Courses in Data Science
Since 2010, Data Scene in Asia has really flourished. Awareness among working professionals, freshers and undergrads is on rising. Job opportunities is increasing at a great pace. All skills are basically divided into two categories, ones that can be learnt online and ones that can only be learnt in a classroom model. In my personal opinion you can learn how to play a guitar by following an online video, whereas having all the materials available online to become a doctor, you still cannot become a doctor watching videos. I personally equate Data Analytics with practitioner-centric profession like doctor etc.
As the program is more purpose focused on building domain knowledge whereas a course is more tool focused. Opting for a course is often seen to meet a short term goal because as the tools get updated your skill gets outdated.
You must have already googled and come across a plethora of institutes offering data analytics courses. Some are way expensive while some are reasonable. But, one very important thing to keep in mind while enrolling is to know the worth of it in terms of knowledge and what at the end of the course you are developing within yourself.
Some points to consider while choosing a program
Emphasis is more on practice and not just theory.
Project is based on industry-relevant problem statements and not the age-old assignments
Learnings and Projects are collaborative and performed in teams
You get real industry tools and focus is on test-driven development
What essential skills are required for becoming a data scientist?
A data scientist is required to do the following task—
Extract and clean data (using R/Python)
Analyze data using statistics
Present data using tools like Tableau
Build predictive models using machine learning algorithms
Depending on your experience and your skills, you can be required to do one or all of the above tasks. Plus, of course, your salary varies according to the responsibilities you are assigned. If you‘re doing all of the above tasks, you, are obviously paid the most. But, get your hopes high, as a beginner you are mostly required to extract data, clean it, and analyze it. While you gradually learn other things.
From the industry perspective, you need to have the following skills, to make a career in data science—
You should know R, Python.
Statistical analysis
Machine learning algorithms like Linear Regression, Logistical Regression, etc
In addition to these, if you learn to use tools like Rapid Miner, Tableau, etc getting a job is easier.
https://imarticus.org/data-science-prodegree/#certification
To accelerate your learning, even more, do make sure that you read books with doing courses with hands-on experience, including doing projects.
COURSERA:
Data Science Specialization - The Coursera Data Science Specialization will give you a fundamental understanding of data science with the R programming language
Machine Learning Specialization - In Coursera's Machine Learning Specialization, you'll gain the ability to utilize machine learning techniques to real-world problems. Python is the preferred language of choice in these courses. Since this specialization is geared towards Scientists and Software Developers wanting to branch into data science, you're expected to have programming experience and math skills.
Applied Data Science with Python Specialization - This specialization focuses primarily on working with machine learning through Python, and it gives a strong introduction to commonly used ML toolkits, like matplotlib, pandas, nltk, sci-kit-learn, and networks.
Statistics with R Specialization - You'll be learning how to use statistical inference, modeling, and visualization techniques in R to create analysis reports. By the end, you'll have a few portfolio projects to showcase your new data analytics skills.
Recommender Systems Specialization - Recommender Systems used to be a course in the Machine Learning Specialization, but now it's broken off into its own master series. You're going to learn both how to apply the most popular recommender algorithms and also what metrics to look at when deciding which algorithm to use.
Genomic Data Science Specialization - This course uses both Python and R and by the end of the course, you will understand how to analyze and interpret data.
Big Data Specialization - The Big Data Specialization will show you how to process, analyze, and interpret large amounts of complex data using the most recent big data tech, such as Hadoop and Spark.
Data Mining Specialization - In this course, you will learn how to recognize data patterns, retrieve and visualize data and apply algorithms to structured and unstructured data.
Data Analysis and Interpretation Specialization - This specialization focuses on bringing complete data beginners from knowing almost nothing to being able to answer questions about datasets using machine learning and predictive algorithms. This course is project-based.
Microsoft Also Offers a Professional Certification - Microsoft Professional Program Certificate in Data Science
Once you have learnt the skills, the next thing I would advise you to do is to work on projects and build your portfolio. The reason I am asking you to do this is because—-companies are hesitant to allow access to their data to freshers.
