विषय
- सांख्यिकी और डेटा विज्ञान माइक्रोमास्टर्स कार्यक्रम एमआईटी से
- हार्वर्ड से डेटा साइंस प्रोफेशनल सर्टिफिकेट
- डेटा साइंस में माइक्रोसॉफ्ट प्रोफेशनल प्रोग्राम
- आप क्या सीखेंगे:
- निष्कर्ष
स्रोत: Bplanet / iStockphoto
ले जाओ:
आप डेटा विज्ञान में एक नया करियर शुरू करना चाहते हैं, या सिर्फ अपने वर्तमान कौशल को बढ़ा सकते हैं, ये पाठ्यक्रम आपको आवश्यक अनुभव प्राप्त करने में मदद कर सकते हैं।
एक प्रतिष्ठित नाम-ब्रांड डेटा विज्ञान प्रमाणन कार्यक्रम में भाग लेने का मुख्य लाभ उस सम्मानित संगठन की प्रतिष्ठा है जो इसके साथ काम करता है। उस कंपनी (जैसे Microsoft) में प्रवेश-स्तर की नौकरी खोजने के लिए बेहतर अवसर के साथ तकनीकी छात्रों और धोखेबाज़ों को प्रदान करने के अलावा, यह अधिक अनुभवी पेशेवरों के लिए भी एक बड़ा बैज है।
हालांकि, कई उच्च-स्तरीय पाठ्यक्रम उपलब्ध हैं, जैसे आईबीएम, माइक्रोसॉफ्ट, एमआईटी, यूसी सैन डिएगो और हार्वर्ड में edX के माध्यम से। हर एक अलग है, और कई स्तरों पर विभिन्न पेशेवरों की एक किस्म की आवश्यकताओं के अनुरूप है। इस लेख में, हम इन विभिन्न कार्यक्रमों पर एक नज़र डालेंगे, उनकी सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं को संक्षेप में प्रस्तुत करेंगे, जिन कौशल को आप प्राप्त करने जा रहे हैं (साथ ही साथ जिन्हें आपको पाठ्यक्रम लेने से पहले आवश्यक है), और आपको उनमें से एक का चयन क्यों करना चाहिए एक और।
- सांख्यिकी और डेटा विज्ञान माइक्रोमास्टर्स कार्यक्रम एमआईटी से
- यूसी सैन डिएगो से डेटा साइंस माइक्रोमास्टर्स प्रोग्राम
- हार्वर्ड से डेटा साइंस प्रोफेशनल सर्टिफिकेट
- आईबीएम से पायथन डेटा साइंस प्रोफेशनल सर्टिफिकेट
- डेटा साइंस में माइक्रोसॉफ्ट प्रोफेशनल प्रोग्राम
सांख्यिकी और डेटा विज्ञान माइक्रोमास्टर्स कार्यक्रम एमआईटी से
इस कार्यक्रम में मशीन सीखने, डेटा विज्ञान और सांख्यिकी की नींव सीखने के लिए कुल पाँच मास्टर स्तर के पाठ्यक्रम शामिल हैं। छात्र सीखेंगे कि बड़े डेटा का विश्लेषण करने और डेटा-संचालित पूर्वानुमान बनाने के लिए संभाव्य मॉडलिंग और सांख्यिकीय निष्कर्ष का उपयोग कैसे करें। चूंकि यह व्यावहारिक कौशल सिखाने के लिए बनाया गया है, छात्र समझ जाएगा कि निर्णय लेने में उपयोग किए जा सकने वाले डेटा से सार्थक जानकारी कैसे निकाली जाए - सबसे अधिक मांग वाले कौशल में से कई संगठनों की तलाश है। (बड़े डेटा के बारे में अधिक जानने के लिए, 5 सहायक बड़े डेटा पाठ्यक्रम देखें जिन्हें आप ऑनलाइन ले सकते हैं।)
उसके शीर्ष पर, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, गहरी तंत्रिका नेटवर्क और अन्य पर्यवेक्षित तरीकों की एक ठोस समझ नौसिखिया डेटा वैज्ञानिक को प्रतीत होता है कि असंरचित डेटा की समझ बनाने की अनुमति देगा। किसी भी डेटासेट का अब विश्लेषण नहीं किया जाएगा। पायथन में प्रवीणता एक पूर्वापेक्षा है क्योंकि पाठ्यक्रम यह सिखाएगा कि आर के साथ मिलकर इसका उपयोग कैसे करें और यहां तक कि सबसे जटिल डेटासेट की भावना भी बनाएं।
यह एमआईटी कार्यक्रम "प्रशिक्षक-पुस्तक" है, जिसका अर्थ है कि प्रशिक्षकों द्वारा वर्ष के विशिष्ट समय में पढ़ाया जाता है, क्योंकि लगातार उपलब्ध होने का विरोध किया जाता है। कार्यक्रम में 13-16 सप्ताह के 4 पाठ्यक्रम शामिल हैं (प्रत्येक सप्ताह आपको पाठ्यक्रम के लिए 10-14 घंटे समर्पित करने की आवश्यकता है), साथ ही दो सप्ताह का एक कैपस्टोन परीक्षा।
- डेटा साइंस के लिए पायथन
- पायथन का उपयोग करके डेटा साइंस में संभावना और सांख्यिकी
- मशीन लर्निंग फंडामेंटल
- बिग डेटा एनालिटिक्स स्पार्क का उपयोग करना
हार्वर्ड से डेटा साइंस प्रोफेशनल सर्टिफिकेट
