विषय-सूची
जबकि इंटरनेट पर बहुत सारे डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम उपलब्ध हैं, सही पाठ्यक्रम खोजना जो आपको आरंभ करने में मदद करेगा, एक समय लेने वाली प्रक्रिया हो सकती है। इस समीक्षा में, हम इस पर एक नज़र डालेंगे "डेटा साइंस कोर्स 2021: पूरा डेटा साइंस बूटकैंप"उदमी पर उपलब्ध है।
यदि आप सुनिश्चित नहीं हैं कि आपको यह पाठ्यक्रम खरीदना चाहिए या नहीं, तो हम इस पाठ्यक्रम की पेशकशों पर एक नज़र डालकर निर्णय लेने में आपकी सहायता करेंगे। इस पाठ्यक्रम में 366,220 से अधिक छात्रों ने नामांकित किया है और इसकी रेटिंग 4.6 में से 5 है, लेखन के समय 85,719 से अधिक रेटिंग के साथ।
पाठ्यक्रम को हर साल अपडेट किया जाता है, इसे आखिरी बार 2021 के जनवरी में अपडेट किया गया था। यह उडेमी पर पाठ्यक्रम निर्माता 365 करियर और 365 करियर टीम द्वारा प्रकाशित किया गया है। कहा जा रहा है, आइए एक नजर डालते हैं कि प्रशिक्षक कौन हैं।
प्रशिक्षक: करियर 365 टीम
इस कोर्स का इंस्ट्रक्टर 365 करियर नाम की कंपनी है। वे मंच पर वित्त से संबंधित पाठ्यक्रमों के # 1 सर्वश्रेष्ठ विक्रेता हैं। 1,000,000 से अधिक देशों में अपने पाठ्यक्रमों में नामांकित 210 से अधिक छात्रों के साथ, ऐप्पल और पेपाल जैसी विभिन्न कंपनियों के छात्रों ने करियर 365 टीम द्वारा पाठ्यक्रमों का उपयोग किया है।
डेटा साइंस क्या है?
डेटा साइंस विभिन्न स्रोतों से डेटा को बढ़ा रहा है और हमारे द्वारा एकत्र की गई जानकारी का उपयोग करने और उससे कुछ ज्ञान प्राप्त करने के लिए विभिन्न तरीकों, एल्गोरिदम, सिस्टम और प्रक्रियाओं का उपयोग कर रहा है। डेटा या तो संरचित या असंरचित हो सकता है।
यह आमतौर पर मशीन लर्निंग, बिग डेटा और डेटा माइनिंग से जुड़ा होता है। गणित, सांख्यिकी और कंप्यूटर विज्ञान के संयोजन का उपयोग करते हुए, डेटा विज्ञान का उद्देश्य बड़ी मात्रा में डेटा से उपयोगी जानकारी निकालना है।
इस पाठ्यक्रम के लिए कौन है?
यदि आप डेटा साइंस की मूल बातें सीखना चाहते हैं और डेटा साइंस की सभी बुनियादी बातों से परिचित होना चाहते हैं और इस क्षेत्र में अपना करियर बनाना चाहते हैं, तो यह कोर्स आपके लिए है। यह पाठ्यक्रम आपको डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग की जाने वाली सभी शब्दावली और तकनीकों के बारे में बताएगा।
यह उन लोगों के लिए भी उपयुक्त है जो अभी डेटा विज्ञान के मूल सिद्धांतों के साथ शुरुआत कर रहे हैं और अपने कौशल को बढ़ा रहे हैं। डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए यह कोर्स एक संपूर्ण टूलबॉक्स के रूप में कार्य करता है।
इस कोर्स के लिए आपको क्या चाहिए होगा?
आप इस पाठ्यक्रम को चुन सकते हैं, भले ही आपके पास डेटा विज्ञान के बारे में कोई तकनीकी विशेषज्ञता या ज्ञान न हो। हालाँकि, आपको एनाकोंडा स्थापित करने और Microsoft Excel स्थापित करने की आवश्यकता होगी। (माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल 2003 और बाद में समर्थित है)।
आप इस कोर्स से क्या सीखेंगे?