เคกाเคा เคธाเคंเคธ เคฎें เคชाเค ्เคฏเค्เคฐเคฎ
2010 เคे เคฌाเคฆ เคธे, เคเคถिเคฏा เคฎें เคกेเคा เคฆृเคถ्เคฏ เคตाเคธ्เคคเคต เคฎें เคตिเคเคธिเคค เคนुเค เคนै। เคाเคฎเคाเคी เคชेเคถेเคตเคฐों, เคซ्เคฐेเคถเคฐ्เคธ เคเคฐ เค ंเคกเคฐเคाเคฐ्เคฎेंเค्เคธ เคे เคฌीเค เคाเคเคฐूเคเคคा เคฌเคข़ เคฐเคนी เคนै। เคจौเคเคฐी เคे เค เคตเคธเคฐ เคฌเคก़ी เคคेเคी เคธे เคฌเคข़ เคฐเคนे เคนैं। เคธเคญी เคौเคถเคฒ เคฎूเคฒ เคฐूเคช เคธे เคฆो เคถ्เคฐेเคฃिเคฏों เคฎें เคตिเคญाเคिเคค เคนैं, เคिเคจ्เคนें เคเคจเคฒाเคเคจ เคธीเคा เคा เคธเคเคคा เคนै เคเคฐ เคिเคจ्เคนें เคेเคตเคฒ เคเค्เคทा เคฎॉเคกเคฒ เคฎें เคธीเคा เคा เคธเคเคคा เคนै। เคฎेเคฐी เคจिเคी เคฐाเคฏ เคฎें เคเคช เคเคจเคฒाเคเคจ เคตीเคกिเคฏो เคा เคชाเคฒเคจ เคเคฐเคे เคिเคाเคฐ เคฌเคाเคจा เคธीเค เคธเคเคคे เคนैं, เคเคฌเคि เคกॉเค्เคเคฐ เคฌเคจเคจे เคे เคฒिเค เคเคจเคฒाเคเคจ เคธเคญी เคธाเคฎเค्เคฐी เคเคชเคฒเคฌ्เคง เคนोเคจे เคे เคฌाเคตเคूเคฆ, เคเคช เค เคญी เคญी เคตीเคกिเคฏो เคฆेเคเคจे เคตाเคฒे เคกॉเค्เคเคฐ เคจเคนीं เคฌเคจ เคธเคเคคे। เคฎैं เคต्เคฏเค्เคคिเคเคค เคฐूเคช เคธे เคिเคिเคค्เคธเค เคเคค्เคฏाเคฆि เคैเคธे เคिเคिเคค्เคธเค-เคेंเคฆ्เคฐिเคค เคชेเคถे เคे เคธाเคฅ เคกेเคा เคเคจाเคฒिเคिเค्เคธ เคी เคฌเคฐाเคฌเคฐी เคเคฐเคคा เคนूं।
เคूंเคि เคाเคฐ्เคฏเค्เคฐเคฎ เค เคงिเค เคเคฆ्เคฆेเคถ्เคฏ เคกोเคฎेเคจ เค्เคाเคจ เคे เคจिเคฐ्เคฎाเคฃ เคชเคฐ เคेंเคฆ्เคฐिเคค เคนै, เคเคฌเคि เคเค เคोเคฐ्เคธ เค เคงिเค เคเคชเคเคฐเคฃ เคेंเคฆ्เคฐिเคค เคนै। เคชाเค ्เคฏเค्เคฐเคฎ เคे เคฒिเค เคเคฏเคจ เคเคฐเคจा เค เค्เคธเคฐ เคเค เคฒเคु เค เคตเคงि เคे เคฒเค्เคท्เคฏ เคो เคชूเคฐा เคเคฐเคจे เคे เคฒिเค เคฆेเคा เคाเคคा เคนै เค्เคฏोंเคि เคैเคธे เคนी เคเคชเคเคฐเคฃ เค เคชเคกेเค เคนोเคคे เคนैं เคเคชเคा เคौเคถเคฒ เคชुเคฐाเคจा เคนो เคाเคคा เคนै।
เคเคช เคชเคนเคฒे เคธे เคนी googled เคเคฐ เคกेเคा เคเคจाเคฒिเคिเค्เคธ เคชाเค ्เคฏเค्เคฐเคฎों เคी เคชेเคถเคเคถ เคเคฐเคจे เคตाเคฒे เคธंเคธ्เคฅाเคจों เคे เคขेเคฐों เคฎें เคเค เคนोंเคे। เคुเค เคคเคฐीเคे เคฎเคนंเคे เคนैं เคเคฌเคि เคुเค เคเคिเคค เคนैं। เคฒेเคिเคจ, เคจाเคฎांเคเคจ เคเคฐเคคे เคธเคฎเคฏ เคง्เคฏाเคจ เคฐเคเคจे เคตाเคฒी เคเค เคฌเคนुเคค เคนी เคฎเคนเคค्เคตเคชूเคฐ्เคฃ เคฌाเคค เคฏเคน เคนै เคि เค्เคाเคจ เคे เคธंเคฆเคฐ्เคญ เคฎें เคเคธเคे เคฎूเคฒ्เคฏ เคो เคाเคจเคจा เคเคฐ เคเคช เค เคชเคจे เคญीเคคเคฐ เคो เคชाเค ्เคฏเค्เคฐเคฎ เคตिเคเคธिเคค เคเคฐ เคฐเคนे เคนैं, เคเคธเคे เค ंเคค เคฎें เค्เคฏा เคเคฐเคจा เคนै।
เคเค เคाเคฐ्เคฏเค्เคฐเคฎ เคुเคจเคคे เคธเคฎเคฏ เคुเค เคฌिंเคฆुเคं เคชเคฐ เคตिเคाเคฐ เคเคฐเคจा เคाเคนिเค
