यहां 12 फ्री डेटा साइंस कोर्स की सूची दी गई है, जो आपको शुरू में शुरू करने के लिए प्रेरित करेंगे ये अच्छी तरह से क्यूरेट किए गए पाठ्यक्रम हैं। कृपया इन मुफ्त डेटा विज्ञान पाठ्यक्रमों से जुड़े संसाधनों की जांच करें ताकि उन्हें बेहतर ढंग से समझा जा सके।
परिचय- एआई और एमएल के लोकतंत्रीकरण के कारण, डेटा विज्ञान क्षेत्र में भारी वृद्धि हो रही है। स्व-चालित कारों, स्मार्ट एआई सहायकों जैसे बहुत सारे लंबे शॉट अनुप्रयोगों में जान आ गई है। यह वाकई रोमांचक है!
मैं ऐसे सैकड़ों डेटा साइंस उम्मीदवारों से मिला हूं जो वास्तव में इस क्षेत्र को आगे बढ़ाना चाहते हैं, लेकिन इस अनिश्चित रास्ते से अपना रास्ता नहीं बना पा रहे हैं। यह उनकी गलती नहीं है।
Source: Safalta
अधिकांश लोगों ने इस क्षेत्र में स्नातक नहीं किया है। तो मुख्य प्रश्न पर वापस आना - डेटा साइंस में एक सफल करियर कैसे बनाएं और इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि ऐसा करने के लिए आवश्यक संसाधन क्या हैं?फ्री डेटा साइंस पाठ्यक्रमों की सूची-
- एआई और एमएल का परिचय
- डेटा साइंस के लिए पायथन
- डेटा विश्लेषण के लिए पांडा
- स्केलेर्न
- केएनएन
- रिग्रेशन
- डिसीजन ट्री
- Naive Bayes
- एसवीएम
- मूल्यांकन मेट्रिक्स
- एनएलपी का परिचय
- तंत्रिका नेटवर्क के साथ शुरुआत करना
- ऋण भविष्यवाणी समस्या
- डेटा विज्ञान प्रतियोगिता
1. एआई और एमएल का परिचय-
"एआई एक क्रांति है, जिसे क्या आप अपने कौशल में एकीकृत करने के लिए तैयार हैं? आप अपनी वर्तमान भूमिका में इसका लाभ कैसे उठा सकते हैं? AI और ML के विभिन्न पहलू क्या हैं?”
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग संगठनों के लिए रणनीतिक निर्णय लेने का केंद्र बिंदु बन गए हैं। वे उद्योगों और भूमिकाओं के कार्य करने के तरीके को बाधित कर रहे हैं - बिक्री और विपणन से लेकर वित्त और मानव संसाधन तक, कंपनियां प्रतिस्पर्धा में बढ़त देने के लिए एआई और एमएल पर बड़ा दांव लगा रही हैं। और यह, ज़ाहिर है, सीधे उनके काम पर रखने के लिए अनुवाद करता है। एआई और एमएल प्रतिभाओं के लिए संगठन दुनिया भर में खोजबीन कर रहे हैं, इसलिए हजारों रिक्तियां खुली हैं। इस क्षेत्र में आने का इससे बेहतर समय नहीं हो सकता!
2. उन्नति कार्यक्रम, इंटेल-
इंटेल ने भारत के इंजीनियरिंग छात्रों को सही डेटा-केंद्रित कौशल से लैस करने के लिए अपना इंटेल उन्नति कार्यक्रम शुरू किया है। इसके अतिरिक्त, इंटेल ने अगले वर्ष इंजीनियरिंग संस्थानों और विश्वविद्यालयों में 100 इंटेल उन्नति डेटा-सेंट्रिक लैब स्थापित करने की योजना बनाई है, जो अनुसंधान और नवाचार पर ध्यान केंद्रित कर रहा है। यह कार्यक्रम छात्रों को इंटेल एफपीजीए हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर को कुशलता से संयोजित करने की अनुमति देगा ताकि प्रोसेसर-गहन कार्यों के लिए कार्यभार में तेजी लाई जा सके। कार्यक्रम के अंत में, उन्हें एक इंटेल सह-ब्रांडेड प्रमाणपत्र से सम्मानित किया जाएगा।
फ्रंट एंड डेवलपर कैसे बनें और इसके लिए कौन से स्किल्स सीखें
3. पायथन का परिचय-
क्या आप डेटा साइंस के क्षेत्र में प्रवेश करना चाहते हैं? क्या आप उस कोडिंग से भयभीत हैं जिसे आपको सीखने की आवश्यकता होगी? क्या आप डेटा साइंस करियर में स्विच करने के लिए पायथन सीखना चाहते हैं?