- मशीन लर्निंग के लिए आवश्यक गणितीय ज्ञान
- पायथन में लीनियर और लॉजिस्टिक रिग्रेशन करें
- उपयोग करना Numpy, statsmodels, और scikit-पायथन में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बनाने के लिए सीखें
- विभिन्न तकनीकों जैसे ओवरफिटिंग, अंडरफिटिंग, सत्यापन, प्रशिक्षण, एन-फोल्ड क्रॉस-सत्यापन, परीक्षण, और प्रदर्शन में सुधार के लिए हाइपरपैरामीटर का उपयोग करने के तरीके का अध्ययन करके मौजूदा एमएल एल्गोरिदम में सुधार करें।
- डेटा को प्री-प्रोसेस करना सीखना
- पायथन का उपयोग करना सीखें और सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए इसका उपयोग करें
- क्लस्टर और फैक्टर विश्लेषण करें
- आपने जो कुछ भी सीखा है उसे वास्तविक जीवन के परिदृश्यों में लागू करें
- गहरे तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करना
- TensorFlow का उपयोग करके डीप लर्निंग
- मैटप्लोटलिब, सीबॉर्न, उन्नत सांख्यिकीय विश्लेषण, सांख्यिकी मॉडल के साथ मशीन लर्निंग का उपयोग करते हुए पायथन प्रोग्रामिंग, scikit सीखने, और पांडा।
अब जब हम जानते हैं कि इस पाठ्यक्रम को लेने के लिए क्या आवश्यक है और इसे क्या पेश करना है, तो आइए हम "डेटा साइंस कोर्स 2021: कम्प्लीट डेटा साइंस बूटकैंप" की सामग्री की समीक्षा करें।
उडेमी डेटा साइंस कोर्स सामग्री समीक्षा:
1. डेटा और डेटा विज्ञान का परिचय
आप इस बारे में जानेंगे कि सिद्धांत रूप में डेटा विज्ञान क्या है और जानें कि क्यों ग्रह पर लगभग हर व्यवसाय अपने व्यवसाय को बढ़ावा देने के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग करने के लिए उत्सुक है।
इसके अलावा, आप अन्य चीजों जैसे बिजनेस इंटेलिजेंस, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के बारे में जानेंगे। "डेटा और डेटा विज्ञान का परिचय" शीर्षक वाला वीडियो आपको क्षेत्र में उपयोग की जाने वाली सभी शब्दावली और buzzwords से परिचित कराएगा।
2. संभाव्यता
पाठ्यक्रम का दूसरा खंड आपको प्रायिकता में डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग की जाने वाली सभी चीजों जैसे बायेसियन इंटरफेस, डिस्ट्रीब्यूशन, कॉम्बिनेट्रोनिक्स के साथ-साथ प्रायिकता की सभी मूल बातों के बारे में बताता है।
यह उन पाठ्यक्रमों में से एक है जिसमें डेटा विज्ञान के सभी गणितीय पहलुओं को पढ़ाना शामिल है। इस खंड के अंतिम उपभाग में, आप सीखेंगे कि सांख्यिकी, वित्त और डेटा विज्ञान जैसे अन्य क्षेत्रों में प्रायिकता का उपयोग कैसे किया जाता है।
3। आंकड़े
सांख्यिकी डेटा विज्ञान सीखने का एक बड़ा हिस्सा है। यह खंड इस बात से शुरू होता है कि सांख्यिकी क्या है और आप उदाहरणों का उपयोग करके डेटा विज्ञान में इसका उपयोग कैसे करेंगे।
फिर आप आँकड़ों के विभिन्न भागों को कवर करने के लिए आगे बढ़ते हैं और व्यावहारिक उदाहरणों का उपयोग करके प्रत्येक विषय के साथ उन्नत आँकड़े सीखते हैं। ऐसी कई चीजें हैं जो आपको सीखने में मदद करेंगी जैसे वर्णनात्मक आँकड़े और अनुमानात्मक आँकड़े।