เคोเคฐ เค เคญ्เคฏाเคธ เคชเคฐ เค เคงिเค เคนै เคเคฐ เคจ เคेเคตเคฒ เคธिเคฆ्เคงांเคค เคชเคฐ।
เคชเคฐिเคฏोเคเคจा เคเคฆ्เคฏोเค-เคธंเคฌंเคงिเคค เคธเคฎเคธ्เคฏा เคฌเคฏाเคจों เคชเคฐ เคเคงाเคฐिเคค เคนै เคจ เคि เคธเคฆिเคฏों เคชुเคฐाเคจे เค เคธाเคเคจเคฎेंเค्เคธ เคชเคฐ
เคถिเค्เคทเคฃ เคเคฐ เคชเคฐिเคฏोเคเคจाเคं เคธเคนเคฏोเคी เคนैं เคเคฐ เคीเคฎों เคฎें เคช्เคฐเคฆเคฐ्เคถเคจ เคिเคฏा เคाเคคा เคนै
เคเคชเคो เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคเคฆ्เคฏोเค เคเคชเคเคฐเคฃ เคฎिเคฒเคคे เคนैं เคเคฐ เคชเคฐीเค्เคทเคฃ-เคธंเคाเคฒिเคค เคตिเคाเคธ เคชเคฐ เคง्เคฏाเคจ เคेंเคฆ्เคฐिเคค เคिเคฏा เคाเคคा เคนै
เคกेเคा เคตैเค्เคाเคจिเค เคฌเคจเคจे เคे เคฒिเค เค्เคฏा เคเคตเคถ्เคฏเค เคौเคถเคฒ เคเคตเคถ्เคฏเค เคนैं?
เคจिเคฎ्เคจเคฒिเคिเคค เคाเคฐ्เคฏ เคเคฐเคจे เคे เคฒिเค เคเค เคกेเคा เคตैเค्เคाเคจिเค เคी เคเคตเคถ्เคฏเคเคคा เคนोเคคी เคนै-
เค เคฐ्เค เคเคฐ เคธ्เคตเค्เค เคกेเคा (เคเคฐ / เคชाเคฏเคฅเคจ เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคे)
เคंเคเคก़ों เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคे เคกेเคा เคा เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ เคเคฐें
เคांเคी เคैเคธे เคเคชเคเคฐเคฃों เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคे เคตเคฐ्เคคเคฎाเคจ เคกेเคा
เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคเคฒ्เคोเคฐिเคฆเคฎ เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคे เคชूเคฐ्เคตाเคจुเคฎाเคจ เคฎॉเคกเคฒ เคฌเคจाเคं
เคเคชเคे เค เคจुเคญเคต เคเคฐ เคเคชเคे เคौเคถเคฒ เคे เคเคงाเคฐ เคชเคฐ, เคเคชเคो เคเคชเคฐोเค्เคค เคธเคญी เคाเคฐ्เคฏों เคฎें เคธे เคเค เคฏा เคธเคญी เคाเคฐ्เคฏ เคเคฐเคจे เคी เคเคตเคถ्เคฏเคเคคा เคนो เคธเคเคคी เคนै। เคเคธเคे เค เคฒाเคตा, เคจिเคถ्เคिเคค เคฐूเคช เคธे, เคเคชเคा เคตेเคคเคจ เคเคชเคे เคฆ्เคตाเคฐा เคธौंเคชी เคเค เคिเคฎ्เคฎेเคฆाเคฐिเคฏों เคे เค เคจुเคธाเคฐ เคญिเคจ्เคจ เคนोเคคा เคนै। เคฏเคฆि เคเคช เคเคชเคฐोเค्เคค เคธเคญी เคाเคฐ्เคฏों เคो เคเคฐ เคฐเคนे เคนैं, เคคो เคเคชเคो เคธ्เคชเคท्เค เคฐूเคช เคธे เคธเคฌเคธे เค เคงिเค เคญुเคเคคाเคจ เคिเคฏा เคाเคคा เคนै। เคฒेเคिเคจ, เค เคชเคจी เคเคถाเคं เคो เคเค्เค เคช्เคฐाเคช्เคค เคเคฐें, เคเค เคถुเคฐुเคเคค เคे เคฐूเคช เคฎें เคเคชเคो เค्เคฏाเคฆाเคคเคฐ เคกेเคा เคจिเคाเคฒเคจे, เคเคธे เคธाเคซ เคเคฐเคจे เคเคฐ เคเคธเคा เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ เคเคฐเคจे เคी เคเคตเคถ्เคฏเคเคคा เคนोเคคी เคนै। เคเคฌเคि เคเคช เคงीเคฐे-เคงीเคฐे เค เคจ्เคฏ เคीเคें เคธीเคเคคे เคนैं।
