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डेटा साइंस और एनालिटिक्स

जानकारी निकालने के लिए डेटा एकत्र करने, साफ़ करने, विश्लेषण करने और विज़ुअलाइज़ करने के टूल और तकनीकों में महारत हासिल करें। इसमें सांख्यिकीय विश्लेषण, डेटा रैंगलिंग और बिजनेस इंटेलिजेंस शामिल हैं।

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डेटा साइंस के लिए सांख्यिकीय नींव

डेटा विश्लेषण के लिए आवश्यक मुख्य सांख्यिकीय अवधारणाओं को जानें, जिसमें संभाव्यता, वितरण, परिकल्पना परीक्षण और प्रतिगमन मॉडल शामिल हैं।

डेटा विश्लेषण के लिए SQL

रिलेशनल डेटाबेस से डेटा को क्वेरी, जॉइन और एग्रीगेट करने के लिए SQL में महारत हासिल करें। किसी भी डेटा पेशेवर के लिए डेटा तक पहुँचने और उसे तैयार करने के लिए यह एक मौलिक कौशल है।

ETL और डेटा पाइपलाइन

स्वचालित डेटा वर्कफ़्लो बनाने के मूल सिद्धांतों को समझें। एनालिटिक्स और रिपोर्टिंग के लिए सिस्टम के बीच डेटा को एक्सट्रेक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड (ETL) करना सीखें।

व्यावसायिक विश्लेषण

व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए डेटा विश्लेषण तकनीकों को लागू करें। व्यावसायिक प्रश्नों को डेटा समस्याओं में बदलना, डेटा का विश्लेषण करना और हितधारकों के सामने निष्कर्ष प्रस्तुत करना सीखें।

Power BI के साथ बिजनेस इंटेलिजेंस

डेटा को रिच विज़ुअल्स में बदलने के लिए Microsoft Power BI का उपयोग करें। DAX का उपयोग करके डेटा को मॉडल करना, रिपोर्ट बनाना और व्यावसायिक विश्लेषण के लिए डैशबोर्ड बनाना सीखें।

Tableau के साथ बिजनेस इंटेलिजेंस

Tableau के साथ इंटरैक्टिव डैशबोर्ड और रिपोर्ट बनाएँ। विभिन्न डेटा स्रोतों से जुड़ें, शक्तिशाली विज़ुअलाइज़ेशन बनाएँ, और व्यावसायिक जानकारी साझा करें।

Python के साथ डेटा रैंगलिंग

Python में Pandas और NumPy लाइब्रेरी का उपयोग करके अव्यवस्थित डेटा को साफ़ करना, बदलना, मिसिंग वैल्यू को संभालना और प्रयोग करने योग्य प्रारूप में बदलना सीखें।

Python के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

जानकारी को प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने के लिए Matplotlib, Seaborn, और Plotly जैसी Python लाइब्रेरी का उपयोग करके आकर्षक और सूचनाप्रद डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं।

अन्वेषी डेटा विश्लेषण

जानें कि डेटासेट की मुख्य विशेषताओं को सारांशित करने के लिए उनकी जांच कैसे करें, अक्सर विज़ुअल तरीकों से। औपचारिक मॉडलिंग से पहले पैटर्न उजागर करें, विसंगतियों का पता लगाएं और परिकल्पनाओं का परीक्षण करें।