डेटा साइंस

विशाल डेटासेटों को प्रोसेस करें, कुशल क्वेरी लिखें और पायथन और स्पार्क डेटाफ्रेम का उपयोग करके स्केलेबल मशीन लर्निंग पाइपलाइन बनाएं.

पाइथोन प्रोग्रामिंग के मूल सिद्धांतों को सीखें और स्टॉक रिटर्न, पोर्टफोलियो जोखिम और आधुनिक वित्तीय मॉडल के लिए डेटा विश्लेषण लागू करें।

वित्तीय डेटा विश्लेषण, पोर्टफोलियो अनुकूलन और आधुनिक लाइब्रेरी और स्वच्छ कोड प्रथाओं के साथ व्यापार रणनीतियों का बैकटेस्टिंग के लिए मास्टर पायथन।

वितरित डेटा प्रसंस्करण के मूल तत्वों को सीखें और PySpark के साथ शक्तिशाली विश्लेषण पाइपलाइन बनाएं, यहां तक कि बिना किसी पूर्व बड़े डेटा अनुभव के।

सहयोगी फिल्टरिंग, मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन और पायथन में गहरे सीखने की तकनीकों का उपयोग करके व्यक्तिगत सिफारिश इंजन का निर्माण और मूल्यांकन करें।

SQL और Python के साथ, डेटा को संग्रहित, संसाधित और विश्लेषण करने के लिए एक व्यापक डेटाबेस का उपयोग किया जाता है।

डेटा विश्लेषण, दृश्यकरण और मशीन लर्निंग में पायथन, एसक्यूएल, टेबलॉ और आधुनिक एआई टूल्स का उपयोग करके व्यावहारिक लिखित गाइड के माध्यम से बुनियादी कौशल प्राप्त करें।

डेटा को साफ करने, कार्यप्रवाह को स्वचालित करने और संरचनात्मक लिखित गाइडों और कोडिंग अभ्यासों के माध्यम से आधुनिक एआई एपीआई के साथ काम करने के लिए व्यावहारिक पायथन प्रोग्रामिंग कौशल विकसित करें।

स्केलेबल डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइन और मास्टर स्पार्क आर्किटेक्चर का निर्माण करें, जिसमें व्यावहारिक पाठ्य-आधारित पाठ्यक्रम और आधुनिक डेटा इंजीनियरिंग कार्यप्रवाह का उपयोग किया जाता है।

पाइथोन में एक मजबूत नींव बनाएं और आधुनिक प्रोग्रामिंग प्रथाओं और हाथों पर लिखित व्यायामों का उपयोग करके वास्तविक दुनिया की वैज्ञानिक और डेटा-चालित समस्याओं को हल करना सीखें।

डेटा फ्रेम, स्पार्क SQL और RDDs का उपयोग करते हुए वितरित डेटा अनुप्रयोगों का निर्माण करें जबकि स्काला के साथ बड़े डेटा प्रसंस्करण आधारों को नियंत्रित करें।

वित्तीय बाजारों का विश्लेषण करना सीखें, अनुकूलित पोर्टफोलियो बनाएं, और आधुनिक पायथन प्रोग्रामिंग और मशीन लर्निंग का उपयोग करके बुद्धिमान एल्गोरिथम ट्रेडिंग सिस्टम डिजाइन करें।

अपने पायथन, डेटा रैंकिंग और मशीन लर्निंग कौशल का उपयोग करें ताकि आप संरचनात्मक लिखित गाइड के माध्यम से वाणिज्यिक अंतरिक्ष क्षेत्र में एक यथार्थवादी व्यवसाय चुनौती को हल कर सकें।

संख्यात्मक डेटा के साथ काम करने और उन्नत डेटा विज्ञान लाइब्रेरी के लिए तैयार करने के लिए आवश्यक पायथन प्रोग्रामिंग आवश्यक बातों को सीखें।

वेब सेवाओं से जटिल नेस्टेड डेटा को पायथन, अनुरोध लाइब्रेरी और आधुनिक डेटा-हस्तांतरण तकनीकों का उपयोग करके पुनर्प्राप्त, विश्लेषण और हेरफेर करना सीखें।

2. द्रवों के गुणों का अध्ययन करने के लिए द्रवों के गुणों का अध्ययन करने के लिए द्रवों के गुणों का अध्ययन करने के लिए द्रवों के गुणों का अध्ययन करने के लिए।

ग्राफ सिद्धांत और नेटवर्क विज्ञान सिद्धांतों को लागू करके पाइथोन नेटवर्कएक्स लाइब्रेरी का उपयोग करके जटिल संबंधों का नक्शा बनाएं और विश्लेषण करें।

स्काला के कार्यात्मक प्रोग्रामिंग की शक्ति को अपाचे स्पार्क के वितरित कंप्यूटिंग इंजन के साथ जोड़कर विशाल डेटा सेटों की प्रक्रिया करना सीखें।

पायसपरक का उपयोग करके विशाल डेटासेट को प्रोसेस, क्वेरी और विश्लेषण करना सीखें, अपने पायथन और एसक्यूएल कौशल को वितरित बड़े डेटा वातावरणों में स्थानांतरित करें।

प्रोफाइलिंग निष्पादन, डेटा संरचनाओं को अनुकूलित करने और वेक्टरीकृत संचालन का उपयोग करके स्वच्छ, तेज और संसाधन कुशल पायथन कोड कैसे लिखें, सीखें.

1. निरीक्षण, विश्लेषण और विश्लेषणात्मक कार्यों के लिए प्रयोगशालाओं का निर्माण, 2. वैज्ञानिक प्रयोगों के लिए प्रयोगशालाओं का निर्माण।

जटिल डेटा सेटों का विश्लेषण करने, आधुनिक डेटा लाइब्रेरी के साथ काम करने और कृत्रिम बुद्धि विकास के लिए तैयार करने के लिए पायथन प्रोग्रामिंग में एक मजबूत नींव बनाएं।

संबंधात्मक डेटाबेस क्वेरी करना सीखें, पायथन के साथ एसक्यूएल एकीकृत करें, और एक महत्वाकांक्षी डेटा विश्लेषक या वैज्ञानिक के रूप में डेटा सेट का विश्लेषण करें।

वेब क्रॉलर लिखने से लेकर रिलेशनशिप डेटा को संरचनात्मक बनाने तक, पायथन स्क्रिप्ट के साथ एसक्यूएल डेटाबेस को जोड़कर डेटा को संग्रहित, प्रबंधित और विश्लेषण करना सीखें।