เคเคฆ्เคฏोเค เคे เคฆृเคท्เคिเคोเคฃ เคธे, เคเคชเคो เคกेเคा เคตिเค्เคाเคจ เคฎें เค เคชเคจा เคเคฐिเคฏเคฐ เคฌเคจाเคจे เคे เคฒिเค, เคจिเคฎ्เคจ เคौเคถเคฒ เคฐเคเคจे เคी เคเคตเคถ्เคฏเคเคคा เคนै-
เคเคชเคो เคเคฐ, เคชाเคฏเคฅเคจ เคो เคाเคจเคจा เคाเคนिเค।
เคธांเค्เคฏिเคीเคฏ เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ
เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคเคฒ्เคोเคฐिเคฆเคฎ เคैเคธे เคฐैเคिเค เคช्เคฐเคคिเคเคฎเคจ, เคฒॉเคिเคธ्เคिเค เคช्เคฐเคคिเคเคฎเคจ, เคเคฆि
เคเคจเคे เค เคคिเคฐिเค्เคค, เคฏเคฆि เคเคช เคฐैเคชिเคก เคฎाเคเคจเคฐ, เคांเคी เคเคฆि เคैเคธे เคเคชเคเคฐเคฃों เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคจा เคธीเคเคคे เคนैं, เคคो เคจौเคเคฐी เคชाเคจा เคเคธाเคจ เคนो เคाเคคा เคนै।
https://imarticus.org/data-science-prodegree/#certification
เค เคชเคจे เคธीเคเคจे เคฎें เคคेเคी เคฒाเคจे เคे เคฒिเค, เคเคฐ เคญी เค เคงिเค, เคฏเคน เคธुเคจिเคถ्เคिเคค เคเคฐें เคि เคเคช เคช्เคฐोเคेเค्เค्เคธ เคเคฐเคจे เคे เคธाเคฅ-เคธाเคฅ เคนाเคฅों เคธे เค เคจुเคญเคต เคे เคธाเคฅ เคोเคฐ्เคธ เคเคฐ เคฐเคนे เคนैं।
Coursera:
เคกेเคा เคธाเคंเคธ เคธ्เคชेเคถเคฒाเคเคेเคถเคจ - เคोเคฐ्เคेเคฐा เคกेเคा เคธाเคंเคธ เคธ्เคชेเคถเคฒाเคเค़ेเคถเคจ เคเคชเคो เคเคฐ เคช्เคฐोเค्เคฐाเคฎिंเค เคญाเคทा เคे เคธाเคฅ เคกेเคा เคธाเคंเคธ เคी เคเค เคฌुเคจिเคฏाเคฆी เคธเคฎเค เคฆेเคा
เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคธ्เคชेเคถเคฒाเคเคेเคถเคจ - เคौเคฐเคธेเคฐा เคी เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคธ्เคชेเคถเคฒाเคเคेเคถเคจ เคฎें, เคเคช เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคคเคเคจीเคों เคो เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคฆुเคจिเคฏा เคी เคธเคฎเคธ्เคฏाเคं เคे เคฒिเค เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคจे เคी เค्เคทเคฎเคคा เคนाเคธिเคฒ เคเคฐेंเคे। เคเคจ เคชाเค ्เคฏเค्เคฐเคฎों เคฎें เคชเคธंเคฆ เคी เคชเคธंเคฆीเคฆा เคญाเคทा เคชाเคฏเคฅเคจ เคนै। เคूंเคि เคฏเคน เคตिเคถेเคทเค्เคเคคा เคตैเค्เคाเคจिเคों เคเคฐ เคธॉเคซ्เคเคตेเคฏเคฐ เคกेเคตเคฒเคชเคฐ्เคธ เคे เคฒिเค เคคैเคฏाเคฐ เคนै, เคो เคกेเคा เคตिเค्เคाเคจ เคฎें เคถाเคा เคเคฐเคจा เคाเคนเคคे เคนैं, เคเคชเคो เคช्เคฐोเค्เคฐाเคฎिंเค เค เคจुเคญเคต เคเคฐ เคเคฃिเคค เคौเคถเคฒ เคी เคเคฎ्เคฎीเคฆ เคนै।
