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डेटा विज्ञान एक जटिल अनुशासन है जो संरचित और असंरचित डेटा की विशाल मात्रा से खींची गई महत्वपूर्ण जानकारी की पहचान करता है। संभवतः ज्ञान के इस क्षेत्र का सबसे कठिन हिस्सा यह सीखना है कि इस सभी डेटा को कैसे बनाया जाए, और बिखरी हुई इस जानकारी को सार्थक, क्रियात्मक अंतर्दृष्टि में बदल दिया जाए। एक सक्षम डेटा विश्लेषक जानता है कि उन पैटर्नों को कैसे स्पॉट किया जाए जो संगठनों को प्रभावी रणनीति तैयार करने, नए अवसर खोजने और उनके विपणन प्रयासों को बढ़ाने में सक्षम बनाते हैं।
डेटा विज्ञान में एक नौकरी सबसे अच्छी तरह से भुगतान करने वालों में से एक है, और डेटा वैज्ञानिकों को हमेशा सबसे बड़ी कंपनी द्वारा भी मांग की जाती है। क्या वास्तव में खुद को डेटा विज्ञान सिखाना संभव है? क्या आप मास्टर विश्लेषक बनने के लिए सिर्फ बुनियादी आईटी कौशल से जा सकते हैं? उत्तर हां है, बशर्ते आप सही पाठ्यक्रम चुनें और उन्हें उचित परिश्रम के साथ लें। यहां हम आपको सबसे महत्वपूर्ण डेटा विज्ञान अवधारणाओं के एक राउंडअप के साथ प्रस्तुत करेंगे जो आपको स्वयं-सिखाया डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए सीखना चाहिए, जो आप अपने घर के आराम से सीख सकते हैं। आप इन सभी पाठ्यक्रमों को कौरसेरा के माध्यम से $ 100 से कम में ले सकते हैं। (डेटा वैज्ञानिक क्या करता है, इसके बारे में अधिक जानने के लिए, जॉब रोल: डेटा साइंटिस्ट देखें।)
डाटा साइंस को समझना
सादा और सरल, पहली चीजें पहले। आप एक डेटा वैज्ञानिक नहीं बन सकते जब तक आप यह नहीं समझते कि डेटा विज्ञान वास्तव में क्या है, और एक परिचयात्मक पाठ्यक्रम जो आपको इस अनुशासन का अवलोकन प्रदान करता है वह पहला कदम है जो आपको लेना चाहिए। कोर अवधारणाओं में शामिल है कि क्यों और कैसे डेटा विज्ञान व्यवसाय के लिए बहुत महत्वपूर्ण है और इसे कैसे लागू किया जा सकता है। आपको यह समझने में सक्षम होना चाहिए कि प्रतिगमन विश्लेषण क्या है, और डेटा सेट के खनन की प्रक्रिया कैसे काम करती है, साथ ही इस अनुशासन में महारत हासिल करने के लिए आप दैनिक आधार पर कौन से उपकरण और एल्गोरिदम का उपयोग करने जा रहे हैं।
