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2024 के लक्ष्य जारी हैं और मुझे आशा है कि जिन सभी लोगों ने डेटा विज्ञान सीखने को अपने लक्ष्यों में से एक के रूप में लिखा है, वे इस लेख में आएंगे। आप डेटा विज्ञान को कई अलग-अलग तरीकों से सीख सकते हैं, YouTube वीडियो से लेकर विश्वविद्यालय वापस जाने तक।
हालाँकि, यदि आपके पास विश्वविद्यालय में वापस जाने के लिए धन नहीं है या आपको YouTube द्वारा प्रदान की जा सकने वाली संरचना से अधिक की आवश्यकता है - तो मैं समझता हूँ।
यदि आप ऐसे व्यक्ति हैं जो एक मंच पर अपनी सीखने की यात्रा का अनुभव करना पसंद करते हैं, और यह एक पाठ्यक्रम का पालन करता है और व्यवस्थित है - तो इस ब्लॉग को पढ़ना जारी रखें।
यहां 4 अलग-अलग स्तरों के लिए 4 अलग-अलग शिक्षण रोडमैप दिए गए हैं:
स्तर: शुरुआत
लिंक: डेटा विज्ञान विशेषज्ञता का परिचय
यदि आप डेटा साइंस में करियर शुरू करना चाह रहे हैं या अपने वर्तमान करियर से डेटा साइंस में बदलाव करना चाहते हैं - तो सबसे पहले आपको डेटा साइंस की नींव पर गौर करना होगा ताकि यह समझ सकें कि यह सब क्या है।
इसके साथ, आप एक डेटा वैज्ञानिक की तरह काम करने की मानसिकता विकसित करेंगे और 4-कोर्स श्रृंखला के साथ विभिन्न प्रकार की डेटा विज्ञान समस्याओं से निपटने के लिए उपयोग की जाने वाली विभिन्न पद्धतियों को समझेंगे:
यदि आप सप्ताह में 1 घंटे समर्पित करते हैं तो आप इस कोर्स को 10 महीने में पूरा कर पाएंगे।
लिंक: पायथन और एसक्यूएल विशेषज्ञता के साथ डेटा साइंस फंडामेंटल
स्तर: शुरुआती / इंटरमीडिएट
जब आपको लगे कि आपको बहुत अच्छी समझ है कि डेटा विज्ञान क्या है, इसमें क्या शामिल है और यह आपको कहां ले जा सकता है। आपका अगला कदम पायथन और एसक्यूएल के साथ डेटा विज्ञान के बुनियादी सिद्धांतों में थोड़ा गहराई से उतरना है।
इस 5 कोर्स की विशेष श्रृंखला में, आप ज्यूपिटर, पायथन और एसक्यूएल के साथ व्यावहारिक अनुभव सीखेंगे और विकसित करेंगे और साथ ही वास्तविक डेटा सेट पर सांख्यिकीय विश्लेषण भी करेंगे:
लिंक: आईबीएम डेटा साइंस प्रोफेशनल सर्टिफिकेट
स्तर: इंटरमीडिएट/विशेषज्ञ
अब आप अपनी डेटा विज्ञान पेशेवर प्रमाणपत्र यात्रा शुरू करने के लिए तैयार हैं।
एक 10-कोर्स श्रृंखला, जहां आप डेटा वैज्ञानिक के रूप में करियर के लिए तैयारी करेंगे, मांग में कौशल और व्यावहारिक अनुभव विकसित करके, जैसे कि नौकरी के लिए तैयार होने के लिए वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं में अपने नए कौशल को लागू करना।
पाठ्यक्रमों में शामिल हैं:
यदि आप सप्ताह में 5 घंटे समर्पित करते हैं तो आप इस कोर्स को 10 महीने में पूरा कर पाएंगे।
लिंक: आईबीएम विशेषज्ञता के साथ उन्नत डेटा विज्ञान
स्तर: विशेषज्ञ
आप शुरुआती पाठ्यक्रमों से गुजरे हैं, आपने अपने पायथन और एसक्यूएल कौशल को परिष्कृत किया है, आपने पायथन परियोजनाओं, डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग और बहुत कुछ के साथ डेटा विज्ञान में गहराई से प्रवेश किया है। लेकिन आप थोड़ा और चाहते हैं.
यह उन्नत डेटा विज्ञान विशेषज्ञता पाठ्यक्रम आपको डेटा विज्ञान, मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में विशेषज्ञ बना देगा। चार पाठ्यक्रमों से मिलकर बना:
आईबीएम-अनुमोदित विशेषज्ञ बनें!
और बस इतना ही - 4 अलग-अलग स्तरों के लिए 4 अलग-अलग डेटा विज्ञान सीखने के मार्ग। यदि आप शुरुआत से शुरू कर रहे हैं, तो मैं उन सभी को लेने की सलाह दूंगा ताकि आप अपने बेल्ट के तहत सब कुछ प्राप्त कर सकें।
आपके पास एक ही स्थान पर - एक ही मंच पर एक सरल डेटा विज्ञान सीखने का रोडमैप है!
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।
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- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
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- स्रोत: https://www.kdnuggets.com/a-free-data-science-learning-roadmap-for-all-levels-with-ibm?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=a-free-data-science-learning-roadmap-for-all-levels-with-ibm
