशन के लिए एसक्यूएल बेसिक्स सीखें (यूसीडीएवीआईएस यूनिवर्सिटी ऑफ कैलिफोर्निया)
यह विशेषज्ञता पाठ्यक्रम आपको थोड़े समय के भीतर अद्वितीय नौकरी कौशल सीखने में मदद करने के लिए स्व-पुस्तक और संरचित है। यूसीडीएवीआईएस द्वारा प्रस्तुत, इस विशेषज्ञता के लिए प्रोग्रामिंग में बहुत कम या बिल्कुल अनुभव की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि आपको डेटा और एसक्यूएल प्रश्नों पर खरोंच से सिखाया जाएगा।
आप अपाचे स्पार्क का उपयोग करके एसक्यूएल फंडामेंटल, एसक्यूएल, विश्लेषण, एबी परीक्षण और वितरित कंप्यूटिंग जैसे महत्वपूर्ण विषयों को कवर करेंगे।
जैसे-जैसे आप इस खंड में आगे बढ़ेंगे, आप सीखेंगे कि कैसे प्रश्न लिखना, फ़िल्टर करना, क्रमबद्ध करना, सारांशित करना और यहां तक कि डेटा में हेरफेर करना है। डेटा ब्रिक वर्कस्पेस का उपयोग करके, आप एक एंड टू एंड पाइपलाइन बनाने में सक्षम होंगे जो डेटा को पढ़ और बदल सकता है।
इस कोर्स को चुनने वाले छात्र किसी भी क्षेत्र में डेटाबेस एडमिनिस्ट्रेटर या प्रोग्राम एनालिस्ट के रूप में नौकरी पाने में सक्षम होंगे
इस विशेष पाठ्यक्रम में ये चार (4) मॉड्यूल हैं;
- डेटा विज्ञान के लिए एसक्यूएल
- SQL के साथ डेटा तकरार, विश्लेषण और AB परीक्षण
- स्पार्क एसक्यूएल के साथ वितरित कंप्यूटिंग
- डेटा साइंस कैपस्टोन प्रोजेक्ट के लिए SQL
आईबीएम डेटा साइंस (आईबीएम)
डेटा विज्ञान आईबीएम के कई डेटा विज्ञान विशेषज्ञताओं में से एक है, जो इस पहलू में लंबे समय से खड़े होने के कारण है।
एक छात्र के रूप में, इस पाठ्यक्रम को लेने से आप वास्तविक जीवन में डेटा के अनुप्रयोग के बारे में जान पाएंगे। इस ऑनलाइन पाठ्यक्रम के माध्यम से पेश किया गया जीवन अनुभव एक वास्तविक सौदा है क्योंकि आप डेटा विज्ञान और मशीन भाषा दोनों में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करेंगे: आवेदन और उपयोग के मामले। पाठ्यक्रम के अंत में, आपकी मानसिकता बदल गई होगी, और आप एक डेटा वैज्ञानिक की तरह अधिक सोच रहे होंगे क्योंकि आप वास्तविक डेटा विज्ञान की समस्याओं के बारे में जो सीखा है उसे लागू करने में सक्षम होंगे।
वाटसन स्टूडियो, ज्यूपिटरलैब, गिटहब और आर स्टूडियो में आपको कुछ कौशल और सॉफ्टवेयर का उपयोग करना सिखाया जाएगा।
इस पाठ्यक्रम में निम्नलिखित खंड शामिल हैं;
- डेटा साइंस क्या है?