4. शुरुआत करने के लिए मशीन लर्निंग-
माइक्रोसॉफ्ट ने शुरुआती लोगों के लिए 12 सप्ताह का एमआईटी-अनुमोदित एमएल कोर्स शुरू किया है। 26-पाठ्यक्रम का पाठ्यक्रम छात्रों को स्किकिट-लर्न का उपयोग करके क्लासिक मशीन लर्निंग के बारे में सिखाएगा। पाठ्यक्रम में निम्नलिखित विषयों को शामिल किया गया है- एमएल का परिचय, इसका इतिहास, एमएल में निष्पक्षता, एमएल के लिए तकनीक, प्रतिगमन का परिचय, वर्गीकरण, क्लस्टरिंग, एनएलपी कार्य, अनुवाद और भावना विश्लेषण, समय श्रृंखला पूर्वानुमान, सुदृढीकरण सीखना, आदि।
5. डेटा साइंस के लिए पांडास-
पांडास डेटा साइंस में सबसे लोकप्रिय पायथन पुस्तकालयों में से एक है। वास्तव में, पंडों उन विशिष्ट पुस्तकालयों में से हैं जो सभी पृष्ठभूमि के प्रोग्रामर से डेवलपर्स से लेकर डेटा वैज्ञानिकों तक तुरंत पहचान प्राप्त करते हैं। StackOverflow द्वारा हाल ही में किए गए एक सर्वेक्षण के अनुसार, पांडा दुनिया में चौथा सबसे अधिक उपयोग किया जाने वाला पुस्तकालय/ढांचा है!
यह मुफ्त कोर्स आपको पायथन में पंडों की दुनिया से परिचित कराएगा, आप डेटा विश्लेषण और डेटा हेरफेर करने के लिए पंडों का उपयोग कैसे कर सकते हैं। पायथन और पंडों के शुरुआती लोगों के लिए एकदम सही शुरुआती पाठ्यक्रम!
2022 में सीखने के लिए सर्वश्रेष्ठ प्रोग्रामिंग भाषाएँ
6. अमेज़ॅन वेब सर्विस-
एडब्ल्यूएस एक क्लासरूम-आधारित, पूर्णकालिक कौशल विकास और प्रशिक्षण कार्यक्रम है जिसे इच्छुक व्यक्तियों को क्लाउड स्पेस में संभावित नियोक्ताओं के लिए तैयार करने और उनसे जुड़ने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इस पाठ्यक्रम के माध्यम से, छात्र एडब्ल्यूएस क्लाउड की बुनियादी बातों को सीखेंगे और लिनक्स, पायथन, नेटवर्किंग, सुरक्षा और रिलेशनल डेटाबेस कौशल का उपयोग करके निर्माण करने में सक्षम होंगे।
7. मशीन लर्निंग के लिए स्किकिट लर्न के साथ शुरुआत करना-
स्किकिट-लर्न, या संक्षेप में स्केलेर, पहली पायथन लाइब्रेरी है जिसे हम मशीन लर्निंग मॉडल बनाते समय बदलते हैं। स्केलेर सर्वसम्मति से डेटा वैज्ञानिकों के बीच पसंदीदा पायथन पुस्तकालय है। मशीन लर्निंग में आपको स्केलेर के साथ सहज होना चाहिए और एमएल मॉडल कैसे बनाना है, जिसमें शामिल हैं:
sklearn . का उपयोग करके रैखिक रिग्रेशन
स्केलेर का उपयोग करके लॉजिस्टिक रिग्रेशन, और इसी तरह।
8.लोन प्रोडक्शन प्रॉब्लम (पायथन का उपयोग करना)-
क्या आपको एक मुफ्त पाठ्यक्रम की आवश्यकता है जो डेटा विज्ञान की समस्याओं को व्यावहारिक रूप से हल करने में आपकी सहायता कर सके? यह अद्भुत पाठ्यक्रम वास्तविक जीवन की परियोजना को हल करने में आपका मार्गदर्शन करेगा।
यह पाठ्यक्रम उन लोगों के लिए बनाया गया है जो द्विआधारी वर्गीकरण समस्याओं को हल करना चाहते हैं। वर्गीकरण एक ऐसा कौशल है जिसमें प्रत्येक डेटा वैज्ञानिक को अच्छी तरह से वाकिफ होना चाहिए। इस पाठ्यक्रम में, आपको ड्रीम हाउसिंग फाइनेंस के वास्तविक जीवन के केस स्टडी को हल करने को मिलेगा।