जो लोग प्रोग्रामिंग पृष्ठभूमि के अधिकारी नहीं हैं, उनके लिए हार्वर्ड प्रोग्राम डेटा साइंस सीखने का एक सही अवसर है। पायथन के बजाय, पाठ्यक्रम छात्र को सिखाएगा कि वास्तविक दुनिया के मामलों के अध्ययन का उपयोग करते हुए डेटा को कम करने, विश्लेषण करने और कल्पना करने के लिए आर प्रोग्रामिंग भाषा में एक नींव कैसे बनाई जाए। सभी आधारों को कवर किया जाएगा, मूल सांख्यिकीय अवधारणाओं जैसे कि संभाव्यता, अनुमान, और मॉडलिंग को सीखने से लेकर डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए tidyverse, ggplot2 का उपयोग कैसे करें, और dplyr। पाठ्यक्रम के माध्यम से, छात्र यूनिक्स / लिनक्स, गिट और गीथहब, और RStudio जैसे डेटा वैज्ञानिकों के साथ-साथ कई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके आवश्यक उपकरणों से परिचित हो जाएगा। (यदि आप कंप्यूटर विज्ञान के बारे में सीखना चाहते हैं, तो 10 आवश्यक कंप्यूटर विज्ञान पाठ्यक्रम जो आप ऑनलाइन ले सकते हैं, देखें)।
हार्वर्ड कार्यक्रम में केपस्टोन परीक्षा सहित 9 पाठ्यक्रम शामिल हैं, लेकिन यह पिछले वाले की तुलना में अधिक तेजी से पुस्तक है। वास्तव में, सभी पाठ्यक्रमों में 8 सप्ताह के लिए प्रति सप्ताह केवल 1-2 घंटे की आवश्यकता होती है, लेकिन चूंकि यह स्वयं-पुस्तक (कोई प्रशिक्षक आवश्यक नहीं है), आप जितनी चाहें उतनी तेजी से जा सकते हैं। अंत में कैपस्टोन परीक्षा आर डेटा विश्लेषण में ज्ञान और कौशल को लागू करने का एक अवसर है जिसे आपने पूरी श्रृंखला में प्राप्त किया है और 2 सप्ताह के लिए प्रति सप्ताह अनुमानित 15-20 घंटे की आवश्यकता होती है।
- डेटा साइंस के लिए पायथन बेसिक्स
- पायथन के साथ डेटा का विश्लेषण
- पायथन के साथ डेटा विज़ुअलाइज़िंग
- पायथन के साथ मशीन लर्निंग: एक व्यावहारिक परिचय
पंजी यहॉ करे
डेटा साइंस में माइक्रोसॉफ्ट प्रोफेशनल प्रोग्राम
Microsoft प्रोग्राम एक ठोस पेशेवर कार्यक्रम है जो अपनी शानदार लचीलेपन के कारण सभी आवश्यकताओं के अनुकूल है। आप सीखेंगे कि डेटा क्वेरी, डेटा विश्लेषण, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और डेटा डेटा विज्ञान प्रथाओं को कैसे सूचित करता है जैसे विषयों का पता लगाने के लिए Transact-SQL, Excel और Azure जैसे Microsoft उत्पादों की एक विस्तृत श्रृंखला का उपयोग करें। सिद्धांत और व्यवहार दोनों पर इसका बड़ा जोर तकनीकी पेशेवरों के लिए आदर्श पाठ्यक्रम बनाता है जो डेटा विज्ञान के एक विशिष्ट उपक्षेत्र में गहराई से गोता लगाना चाहते हैं, साथ ही साथ धोखेबाज़ जो डेटा विज्ञान अनुसंधान विधियों और मशीन सीखने में एक ठोस आधार बनाना चाहते हैं।
Microsoft का यह पेशेवर कार्यक्रम अत्यधिक लचीला और मॉड्यूलर है, इसलिए आप प्रति कोर्स केवल 16-32 घंटे के दौरान पूरे कार्यक्रम या 10 में से किसी एक व्यक्ति, स्व-पुस्तक पाठ्यक्रम को चुन सकते हैं। आप यह भी चुन सकते हैं कि आप चाहें, उदाहरण के लिए, प्रत्येक प्रोग्रामिंग भाषा के साथ अपनी परिचितता के आधार पर, आर या पायथन में एक कोर्स पूरा करने के लिए। कार्यक्रम में एक कैपस्टोन परीक्षा शामिल है, और इसे 3 मॉड्यूल में विभाजित किया गया है: फंडामेंटल्स, कोर डेटा साइंस और एप्लाइड डेटा साइंस।
आप क्या सीखेंगे:
- बुनियादी बातों - डेटा विज्ञान मूल बातें जानें।
- कोर डेटा साइंस - डेटा में हेरफेर करने और मशीन सीखने के मूल सिद्धांतों की खोज करने के लिए आवश्यक प्रोग्रामिंग भाषा सीखें।
- एप्लाइड डेटा साइंस - डेटा विज्ञान प्रोग्रामिंग भाषाओं में गहरा गोता लगाएँ और बुद्धिमान समाधान विकसित करने के लिए डेटा का लाभ उठाना शुरू करें।
पंजी यहॉ करे
निष्कर्ष
सभी edX पाठ्यक्रम का अनुसरण करना बेहद सरल है क्योंकि व्याख्यान छोटे, समझने योग्य और असाधारण रूप से बिंदु तक होते हैं। आपको अपने कौशल को सुधारने या नई तकनीकों को सीखने के लिए आवश्यक सभी जानकारी प्राप्त होगी, साथ ही अपनी नई भूमिका के साथ सहज होने के लिए सभी आवश्यक अनुभव प्राप्त होंगे।
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