इसके बाद यह परिकल्पना परीक्षण पर जाता है और एक उदाहरण का उपयोग करके डेटा विज्ञान में इसका उपयोग कैसे किया जाता है।
4. पायथन का परिचय
पायथन सबसे लचीली भाषाओं में से एक है जिसका उपयोग डेटा साइंस, सामान्य प्रोग्रामिंग और मशीन लर्निंग सहित हर चीज और किसी भी चीज में किया जा सकता है। पाठ्यक्रम का यह खंड उपयोगकर्ताओं को पायथन से परिचित कराता है और आपको पायथन और जुपिटर का उपयोग क्यों करना चाहिए।
यह आपको इन उपकरणों को स्थापित करने में भी मदद करेगा और उपयोगकर्ताओं को जुपिटर डैशबोर्ड को समझने में मदद करेगा। अंतिम उपखंड जुपिटर में कोडिंग के लिए पूर्वापेक्षाओं से संबंधित है और इंटरफ़ेस से परिचित हो गया है।
फिर आप पायथन में उपलब्ध कई डेटा प्रकारों के बारे में जानेंगे और आप वेरिएबल्स का उपयोग कैसे कर सकते हैं। अगले भाग में बुनियादी पायथन सिंटेक्स का उपयोग करना शामिल है और उसके बाद उन्नत पायथन ऑपरेटर्स का उपयोग करना शामिल है। आप सशर्त वक्तव्यों, कार्यों, अनुक्रमों और पुनरावृत्तियों के बारे में भी जानेंगे।
उपयोगकर्ताओं को उन्नत पायथन टूल्स से परिचित कराने के साथ अनुभाग समाप्त होता है। आप सीखेंगे कि OOPS क्या है, मॉड्यूल और पैकेज का उपयोग कैसे करें। उपयोगकर्ता मानक पायथन पुस्तकालय और पायथन में मॉड्यूल आयात करने के तरीके के बारे में भी जानेंगे।
5. पायथन में उन्नत सांख्यिकीय तरीके
प्रतिगमन विश्लेषण के परिचय के साथ शुरू, यह खंड आगे बढ़ता है और उपयोगकर्ताओं को रैखिक प्रतिगमन, एकाधिक रैखिक प्रतिगमन के बारे में जानने में मदद करता है और रसद प्रतिगमन के साथ समाप्त होता है।
एक बार जब आप सभी प्रकार के प्रतिगमन से परिचित हो जाते हैं, तो पाठ्यक्रम आपको स्केलेर के साथ रैखिक प्रतिगमन, सांख्यिकी मॉडल के साथ कई रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करके उन्नत सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग करने में मदद करता है।
इसके बाद यह अन्य उन्नत सांख्यिकीय विधियों जैसे लॉजिस्टिक्स रिग्रेशन, क्लस्टर एनालिसिस, के-मीन्स क्लस्टरिंग और विभिन्न प्रकार के क्लस्टरिंग जैसे डेंड्रोग्राम की व्याख्या करने के लिए आगे बढ़ता है।
6। अंक शास्त्र
यदि आप डेटा विज्ञान में नए हैं, तो आपको विभिन्न गणितीय विषयों को सीखने की आवश्यकता होगी। यदि आपने इंजीनियरिंग या गणित का अध्ययन नहीं किया है, तो इस खंड को मैट्रिक्स, स्केलर, वेक्टर, रैखिक बीजगणित, टेंसर और ज्यामिति जैसे डेटा विज्ञान में उपयोग की जाने वाली सभी गणितीय अवधारणाओं को समझने में आपकी सहायता के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह खंड पाठ्यक्रम के साथ समाप्त होता है जो उपयोगकर्ताओं को मैट्रिक्स पर कई संचालन जैसे कि जोड़, घटाव, और कैसे एक मैट्रिक्स को स्थानांतरित करने के लिए सिखाता है। यह मैट्रिक्स जोड़ते समय अनुभव की गई कई त्रुटियों को हल करने में भी आपकी सहायता करता है।
7. डीप लर्निंग