2022 में सर्टिफाइड माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल प्रोफेशनल कैसे बनें
9. केएनएन पायथन और आर में एल्गोरिदम-
K-Nearest Neighbour (KNN) सबसे लोकप्रिय मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में से एक है। मशीन लर्निंग में एक नवागंतुक या शुरुआत के रूप में, आप KNN को लेने के लिए सबसे आसान एल्गोरिदम में से एक पाएंगे। और अपनी सादगी के बावजूद, KNN मशीन लर्निंग के कुछ कार्यों में अविश्वसनीय रूप से प्रभावी साबित हुआ है।
KNN एल्गोरिथ्म समझने में आसान, समझाने में आसान और गैर-तकनीकी दर्शकों को प्रदर्शित करने के लिए एकदम सही है (इसीलिए हितधारक इसे पसंद करते हैं!)। यही कारण है कि यह उद्योग में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है और आपको यह क्यों पता होना चाहिए कि एल्गोरिदम कैसे काम करता है।
10. सभी के लिए डेटा साइंस-
यह एक और बेहतरीन मुफ्त ऑनलाइन कोर्स है जिसमें आप डेटा साइंस सीखने के लिए शामिल हो सकते हैं। यह पाठ्यक्रम डेटाकैंप द्वारा प्रस्तुत किया जाता है, जो डेटा विश्लेषण, डेटा विज्ञान, आदि जैसे डेटा कौशल के लिए सर्वश्रेष्ठ इंटरैक्टिव शिक्षण वेबसाइटों में से एक है।
यह पाठ्यक्रम बिना किसी कोडिंग के डेटा विज्ञान का परिचय प्रदान करता है। इस गैर-तकनीकी पाठ्यक्रम में, आपको कोड की एक भी पंक्ति लिखने की आवश्यकता के बिना, इस तेजी से बढ़ते और रोमांचक क्षेत्र के बारे में पूछने से डरने वाली हर चीज से परिचित कराया जाएगा।
एक सफल डेटा एनालिटिक्स करियर कैसे बनाएं
11. लीन डेटा साइंस 6 घंटे में मुफ़्त-
शुरुआत करने के लिए डेटा साइंस सीखने के लिए यह एक और अद्भुत मुफ्त कोर्स है। FreeCodeCamp चैनल पर 6 घंटे लंबे इस Youtube पाठ्यक्रम में, आप डेटा विज्ञान के महत्वपूर्ण तत्वों को जानेंगे। आपको उन सिद्धांतों, प्रथाओं और उपकरणों से परिचित कराया जाएगा जो डेटा विज्ञान को व्यवसाय और अनुसंधान में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि के लिए शक्तिशाली माध्यम बनाते हैं। आपके पास अपने काम में भविष्य के सीखने और अनुप्रयोगों के लिए एक ठोस आधार होगा।
12. एनएलपी परिचय-
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण असंरचित पाठ से जानकारी निकालने की कला है। इस कोर्स में मशीन लर्निंग का उपयोग करते हुए नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, रेगुलर एक्सप्रेशंस और टेक्स्ट सेंटीमेंट एनालिसिस की मूल बातें सीखें।
एनएलपी मूल रूप से है कि आप मानव भाषाओं को समझने और पाठ से अर्थ निकालने के लिए मशीनों को कैसे सिखा सकते हैं। संचार के एक संरचित माध्यम के रूप में भाषा ही हमें इंसानों को जानवरों से अलग करती है। हम हर समय किताबों, ईमेल, ब्लॉग, सोशल मीडिया पोस्ट, समाचार आदि से प्राप्त टेक्स्ट डेटा से घिरे रहते हैं।
