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हमें नया साल आने में तीन महीने बाकी हैं। वाह, समय तेजी से बीत रहा है। जैसा कि कहा जा रहा है, आप में से कितने लोग कह सकते हैं कि आप अपने लक्ष्यों तक पहुँचने के लक्ष्य पर हैं, यदि यह Q3 लक्ष्य, सीखने के लक्ष्य आदि हैं?
यह मुश्किल है। हर चीज़ में शीर्ष पर बने रहना और हर लक्ष्य हासिल करना कठिन है।
यदि डेटा विज्ञान सीखना आपके 2024 लक्ष्यों में से एक था, तो केडीएनगेट्स आपकी मदद करने के लिए यहां है ताकि नए कौशल सीखने और करियर बदलने की आपकी यात्रा सुचारू हो।
मैंने मुफ़्त ऑनलाइन डेटा विज्ञान पाठ्यक्रमों की एक सूची तैयार की है जो आपको डेटा दुनिया में एक शानदार करियर बनाने के लिए डेटा विज्ञान ज्ञान, कौशल और सर्वोत्तम प्रथाओं की एक ठोस नींव बनाने में मदद करेगी।
से: DataCamp
लिंक: डेटा साइंस को समझना
यदि आप डेटा विज्ञान की दुनिया में नए हैं, तो सबसे पहली चीज़ जो आप जानना चाहेंगे वह है बुनियादी बातें। बिना किसी कोडिंग के, यह निःशुल्क पाठ्यक्रम परिभाषित करेगा कि डेटा विज्ञान क्या है।
आप गहराई से जानेंगे कि डेटा साइंस वर्कफ़्लो क्या है और डेटा साइंस को वास्तविक दुनिया की समस्याओं पर कैसे लागू किया जाता है। एक बार जब आपको क्षेत्र की अच्छी समझ हो जाएगी, तो आप डेटा विज्ञान क्षेत्र में विभिन्न भूमिकाओं के बारे में सीखेंगे।
से: हावर्ड यूनिवर्सिटी
लिंक: पायथन के साथ प्रोग्रामिंग का परिचय
क्या आपने पायथन को अपनी प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में चुनने का निर्णय लिया है? महान विचार।
यह पिछले कुछ समय से एक लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा रही है और अब आप इसे इस स्व-गति वाले पाठ्यक्रम के साथ सीख सकते हैं जिसे पूरा करने में आपको लगभग 10 सप्ताह लगेंगे। यह पाठ्यक्रम विशेष रूप से उन छात्रों के लिए डिज़ाइन किया गया है जिनके पास प्रोग्रामिंग के मामले में कोई पूर्व अनुभव या ज्ञान नहीं है और वे पायथन सीखकर डेटा विज्ञान की दुनिया में बदलाव करना चाहते हैं।
निम्नलिखित विषयों को कवर किया गया है: फ़ंक्शन, चर, सशर्त, लूप, अपवाद, लाइब्रेरी, यूनिट परीक्षण, फ़ाइल I/O, नियमित अभिव्यक्ति, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग, और बहुत कुछ।
से: DataCamp
लिंक: पायथन डेटा साइंस टूलबॉक्स
चूंकि यह पिछले कुछ वर्षों से सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा रही है, इसलिए पायथन प्रोग्रामिंग भाषा को बेहतर बनाने में कोई बुराई नहीं है।
बिना किसी कोडिंग अनुभव या कौशल की आवश्यकता के, पायथन डेटा साइंस टूलबॉक्स पाठ्यक्रम का भाग 1 आपको सिखाता है कि अपने डेटा का प्रभावी ढंग से विश्लेषण और कल्पना कैसे करें। इस पाठ्यक्रम में शामिल 13 वीडियो के साथ, आप डेटा हेरफेर से लेकर मैटप्लोटलिब के साथ डेटा प्लॉटिंग तक जाएंगे।
से: हावर्ड यूनिवर्सिटी
लिंक: डेटा साइंस: आर बेसिक्स
हो सकता है कि आप पायथन के लिए नहीं गए हों और हो सकता है कि आपने अपनी प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में R को चुनने का निर्णय लिया हो। चाहे आप किसी भी चीज़ के साथ आगे बढ़ने का निर्णय लें - बुनियादी बातों से शुरुआत करना हमेशा अच्छा होता है। हार्वर्ड विश्वविद्यालय एक डेटा साइंस: आर बेसिक्स पाठ्यक्रम प्रदान करता है जो आपको आर प्रोग्रामिंग भाषा में एक ठोस आधार बनाने में मदद करता है - डेटा को समझने, विश्लेषण करने और कल्पना करने के तरीके सीखने से।