เคชाเคฏเคฅเคจ เคธ्เคชेเคถเคฒाเคเคेเคถเคจ เคे เคธाเคฅ เคเคช्เคฒाเคเคก เคกेเคा เคธाเคंเคธ - เคฏเคน เคตिเคถेเคทเค्เคเคคा เคฎुเค्เคฏ เคฐूเคช เคธे เคชाเคฏเคฅเคจ เคे เคฎाเคง्เคฏเคฎ เคธे เคฎเคถीเคจ เคธीเคเคจे เคे เคธाเคฅ เคाเคฎ เคเคฐเคจे เคชเคฐ เคेंเคฆ्เคฐिเคค เคนै, เคเคฐ เคฏเคน เคเคฎเคคौเคฐ เคชเคฐ เคเคธ्เคคेเคฎाเคฒ เคिเค เคाเคจे เคตाเคฒे เคเคฎเคเคฒ เคूเคฒเคिเค्เคธ, เคैเคธे เคि เคฎेเคเคช्เคฒोเคเคฒिเคฌ, เคชांเคกा, เคเคจเคเคฒเคीเคे, เคตिเค्เคाเคจ-เคिเค-เคฒเคฐ्เคจ เคเคฐ เคจेเคเคตเคฐ्เค เคा เคเค เคฎเคเคฌूเคค เคชเคฐिเคเคฏ เคฆेเคคा เคนै।
R เคตिเคถेเคทเค्เคเคคा เคे เคธाเคฅ เคंเคเคก़े - เคเคช เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ เคฐिเคชोเคฐ्เค เคฌเคจाเคจे เคे เคฒिเค R เคฎें เคธांเค्เคฏिเคीเคฏ เคจिเคท्เคเคฐ्เคท, เคฎॉเคกเคฒिंเค เคเคฐ เคตिเค़ुเค เคฒाเคเค़ेเคถเคจ เคคเคเคจीเคों เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคจा เคธीเคेंเคे। เค ंเคค เคคเค, เคเคชเคे เคชाเคธ เค เคชเคจे เคจเค เคกेเคा เคเคจाเคฒिเคिเค्เคธ เคौเคถเคฒ เคฆिเคाเคจे เคे เคฒिเค เคुเค เคชोเคฐ्เคเคซोเคฒिเคฏो เคช्เคฐोเคेเค्เค เคนोंเคे।
เค เคจुเคถंเคธिเคค เคธिเคธ्เคเคฎ เคตिเคถेเคทเค्เคเคคा - เคฎเคถीเคจ เคธीเคเคจे เคी เคตिเคถेเคทเค्เคเคคा เคฎें เคเค เคोเคฐ्เคธ เคนुเค เคเคฐเคคा เคฅा, เคฒेเคिเคจ เค เคฌ เคฏเคน เค เคชเคจी เคฎाเคธ्เคเคฐ เคถ्เคฐृंเคเคฒा เคฎें เคूเค เคเคฏा เคนै। เคเคช เคฆोเคจों เคो เคธเคฌเคธे เคฒोเคเคช्เคฐिเคฏ เคธिเคซाเคฐिเคถ เคเคฐเคจे เคตाเคฒे เคเคฒ्เคोเคฐिเคฆเคฎ เคो เคฒाเคू เคเคฐเคจे เคे เคฌाเคฐे เคฎें เคाเคจเคจे เคा เคฐเคนे เคนैं เคเคฐ เคฏเคน เคญी เคคเคฏ เคเคฐเคจा เคนै เคि เคिเคธ เคเคฒ्เคोเคฐिเคฆเคฎ เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคคे เคธเคฎเคฏ เคฏเคน เคฆेเคเคจा เคนै เคि เค्เคฏा เคฎैเค्เคฐिเค्เคธ เคนै।
เคीเคจोเคฎिเค เคกेเคा เคธाเคंเคธ เคธ्เคชेเคถเคฒाเคเคेเคถเคจ - เคฏเคน เคोเคฐ्เคธ เคชाเคฏเคฅเคจ เคเคฐ เคเคฐ เคฆोเคจों เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคคा เคนै เคเคฐ เคชाเค ्เคฏเค्เคฐเคฎ เคे เค ंเคค เคคเค, เคเคช เคธเคฎเค เคाเคंเคे เคि เคกेเคा เคा เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ เคเคฐ เคต्เคฏाเค्เคฏा เคैเคธे เคเคฐें।
เคฌिเค เคกेเคा เคธ्เคชेเคถเคฒाเคเค़ेเคถเคจ - เคฌिเค เคกेเคा เคธ्เคชेเคถเคฒाเคเค़ेเคถเคจ เคเคชเคो เคฆिเคाเคเคा เคि เคैเคธे เคธเคฌเคธे เคนाเคฒ เคे เคฌเคก़े เคกेเคा เคคเคเคจीเค, เคैเคธे เคि Hadoop เคเคฐ Spark เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคे เคฌเคก़ी เคฎाเคค्เคฐा เคฎें เคเคिเคฒ เคกेเคा เคो เคธंเคธाเคงिเคค, เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ เคเคฐ เคต्เคฏाเค्เคฏा เคเคฐเคจा เคนै।