पाठ्यक्रम का अंतिम खंड उपयोगकर्ताओं को डीप लर्निंग के बारे में सिखाता है। यह "इस भाग से क्या उम्मीद करें?" शीर्षक वाले वीडियो के साथ शुरू होता है, इसके बाद तंत्रिका नेटवर्क क्या हैं, इसका परिचय दिया जाता है। आप यह भी सीखेंगे कि NumPy का उपयोग करके एक साधारण तंत्रिका नेटवर्क कैसे बनाया जाए।
साथ ही, आप यह भी जानेंगे कि TensorFlow 2.0 क्या करता है और विभिन्न उद्देश्यों के लिए इसका उपयोग कैसे करें।
इसके बाद यह डीप न्यूरल नेटवर्क्स की शुरुआत के साथ आगे बढ़ता है। प्रक्रिया के दौरान, आप यह भी सीखेंगे कि ग्लोरोट को कैसे स्थापित किया जाए, जिसे जेवियर के नाम से भी जाना जाता है। पाठ्यक्रम उपयोगकर्ताओं को प्रीप्रोसेसिंग से परिचित कराता है और एमएनआईएसटी डेटासेट पर वर्गीकृत करने में मदद करता है।
यह उपयोगकर्ताओं को एक उदाहरण का उपयोग करके सीखे गए ज्ञान को लागू करने में भी मदद करता है। आपने जो कुछ भी सीखा है उसके सारांश के साथ यह अनुभाग समाप्त होता है और कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क्स का एक सिंहावलोकन होता है।
8। केस स्टडीज
पाठ्यक्रम में कई केस स्टडी शामिल हैं जिनमें शामिल हैं:
- "अनुपस्थिति_डेटा" को प्रीप्रोसेस करना
- "अनुपस्थिति_मॉड्यूल" बनाने के लिए मशीन लर्निंग को लागू करना
- "अनुपस्थिति_मॉड्यूल" लोड हो रहा है
- में अनुमानित आउटपुट का विश्लेषण झाँकी
मूल्य निर्धारण:
पाठ्यक्रम की कीमत लगभग $ 120 है। पाठ्यक्रम की सामग्री को ध्यान में रखते हुए, इसकी उचित कीमत है। यहां से देखें डिस्काउंट ऑफर.
सामग्री निर्माता भी 30-दिन की मनीबैक गारंटी प्रदान करता है यदि आप पाते हैं कि पाठ्यक्रम आपके लिए सही नहीं है।
फायदा और नुकसान:
पाठ्यक्रम सभी मूलभूत बातें प्रदान करता है जिनकी आपको कभी भी डेटा साइंस में शुरुआत करने की आवश्यकता होगी। इस कोर्स को करने के बाद आप आसानी से एडवांस मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कोर्स करने के लिए आगे बढ़ सकते हैं।
यह सबसे अच्छा फाउंडेशन कोर्स है जिसे आपको डेटा साइंस के बारे में सब कुछ सीखने की आवश्यकता होगी। इस पाठ्यक्रम का एकमात्र नकारात्मक पक्ष पाठ्यक्रम की उच्च कीमत है।
निष्कर्ष
आधे छात्रों ने पाठ्यक्रम को 5 सितारों के रूप में रेटिंग दी है। लेखन के समय पाठ्यक्रम में औसतन 4.6 सितारे और 366,220 से अधिक छात्र हैं। यह उडेमी पर सबसे अधिक बिकने वाले पाठ्यक्रमों में से एक है और इसे इस बात को ध्यान में रखते हुए विकसित किया गया है कि बिना किसी तकनीकी अनुभव के लोग भी डेटा साइंस के बारे में जान सकते हैं।
यदि आप एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में काम करने के लिए उत्सुक हैं और सांख्यिकीय विश्लेषण, NumPy, SeaBorn, आदि का उपयोग करके पायथन प्रोग्रामिंग, उन्नत सांख्यिकीय विश्लेषण, झांकी, और सांख्यिकी मॉडल के साथ मशीन लर्निंग और स्किकिट-लर्न जैसे विभिन्न कौशल शामिल हैं, तो यह कोर्स आप के लिए है।
कुल मिलाकर, यह सबसे अच्छा बूटकैंप कोर्स है जिसे आपको डेटा विज्ञान के बारे में सब कुछ सीखने की आवश्यकता होगी।
