आधुनिक विज्ञान और प्रौद्योगिकी का इतिहास

डेटा विज्ञान, मशीन लर्निंग और विश्लेषक कार्यप्रवाहों को समझें ताकि आप डेटा पहलों पर भरोसे से सहयोग कर सकें या अपने करियर को शुरू कर सकें।

4.5 (8,387) ⏱ 1 घंटे 14 मिनट 📚 5 पाठ 🎧 ऑडियो संस्करण

इस कोर्स के बारे में

डेटा विज्ञान संगठनों द्वारा निर्णय लेने के तरीके में बदलाव ला रहा है, लेकिन उद्योग के बुज़्ज़वर्ड को समझना भारी हो सकता है। आप एक उत्सुक पर्यवेक्षक से एक जानकार पेशेवर में परिवर्तन करेंगे जो यह समझता है कि डेटा पाइपलाइन कैसे काम करती हैं, भविष्यवाणियों के मॉडल कैसे बनाए जाते हैं, और डेटा-आधारित अंतर्दृष्टि का उपयोग कैसे किया जाता है। आप क्या सीखेंगे: - डेटा विज्ञान की मूल अवधारणाओं, प्रमुख शब्दावली और डेटा परियोजना के मानक जीवन चक्र को समझें। - यह पता लगाएं कि आधुनिक डेटा फ्रेम लाइब्रेरी और डेटा पाइपलाइन का उपयोग कैसे किया जाता है, संरचनात्मक डेटा को साफ, संशोधित और तैयार किया जाता है। - निगरानी वाली सीखने, गैर निगरानी वाली सीखने और आधुनिक जनरेटिव एआई पैटर्न जैसे रिकवरी-एग्जॉस्ट जनरेशन के बीच अंतर करें। -डेटा की गुणवत्ता का आकलन, पक्षपात की पहचान और डेटा संग्रह और भंडारण के लिए नैतिक सिद्धांतों का अनुप्रयोग। 2. संगठन के लक्ष्यों और लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए संगठन के कार्यों का विश्लेषण करना। -डेटा प्रतिनिधित्वों की व्याख्या करें और तकनीकी निष्कर्षों को कार्यशील व्यापार रणनीतियों में अनुवाद करें। पाठ्यक्रम आवश्यक परिभाषाओं और डेटा टीमों की संरचना से शुरू होता है, फिर डेटा संग्रह, विश्लेषण और मशीन लर्निंग अवधारणाओं के माध्यम से व्यवस्थित रूप से चलता है। यह पाठ्यक्रम पूर्ण प्रारंभिक, महत्वाकांक्षी डाटा पेशेवरों और प्रबंधकों के लिए है जिन्हें तकनीकी टीमों के साथ प्रभावी ढंग से संवाद करने की आवश्यकता है. कोई पूर्व प्रोग्रामिंग या सांख्यिकीय पृष्ठभूमि की आवश्यकता नहीं है. आधुनिक डाटा विज्ञान में मजबूत नींव बनाने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।

आपको क्या मिलेगा

  • 📜 समापन प्रमाणपत्र
    अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें
  • 🎧 ऑडियो संस्करण शामिल
    चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं
  • ♾️ लाइफटाइम एक्सेस
    कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं
  • 📱 फ़ोन या कंप्यूटर
    कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर
  • 💸 30-दिन वापसी
    बिना सवाल
  • छोटा और केंद्रित
    1 घंटे 14 मिनट व्यावहारिक सामग्री

समीक्षाएँ (1)

ليلى قريعة TN सत्यापित शिक्षार्थी
★ 5 · 2024-12-27T20:29:00+00:00

शानदार कोर्स! जानकारी का प्रवाह एकदम सही था, और उदाहरणों ने अवधारणाओं को वास्तव में मजबूत किया। बहुत पसंद आया!

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शिक्षार्थियों ने यह भी लिया

1. विज्ञान और प्रौद्योगिकी का समन्वय।

इनपुटों को निकालना, पूर्वानुमान मॉडल बनाना और आधुनिक डेटा विश्लेषण तकनीकों का उपयोग करके जटिल समस्याओं को हल करना सीखें।
★ 5.0 (6,972)
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MATLAB और AWS के साथ डेटा साइंस का परिचय

MATLAB का उपयोग करके, शून्य पूर्व अनुभव के साथ भी, डेटा को प्रोसेस करना, लो-कोड टूल के साथ मशीन लर्निंग मॉडल बनाना और अपने वर्कफ़्लो को AWS तक स्केल करना सीखें।
★ 4.9 (14)
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1. विज्ञान का विकास 2. विज्ञान का विकास

1. नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता,
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व्यापार के नेताओं के लिए मशीन लर्निंग रणनीति

यह तकनीकी टीमों के साथ सहयोग, और डेटा-चालित निर्णय लेने के माध्यम से बुनियादी एआई अवधारणाओं के माध्यम से मशीन सीखने के अवसरों की पहचान करने के लिए सीखें।
★ 4.8 (1,588)
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +

बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।

मैं भुगतान कैसे करूँ? +

Stripe के माध्यम से कार्ड से, या क्रिप्टोकरेंसी से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।

क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +

हाँ — 30 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।

मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +

हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।

क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +

हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।

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