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वर्ष 2023 में बहुत कुछ हुआ है और आप में से कुछ लोग संभवतः डेटा साइंस करियर में बदलाव पर विचार कर रहे हैं। आप सोच रहे होंगे कि कहां से शुरू करें. मुझे कौन सा कोर्स करना चाहिए? क्या मुझे पहले से कुछ जानने की ज़रूरत है?
यहीं पर केडीनगेट्स उन सभी सवालों के जवाब देने में मदद के लिए मौजूद है!
KDnuggets टीम ने हमारे सभी पाठकों के लिए, उनके जीवन स्तर की परवाह किए बिना, लाभ के लिए एक डेटा विज्ञान मार्ग बनाया है।
अधिक जानना चाहते हैं?
लिंक: पायथन प्रोग्रामिंग और डेटा साइंस फ़ाउंडेशन
पहले सप्ताह में, हम पायथन, डेटा मैनिपुलेशन और विज़ुअलाइज़ेशन के बारे में सब कुछ सीखेंगे।
दिन 1 से 3: आकांक्षी डेटा वैज्ञानिकों के लिए पायथन अनिवार्यताएँ
- डेटा विज्ञान में पायथन की भूमिका का परिचय।
- पायथन के सिंटैक्स, डेटा प्रकार और नियंत्रण संरचनाओं के लिए एक शुरुआती-अनुकूल मार्गदर्शिका।
- आपकी समझ को मजबूत करने के लिए इंटरैक्टिव कोडिंग अभ्यास।
दिन 4: पायथन डेटा संरचनाओं का रहस्योद्घाटन
- हमारे चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका से पायथन की मुख्य डेटा संरचनाओं के बारे में जानें। आप व्यावहारिक उदाहरणों और डेटा प्रोसेसिंग में उनके महत्व के साथ सूचियों, टुपल्स, शब्दकोशों और सेटों के बारे में जानेंगे।
दिन 5 से 6: न्यूमपी और पांडा के साथ व्यावहारिक संख्यात्मक संगणना
- वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों और व्यावहारिक अभ्यासों सहित संख्यात्मक विश्लेषण और डेटा हेरफेर के लिए NumPy और Pandas की शक्ति की खोज करें।
दिन 7: पांडा के साथ डेटा सफाई तकनीकें
- पांडा का उपयोग करके स्वयं को आवश्यक डेटा-सफाई कौशल से लैस करें।
लिंक: डेटाबेस, एसक्यूएल, डेटा प्रबंधन और सांख्यिकीय अवधारणाएँ
दूसरे सप्ताह में आगे बढ़ते हुए, हम डेटाबेस, एसक्यूएल, डेटा प्रबंधन और सांख्यिकीय अवधारणाओं के बारे में सीखेंगे।
- दिन 1: डेटा विज्ञान में डेटाबेस का परिचय
- दिन 2: 5 चरणों में एसक्यूएल के साथ शुरुआत करना
- दिन 3: डेटा विज्ञान के लिए डेटा प्रबंधन सिद्धांत
- दिन 4: बड़े डेटा के साथ कार्य करना: उपकरण और तकनीकें
- दिन 5: डेटा विज्ञान में सांख्यिकी: सिद्धांत और अवलोकन
- दिन 6: पायथन में वर्णनात्मक और अनुमानात्मक सांख्यिकी लागू करना
- दिन 7: परिकल्पना परीक्षण और ए/बी परीक्षण
लिंक: मशीन लर्निंग का परिचय
तीसरे सप्ताह में आगे बढ़ते हुए, हम मशीन लर्निंग में उतरेंगे।
- दिन 1: मशीन लर्निंग का रहस्योद्घाटन
- दिन 2: 5 चरणों में स्किकिट-लर्न के साथ शुरुआत करना
- दिन 3: पर्यवेक्षित शिक्षण को समझना: सिद्धांत और अवलोकन
- दिन 4: पर्यवेक्षित शिक्षण के साथ व्यवहारिक: रेखीय प्रतिगमन
- दिन 5: अप्रशिक्षित शिक्षा का अनावरण
- दिन 6: बिना पर्यवेक्षण के सीखने का अभ्यास: के-मीन्स क्लस्टरिंग
- दिन 7: मशीन लर्निंग मूल्यांकन मेट्रिक्स: सिद्धांत और अवलोकन
लिंक: उन्नत विषय और परिनियोजन
तीसरे सप्ताह में आगे बढ़ते हुए, हम उन्नत विषयों और परिनियोजन पर विचार करेंगे।
- दिन 1: तंत्रिका नेटवर्क की खोज
- दिन 2: डीप लर्निंग लाइब्रेरीज़ का परिचय: पायटोरच और लाइटनिंग एआई
- दिन 3: 5 चरणों में PyTorch के साथ शुरुआत करना
- दिन 4: PyTorch के साथ एक कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क का निर्माण
- दिन 5: प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का परिचय
- दिन 6: अपना पहला मशीन लर्निंग मॉडल तैनात करना
- दिन 7: डेटा विज्ञान के लिए क्लाउड कंप्यूटिंग का परिचय
लिंक: बादल पर तैनाती
बोनस सप्ताह की ओर आगे बढ़ना:
- बोनस 1: 5 चरणों में Google प्लेटफ़ॉर्म के साथ शुरुआत करना
- बोनस 2: अपने मशीन लर्निंग मॉडल को AWS क्लाउड में उत्पादन के लिए तैनात करना
और ठीक इसी तरह, आप अपने डेटा विज्ञान करियर को शुरू करने के लिए 5-सप्ताह के रास्ते से गुजरे हैं! KDnuggets की टीम को आशा है कि हमने आपको अपने डेटा विज्ञान करियर को आगे बढ़ाने के लिए आवश्यक ज्ञान और उपकरणों से सुसज्जित किया है!
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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/back-to-basics-pathway?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=back-to-basics-pathway