- डेटा विज्ञान के लिए उपकरण
- डेटा विज्ञान पद्धति
- डेटा साइंस और एआई के लिए पायथन
- पायथन के साथ डेटा साइंस के लिए डेटाबेस और एसक्यूएल
- पायथन के साथ डेटा विश्लेषण
- पायथन के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
- पायथन के साथ मशीन लर्निंग
- एप्लाइड डेटा साइंस कैपस्टोन
आर विशेषज्ञता के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और डैशबोर्डिंग
आपको यह बताने की जरूरत नहीं है कि सूचना दुनिया की नई मुद्रा है। जॉन हॉपकिंस यूनिवर्सिटी द्वारा पेश किया जाने वाला यह कोर्स है। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और आर के साथ डैशबोर्डिंग एक पांच में एक मॉड्यूल पैकेज है जो डेटा में आपकी पूर्वापेक्षा नींव पर बनाता है। उद्योग विशेषज्ञ आपको सिखाएंगे कि R कार्यों का उपयोग करके डेटा की कल्पना कैसे करें। आप स्थिर और गतिशील डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाएंगे जो आपको वेब पर प्रकाशित करने के लिए मिलेंगे।
पाठ्यक्रम की रूपरेखा के अंत तक पहुंचने पर, आप एक सत्यापित प्रमाणपत्र के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के विशेषज्ञ बन जाएंगे।
नीचे वे मॉड्यूल हैं जो आपको इस विशेषज्ञता में मिलेंगे;
- R . में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के साथ शुरुआत करना
- ggplot2 के साथ R में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
- R . के साथ उन्नत-डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
- चमकदार और फ्लेक्स डैशबोर्ड के साथ आर में विज़ुअलाइज़ेशन प्रकाशित करना
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन Capstone
सैटेलाइट इमेजरी, जीआईएस में स्थानिक विश्लेषण (टोरंटो विश्वविद्यालय)
क्या आप जीआईएस सिद्धांतों और रणनीतियों में रुचि रखते हैं और अपने दम पर अभ्यास करना चाहते हैं? तो यह कोर्स आपके लिए है। यह एक विशेषज्ञता है जो मैपिंग और जीआईएस में नए लोगों के लिए एकदम सही है। कौरसेरा के दूरस्थ शिक्षा मंच के माध्यम से टोरंटो विश्वविद्यालय द्वारा पढ़ाया जाने वाला एक कोर्स बाजार में कौशल के बाद सबसे अधिक प्रकार में से एक को सीखने का एक उत्कृष्ट अवसर है। आपको स्थानिक प्रश्नों को संबोधित करने के लिए कई डेटा प्रकारों और दृष्टिकोणों का उपयोग करके मानचित्र डेटा कौशल की व्याख्या करना सीखने को मिलता है। आपको किसी विशिष्ट प्रश्न का उत्तर देने के लिए आवश्यक डेटा का पता लगाने के लिए विभिन्न प्रकार के प्रश्नों का उपयोग करके डेटा सेट प्रोसेसिंग से भी परिचित कराया जाएगा। जैसा कि आप पाठ्यक्रम विशेषज्ञता पर निर्माण करते हैं, आप डेटा सेट के भीतर और बीच स्थानिक सहसंबंधों को खोजने के लिए वेक्टर डेटा का विश्लेषण और उपयोग करने के लिए तकनीकों और प्रशिक्षण के माध्यम से जाएंगे।
इस विशेषज्ञता में आपको जो मॉड्यूल मिलेंगे वे हैं;
- क्वेरी का उपयोग करके डेटा फ़िल्टर करना
- वेक्टर विश्लेषण
- जीआईएस डेटा स्रोत के रूप में रिमोट सेंसिंग
- रेखापुंज विश्लेषण
- परियोजना: स्थानिक विश्लेषण
पायथन के साथ एप्लाइड डेटा साइंस (मिशिगन विश्वविद्यालय)
एक शीर्ष अग्रणी विश्वविद्यालय के रूप में, मिशिगन दुनिया भर के छात्रों को कौरसेरा प्लेटफॉर्म के माध्यम से एप्लाइड डेटा साइंस सीखने के अवसर प्रदान करता है।
पाठ्यक्रम आपको डेटा विज्ञान, डेटा के अनुप्रयोग, तकनीकों और डेटा विश्लेषण में अंतर्दृष्टि प्रदान करेगा।
इस कोर्स को सीखने से आपके ज्ञान का विस्तार होगा और पायथन प्रोग्रामिंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, डेटा क्लींजिंग, स्किकिट-लर्न, टेक्स्ट माइनिंग, और बहुत से आवश्यक कौशल हासिल होंगे।
