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एक नई सीखने की यात्रा शुरू करना कठिन हो सकता है जब आपके पास बहुत कम या कोई अनुभव न हो या यह भी समझ न हो कि किस रास्ते पर जाना है। क्या आप बूट कैंप लेते हैं? लेकिन शायद आप समय की कमी के प्रति प्रतिबद्ध नहीं हो सकते। क्या मैं विश्वविद्यालय वापस जाऊँ? लेकिन यह एक भारी लागत है, जिसे करने के लिए बहुत से लोग तैयार नहीं हैं। ऑनलाइन पाठ्यक्रमों के बारे में आपका क्या ख़याल है जहां आप अपनी गति से सीख सकते हैं और अपनी पिछली जेब पर कोई बोझ नहीं डाल सकते?
यह ब्लॉग उन शुरुआती लोगों के लिए है जो डेटा विज्ञान की दुनिया में बदलाव करना चाहते हैं। एक ऐसी दुनिया जो दिन पर दिन और अधिक लोकप्रिय होती जा रही है। हालाँकि इन पाठ्यक्रमों में यह विवरण दिया गया है कि आपके द्वारा किए गए घंटों के आधार पर इसे पूरा करने में आपको कितना समय लगेगा - मेरा वास्तव में मानना है कि जितना अधिक आप प्रतिबद्ध होंगे, उतनी ही तेजी से आप पाठ्यक्रम पूरा कर सकते हैं।
यदि आप प्रतिबद्ध हैं तो आप इन सभी पाठ्यक्रमों को एक वर्ष में पूरा कर सकते हैं!
लिंक: Google डेटा विश्लेषिकी व्यावसायिक प्रमाणपत्र
एक कोर्स जो डेटा विज्ञान जगत के लोगों के लिए बहुत लोकप्रिय है। मैंने व्यक्तिगत रूप से स्वयं यह पाठ्यक्रम लिया है और मेरा मानना है कि यह किसी भी शुरुआती के लिए सर्वोत्तम पाठ्यक्रमों में से एक है! यदि आप सप्ताह में 6 घंटे समर्पित करते हैं तो इस पाठ्यक्रम को पूरा करने में आपको 10 महीने लगेंगे। मैं इसे एक महीने में पूरा करने में सक्षम था क्योंकि मेरे पास खाली समय था और मैं इसे जल्दी पूरा करने में सक्षम था!
8 खंडों से युक्त, यह पाठ्यक्रम आपके नए डेटा एनालिटिक्स कार्य के लिए डेटा के दैनिक उपयोग, सर्वोत्तम प्रथाओं और प्रक्रियाओं पर प्रकाश डालेगा। आप सीखेंगे कि विश्लेषण प्रक्रिया के लिए डेटा को कैसे साफ और व्यवस्थित किया जाए और स्प्रेडशीट, एसक्यूएल और आर प्रोग्रामिंग का उपयोग करके गणना कैसे की जाए। यह यहीं नहीं रुकता, आप डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाकर और टेबल्यू जैसे टूल के बारे में सीखकर अपने विश्लेषणात्मक कौशल को आगे बढ़ाएंगे।
अंत में, आपको एक प्रमाणपत्र मिलेगा और आपके पास करियर संसाधनों जैसे बायोडाटा समीक्षा, साक्षात्कार तैयारी और करियर सहायता तक विशेष पहुंच भी होगी।
लिंक: आईबीएम डेटा साइंस प्रोफेशनल सर्टिफिकेट
उस कदम को आगे बढ़ाएं और आईबीएम से डेटा साइंस प्रोफेशनल सर्टिफिकेट के साथ अपने विश्लेषणात्मक कौशल को अगले स्तर पर ले जाएं। बिना किसी अनुभव की आवश्यकता के, यदि आप सप्ताह में 5 घंटे प्रतिबद्ध हैं तो आप इस पाठ्यक्रम को 10 महीने में पूरा कर सकते हैं। याद रखें, आप जितने अधिक घंटे समर्पित करेंगे - उतनी ही तेजी से आप पाठ्यक्रम पूरा कर सकते हैं।
पाठ्यक्रम में, आप नवीनतम व्यावहारिक कौशल और ज्ञान सीखेंगे जो डेटा वैज्ञानिक अपने दैनिक कार्यों में उपयोग करते हैं। आप पाइथॉन और एसक्यूएल जैसे उपकरणों, भाषाओं और पुस्तकालयों के बारे में सीखने में लग जाएंगे जो बहुत लोकप्रिय हैं। आप न केवल डेटा को साफ़ करने, उसका विश्लेषण करने और फिर उसे विज़ुअलाइज़ करने के बारे में सीखेंगे। आप यह भी सीखेंगे कि मशीन लर्निंग मॉडल और पाइपलाइन कैसे बनाएं।
इस पाठ्यक्रम में सीखे गए कौशल को लें और उन्हें वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं पर लागू करें और साक्षात्कार में दिखाने के लिए अपने लिए डेटा परियोजनाओं का एक पोर्टफोलियो बनाएं।
लिंक: मशीन लर्निंग विशेषज्ञता