कोर्स मुफ्त है; हालांकि, आप सत्यापित प्रमाणपत्र के लिए $149 में भुगतान कर सकते हैं।
से: स्टैनफोर्ड ऑनलाइन
लिंक: सांख्यिकीय सीखना
मैं इसे हर समय कहता हूं और मैं इसे फिर से कहूंगा - डेटा विज्ञान में सांख्यिकी के बारे में सीखना बहुत महत्वपूर्ण है। ईडीएक्स का यह सांख्यिकीय शिक्षण पाठ्यक्रम आपको सांख्यिकीय मॉडलिंग और डेटा विज्ञान में उपयोग किए जाने वाले मुख्य उपकरण प्रदान करेगा।
इसमें निम्नलिखित विषयों को शामिल किया गया है: सांख्यिकीय शिक्षा, रैखिक प्रतिगमन, वर्गीकरण, पुन: नमूनाकरण विधियों, रैखिक मॉडल चयन और नियमितीकरण का अवलोकन, रैखिकता से आगे बढ़ना, वृक्ष-आधारित विधियां, वेक्टर मशीनों का समर्थन, गहरी शिक्षा, उत्तरजीविता मॉडलिंग, असुरक्षित शिक्षा, और एकाधिक परिक्षण।
से: गूगल
लिंक: गूगल डेटा एनालिटिक्स
आपने शायद इस कोर्स के बारे में बहुत सुना होगा - यह बहुत लोकप्रिय है। इसमें 8 खंड शामिल हैं, जहां आप डेटा के दैनिक उपयोग, सर्वोत्तम प्रथाओं और प्रक्रियाओं के बारे में सीखेंगे जिनकी आपको अपने नए डेटा विज्ञान/विश्लेषिकी नौकरियों में अपेक्षा करनी चाहिए।
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।
से: Coursera
लिंक: मशीन लर्निंग विशेषज्ञता
इस कोर्स को एंड्रयू एनजी, लैंडिंग एआई के संस्थापक और सीईओ, deeplearning.ai के संस्थापक और कौरसेरा के सह-अध्यक्ष और सह-संस्थापक द्वारा एक साथ रखा गया है। उन्होंने 3 पाठ्यक्रमों से बनी एक मशीन लर्निंग विशेषज्ञता का निर्माण किया है:
- पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग: रिग्रेशन और वर्गीकरण
- उन्नत शिक्षण एल्गोरिदम
- अनुपयोगी शिक्षण, अनुशंसाकर्ता, सुदृढीकरण सीखना
ये पाठ्यक्रम निःशुल्क हैं; हालाँकि, यदि आप प्रमाणित होना चाहते हैं तो एक शुल्क है।
ये 7 पाठ्यक्रम आपको डेटा विज्ञान के विभिन्न पहलुओं में कौशल बनाने में मदद करते हैं, ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि आपके पास अपने डेटा विज्ञान कार्य में उत्कृष्ट होने के लिए आवश्यक कौशल और ज्ञान है।
उदाहरण के लिए, पायथन प्रोग्रामिंग भाषा, या आर प्रोग्रामिंग भाषा में कुशल होने पर काम करना। डेटा विज्ञान में सांख्यिकी सीखने के महत्व को समझें और यह विश्लेषण प्रक्रिया को कैसे प्रभावित करता है। अंतिम लेकिन महत्वपूर्ण बात, सब कुछ एक साथ रखें और इसे मशीन लर्निंग पर लागू करें, उदाहरण के लिए, प्रतिगमन और अनुशंसाकर्ता।
हैप्पी लर्निंग!
निशा आर्य एक डेटा वैज्ञानिक, स्वतंत्र तकनीकी लेखक और केडीनगेट्स के संपादक और सामुदायिक प्रबंधक हैं। वह विशेष रूप से डेटा विज्ञान कैरियर सलाह या ट्यूटोरियल और डेटा विज्ञान के आसपास सिद्धांत-आधारित ज्ञान प्रदान करने में रुचि रखती है। निशा विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है और उन विभिन्न तरीकों का पता लगाना चाहती है जिनसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानव जीवन की लंबी उम्र तक लाभ पहुंचा सकती है। सीखने में रुचि रखने वाली निशा दूसरों को मार्गदर्शन देने में मदद करते हुए अपने तकनीकी ज्ञान और लेखन कौशल को बढ़ाना चाहती 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/top-free-data-science-online-courses-for-2024?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=top-free-data-science-online-courses-for-2024