पायथन के साथ एप्लाइड डेटा साइंस, पायथन प्रोग्रामिंग के ध्वनि ज्ञान (इंटरमीडिएट) वाले छात्रों के लिए पांच-कोर्स (5) पाठ्यक्रम है और वास्तविक जीवन परिदृश्यों में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को लागू करने के तरीके सीखने के बारे में गंभीर है।
इस पाठ्यक्रम में शामिल मॉड्यूल खोजें;
- पायथन में डेटा साइंस का परिचय
- पायथन में एप्लाइड प्लॉटिंग, चार्टिंग और डेटा प्रतिनिधित्व
- पायथन में एप्लाइड मशीन लर्निंग
- पायथन में एप्लाइड टेक्स्ट माइनिंग
- पायथन में एप्लाइड सोशल नेटवर्क विश्लेषण
व्यवसाय के लिए एक्सेल कौशल: इंटरमीडिएट (मैक्वेरी विश्वविद्यालय)
एक्सेल हमेशा उद्यम व्यवसाय का हिस्सा रहेगा क्योंकि यह कार्यक्षेत्र में व्यापक रूप से लोकप्रिय सॉफ्टवेयर है। MACQUARIE University द्वारा पेश किया गया यह एक्सेल कोर्स बहुत अच्छा है, यह देखते हुए कि यह आईटी नौकरी हासिल करने के लिए एक मूल्यवान मौलिक संपत्ति है।
कौरसेरा पर इस पाठ्यक्रम को चुनना आईटी में एक नए प्रवेश के लिए आदर्श है। आप एक्सेल की नींव के रूप में इसके व्यावसायिक अनुप्रयोगों के रूप में सामने आएंगे, डेटासेट के प्रबंधन में अपने ज्ञान कौशल का विस्तार करेंगे, और सार्थक रिपोर्ट तैयार करेंगे।
पाठ्यक्रम के अंत में, आप नौकरी तलाशने के लिए तैयार होंगे क्योंकि आपने माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल, कॉन्सटेनेशन, पिवट चार्ट और टेबल में आवश्यक कौशल प्राप्त कर लिया होगा।
पाठ्यक्रम के बाद आपको साझा करने योग्य प्रमाणन प्राप्त होता है।
पाठ्यक्रम के दौरान आप जिन विषयों को शामिल करेंगे, वे नीचे दिए गए हैं;
- एकाधिक कार्यपत्रकों और कार्यपुस्तिकाओं के साथ कार्य करना
- पाठ और दिनांक कार्य
- नामांकित रेंज
- डेटा सारांशित करना
- टेबल
- पिवट टेबल, चार्ट और स्लाइसर
- अंतिम मूल्यांकन
SQL (CLOUDERA) के साथ बड़े डेटा का विश्लेषण
SQL के साथ बिग डेटा का विश्लेषण कौरसेरा कैटलॉग में नवीनतम इन-डिमांड डेटाबेस कोर्स है, और छात्रों को आज के आईटी उद्योग में प्रासंगिक बने रहने के लिए कौशल सीखने की जरूरत है। CLOUDERA द्वारा ऑफ़र किया गया, SQL के साथ बड़े डेटा का विश्लेषण करने से आपको SQL फ़ंक्शंस की गहन समझ प्राप्त होगी। यह कोर्स बड़े डेटा SQL इंजन APACHE Hive और APACHE इम्पाला पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है, जिसका अर्थ है कि आप सीखेंगे कि विभिन्न टूल का उपयोग करके डेटाबेस को कैसे एक्सप्लोर और क्वेरी करना है। विश्लेषणात्मक प्रश्नों के आसान उत्तर के लिए आप एक समूह की ओर झुकते हैं और एकत्र होते हैं।
एक पूर्वापेक्षा के रूप में, इस पाठ्यक्रम को सीखने के लिए आपके कंप्यूटर पर एक वर्चुअल मशीन स्थापित करने की आवश्यकता है।
यह पाठ्यक्रम डेटाबेस प्रबंधन और प्रशासन में उद्यम करने में रुचि रखने वाले शिक्षार्थियों के लिए आदर्श है क्योंकि आप सेलेक्ट स्टेटमेंट की मूल बातें सीखेंगे, परिणामों को फ़िल्टर करेंगे, विश्लेषणात्मक प्रश्नों के उत्तर देंगे, साथ ही आउटपुट को सॉर्ट करने और सीमित करने के साथ भी काम करेंगे।
कौशल जो आप सीखेंगे, लेकिन अपाचे इम्पाला, बिग डेटा, एसक्यूएल, अपाचे हाइव, अपाचे एनालिसिस और कई अन्य तक सीमित नहीं हैं।
पूरा होने पर आप एक प्रमाणपत्र अर्जित करेंगे जिसे श्रम के नियोक्ताओं के साथ साझा किया जा सकता है।
नीचे दिए गए मॉड्यूल रोमांचक विषय हैं जिन्हें आप इस पाठ्यक्रम में शामिल करेंगे;
- बड़े डेटा पर SQL की ओर उन्मुखीकरण
- एसक्यूएल चयन अनिवार्य
- फ़िल्टरिंग डेटा
- फ़िल्टरिंग डेटा
- समूहीकरण और एकत्रीकरण डेटा
- डेटा छँटाई और सीमित करना
- डेटा का संयोजन