เคกेเคा เคฎाเคเคจिंเค เคธ्เคชेเคถเคฒाเคเค़ेเคถเคจ - เคเคธ เคोเคฐ्เคธ เคฎें, เคเคช เคธीเคेंเคे เคि เคกेเคा เคชैเคเคฐ्เคจ เคो เคैเคธे เคชเคนเคाเคจा เคाเค, เคกेเคा เคो เคชुเคจः เคช्เคฐाเคช्เคค เคเคฐ เคเคฒ्เคชเคจा เคเคฐें เคเคฐ เคธंเคฐเคिเคค เคเคฐ เค เคธंเคฐเคिเคค เคกेเคा เคชเคฐ เคเคฒ्เคोเคฐिเคฆเคฎ เคฒाเคू เคเคฐें।
เคกेเคा เคเคจाเคฒिเคธिเคธ เคเคฐ เคंเคเคฐเคช्เคฐिเคेเคถเคจ เคธ्เคชेเคถเคฒाเคเค़ेเคถเคจ - เคฏเคน เคธ्เคชेเคถเคฒाเคเค़ेเคถเคจ เคกेเคा เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคจे เคตाเคฒे เคกेเคा เคे เคฌाเคฐे เคฎें เคธเคตाเคฒों เคे เคเคตाเคฌ เคฆेเคจे เคฎें เคธเค्เคทเคฎ เคนोเคจे เคธे เคฒเคเคญเค เคुเค เคญी เคจเคนीं เคाเคจเคจे เคธे เคชूเคฐा เคกेเคा เคถुเคฐुเคเคคी เคฒाเคจे เคชเคฐ เคेंเคฆ्เคฐिเคค เคนै
Since 2010, Data Scene in Asia has really flourished. Awareness among working professionals, freshers and undergrads is on rising. Job opportunities is increasing at a great pace. All skills are basically divided into two categories, ones that can be learnt online and ones that can only be learnt in a classroom model. In my personal opinion you can learn how to play a guitar by following an online video, whereas having all the materials available online to become a doctor, you still cannot become a doctor watching videos. I personally equate Data Analytics with practitioner-centric profession like doctor etc.
As the program is more purpose focused on building domain knowledge whereas a course is more tool focused. Opting for a course is often seen to meet a short term goal because as the tools get updated your skill gets outdated.
You must have already googled and come across a plethora of institutes offering data analytics courses. Some are way expensive while some are reasonable. But, one very important thing to keep in mind while enrolling is to know the worth of it in terms of knowledge and what at the end of the course you are developing within yourself.
Some points to consider while choosing a program
Emphasis is more on practice and not just theory.
Project is based on industry-relevant problem statements and not the age-old assignments
Learnings and Projects are collaborative and performed in teams
You get real industry tools and focus is on test-driven development
What essential skills are required for becoming a data scientist?