इस समय चीजें किस तरह से आगे बढ़ रही हैं और चैटबॉट सबसे गर्म विषय है - आपके लिए मशीन लर्निंग का होना पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है। यह शुरुआती-अनुकूल पाठ्यक्रम स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय द्वारा पेश किया गया है और DeepLearning.AI को लोगों को एआई की दुनिया में प्रवेश करने में मदद करने के लिए बनाया गया था। यदि आप सप्ताह में 2 घंटे समर्पित करते हैं तो आप इस कोर्स को 10 महीने में पूरा कर सकते हैं।
यह पाठ्यक्रम आपको एआई अवधारणाओं के बुनियादी सिद्धांतों में महारत हासिल करने में मदद करेगा और आपके पास व्यावहारिक मशीन सीखने के कौशल होंगे। NumPy और scikit-learn के साथ मशीन लर्निंग मॉडल बनाना सीखें, जैसे भविष्यवाणी के लिए पर्यवेक्षित मॉडल। आप यह भी सीखेंगे कि TensorFlow के साथ तंत्रिका नेटवर्क कैसे बनाएं और प्रशिक्षित करें। निर्णय वृक्ष, संयोजन विधियाँ, क्लस्टरिंग, विसंगति का पता लगाना, गहन सुदृढीकरण सीखना - इस पाठ्यक्रम में यह सब है!
लिंक: डीप लर्निंग स्पेशलाइजेशन
एक अन्य कोर्स DeepLearning.AI द्वारा प्रदान किया जाता है जहां आप मशीन लर्निंग में एक नौसिखिया से एक विशेषज्ञ के रूप में परिवर्तित हो जाएंगे। एआई की दुनिया में प्रवेश करने में आपकी मदद करने के लिए इस कोर्स को अत्याधुनिक तकनीकों के साथ लगातार अपडेट किया जाता है और यदि आप सप्ताह में 3 घंटे प्रतिबद्ध हैं तो इसे पूरा करने में आपको 10 महीने लगेंगे।
गहरे तंत्रिका नेटवर्क बनाने और प्रशिक्षित करने के साथ-साथ प्रमुख वास्तुकला मापदंडों की पहचान करना सीखें। आप यह भी सीखेंगे कि मानक तकनीकों का उपयोग कैसे करें और गहन शिक्षण अनुप्रयोगों को प्रशिक्षित/परीक्षण और विश्लेषण करने के लिए एल्गोरिदम को कैसे अनुकूलित करें। आप एक कनवल्शन न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) बनाएंगे और इसे पहचान और पहचान कार्यों पर लागू करेंगे, जहां आप कला सामग्री उत्पन्न करने के लिए न्यूरल स्टाइल ट्रांसफर का उपयोग कर सकते हैं - अच्छा है ना?
जब कुछ नया सीखने की बात आती है, तो हम अक्सर सीखने की प्रक्रिया को अत्यधिक जटिल पाते हैं। इन 4 पाठ्यक्रमों के साथ, आप वर्ष के अंत तक एक शुरुआती से विशेषज्ञ बन सकते हैं।
लेकिन अपने आप को यह याद दिलाना महत्वपूर्ण है कि डेटा विज्ञान क्षेत्र हमेशा सीखने के बारे में है, इसलिए सुनिश्चित करें कि आप नई चीजें आते ही सीखने के लिए तैयार हैं। यदि आप जेनरेटिव एआई को अपने लक्ष्यों में से एक के रूप में देख रहे हैं, तो इस पर एक नजर डालें जेनरेटिव एआई में महारत हासिल करने के लिए शीर्ष 5 डेटाकैंप पाठ्यक्रम.
निशा आर्य डेटा साइंटिस्ट और फ्रीलांस टेक्निकल राइटर हैं। वह विशेष रूप से डेटा साइंस करियर सलाह या ट्यूटोरियल और डेटा साइंस के आसपास सिद्धांत आधारित ज्ञान प्रदान करने में रुचि रखती है। वह उन विभिन्न तरीकों का भी पता लगाना चाहती है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मानव जीवन की लंबी उम्र का लाभ उठा सकते हैं। एक उत्सुक शिक्षार्थी, दूसरों को मार्गदर्शन करने में मदद करते हुए, अपने तकनीकी ज्ञान और लेखन कौशल को व्यापक बनाने की कोशिश कर रही है।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://www.kdnuggets.com/master-data-science-in-a-year-the-ultimate-guide-to-affordable-self-paced-learning?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=master-data-science-in-a-year-the-ultimate-guide-to-affordable-self-paced-learning