A data scientist is required to do the following task—
Extract and clean data (using R/Python)
Analyze data using statistics
Present data using tools like Tableau
Build predictive models using machine learning algorithms
Depending on your experience and your skills, you can be required to do one or all of the above tasks. Plus, of course, your salary varies according to the responsibilities you are assigned. If you‘re doing all of the above tasks, you, are obviously paid the most. But, get your hopes high, as a beginner you are mostly required to extract data, clean it, and analyze it. While you gradually learn other things.
From the industry perspective, you need to have the following skills, to make a career in data science—
You should know R, Python.
Statistical analysis
Machine learning algorithms like Linear Regression, Logistical Regression, etc
In addition to these, if you learn to use tools like Rapid Miner, Tableau, etc getting a job is easier.
https://imarticus.org/data-science-prodegree/#certification
To accelerate your learning, even more, do make sure that you read books with doing courses with hands-on experience, including doing projects.
COURSERA:
Data Science Specialization - The Coursera Data Science Specialization will give you a fundamental understanding of data science with the R programming language
Machine Learning Specialization - In Coursera's Machine Learning Specialization, you'll gain the ability to utilize machine learning techniques to real-world problems. Python is the preferred language of choice in these courses. Since this specialization is geared towards Scientists and Software Developers wanting to branch into data science, you're expected to have programming experience and math skills.
Applied Data Science with Python Specialization - This specialization focuses primarily on working with machine learning through Python, and it gives a strong introduction to commonly used ML toolkits, like matplotlib, pandas, nltk, sci-kit-learn, and networks.
Statistics with R Specialization - You'll be learning how to use statistical inference, modeling, and visualization techniques in R to create analysis reports. By the end, you'll have a few portfolio projects to showcase your new data analytics skills.
Recommender Systems Specialization - Recommender Systems used to be a course in the Machine Learning Specialization, but now it's broken off into its own master series. You're going to learn both how to apply the most popular recommender algorithms and also what metrics to look at when deciding which algorithm to use.
Genomic Data Science Specialization - This course uses both Python and R and by the end of the course, you will understand how to analyze and interpret data.
Big Data Specialization - The Big Data Specialization will show you how to process, analyze, and interpret large amounts of complex data using the most recent big data tech, such as Hadoop and Spark.
Data Mining Specialization - In this course, you will learn how to recognize data patterns, retrieve and visualize data and apply algorithms to structured and unstructured data.
Data Analysis and Interpretation Specialization - This specialization focuses on bringing complete data beginners from knowing almost nothing to being able to answer questions about datasets using machine learning and predictive algorithms. This course is project-based.
Microsoft Also Offers a Professional Certification - Microsoft Professional Program Certificate in Data Science
Once you have learnt the skills, the next thing I would advise you to do is to work on projects and build your portfolio. The reason I am asking you to do this is because—-companies are hesitant to allow access to their data to freshers.
เคกाเคा เคธाเคंเคธ เคฎें เคชाเค ्เคฏเค्เคฐเคฎ
2010 เคे เคฌाเคฆ เคธे, เคเคถिเคฏा เคฎें เคกेเคा เคฆृเคถ्เคฏ เคตाเคธ्เคคเคต เคฎें เคตिเคเคธिเคค เคนुเค เคนै। เคाเคฎเคाเคी เคชेเคถेเคตเคฐों, เคซ्เคฐेเคถเคฐ्เคธ เคเคฐ เค ंเคกเคฐเคाเคฐ्เคฎेंเค्เคธ เคे เคฌीเค เคाเคเคฐूเคเคคा เคฌเคข़ เคฐเคนी เคนै। เคจौเคเคฐी เคे เค เคตเคธเคฐ เคฌเคก़ी เคคेเคी เคธे เคฌเคข़ เคฐเคนे เคนैं। เคธเคญी เคौเคถเคฒ เคฎूเคฒ เคฐूเคช เคธे เคฆो เคถ्เคฐेเคฃिเคฏों เคฎें เคตिเคญाเคिเคค เคนैं, เคिเคจ्เคนें เคเคจเคฒाเคเคจ เคธीเคा เคा เคธเคเคคा เคนै เคเคฐ เคिเคจ्เคนें เคेเคตเคฒ เคเค्เคทा เคฎॉเคกเคฒ เคฎें เคธीเคा เคा เคธเคเคคा เคนै। เคฎेเคฐी เคจिเคी เคฐाเคฏ เคฎें เคเคช เคเคจเคฒाเคเคจ เคตीเคกिเคฏो เคा เคชाเคฒเคจ เคเคฐเคे เคिเคाเคฐ เคฌเคाเคจा เคธीเค เคธเคเคคे เคนैं, เคเคฌเคि เคกॉเค्เคเคฐ เคฌเคจเคจे เคे เคฒिเค เคเคจเคฒाเคเคจ เคธเคญी เคธाเคฎเค्เคฐी เคเคชเคฒเคฌ्เคง เคนोเคจे เคे เคฌाเคตเคूเคฆ, เคเคช เค เคญी เคญी เคตीเคกिเคฏो เคฆेเคเคจे เคตाเคฒे เคกॉเค्เคเคฐ เคจเคนीं เคฌเคจ เคธเคเคคे। เคฎैं เคต्เคฏเค्เคคिเคเคค เคฐूเคช เคธे เคिเคिเคค्เคธเค เคเคค्เคฏाเคฆि เคैเคธे เคिเคिเคค्เคธเค-เคेंเคฆ्เคฐिเคค เคชेเคถे เคे เคธाเคฅ เคกेเคा เคเคจाเคฒिเคिเค्เคธ เคी เคฌเคฐाเคฌเคฐी เคเคฐเคคा เคนूं।
เคूंเคि เคाเคฐ्เคฏเค्เคฐเคฎ เค เคงिเค เคเคฆ्เคฆेเคถ्เคฏ เคกोเคฎेเคจ เค्เคाเคจ เคे เคจिเคฐ्เคฎाเคฃ เคชเคฐ เคेंเคฆ्เคฐिเคค เคนै, เคเคฌเคि เคเค เคोเคฐ्เคธ เค เคงिเค เคเคชเคเคฐเคฃ เคेंเคฆ्เคฐिเคค เคนै। เคชाเค ्เคฏเค्เคฐเคฎ เคे เคฒिเค เคเคฏเคจ เคเคฐเคจा เค เค्เคธเคฐ เคเค เคฒเคु เค เคตเคงि เคे เคฒเค्เคท्เคฏ เคो เคชूเคฐा เคเคฐเคจे เคे เคฒिเค เคฆेเคा เคाเคคा เคนै เค्เคฏोंเคि เคैเคธे เคนी เคเคชเคเคฐเคฃ เค เคชเคกेเค เคนोเคคे เคนैं เคเคชเคा เคौเคถเคฒ เคชुเคฐाเคจा เคนो เคाเคคा เคนै।
เคเคช เคชเคนเคฒे เคธे เคนी googled เคเคฐ เคกेเคा เคเคจाเคฒिเคिเค्เคธ เคชाเค ्เคฏเค्เคฐเคฎों เคी เคชेเคถเคเคถ เคเคฐเคจे เคตाเคฒे เคธंเคธ्เคฅाเคจों เคे เคขेเคฐों เคฎें เคเค เคนोंเคे। เคुเค เคคเคฐीเคे เคฎเคนंเคे เคนैं เคเคฌเคि เคुเค เคเคिเคค เคนैं। เคฒेเคिเคจ, เคจाเคฎांเคเคจ เคเคฐเคคे เคธเคฎเคฏ เคง्เคฏाเคจ เคฐเคเคจे เคตाเคฒी เคเค เคฌเคนुเคค เคนी เคฎเคนเคค्เคตเคชूเคฐ्เคฃ เคฌाเคค เคฏเคน เคนै เคि เค्เคाเคจ เคे เคธंเคฆเคฐ्เคญ เคฎें เคเคธเคे เคฎूเคฒ्เคฏ เคो เคाเคจเคจा เคเคฐ เคเคช เค เคชเคจे เคญीเคคเคฐ เคो เคชाเค ्เคฏเค्เคฐเคฎ เคตिเคเคธिเคค เคเคฐ เคฐเคนे เคนैं, เคเคธเคे เค ंเคค เคฎें เค्เคฏा เคเคฐเคจा เคนै।
เคเค เคाเคฐ्เคฏเค्เคฐเคฎ เคुเคจเคคे เคธเคฎเคฏ เคुเค เคฌिंเคฆुเคं เคชเคฐ เคตिเคाเคฐ เคเคฐเคจा เคाเคนिเค
เคोเคฐ เค เคญ्เคฏाเคธ เคชเคฐ เค เคงिเค เคนै เคเคฐ เคจ เคेเคตเคฒ เคธिเคฆ्เคงांเคค เคชเคฐ।
เคชเคฐिเคฏोเคเคจा เคเคฆ्เคฏोเค-เคธंเคฌंเคงिเคค เคธเคฎเคธ्เคฏा เคฌเคฏाเคจों เคชเคฐ เคเคงाเคฐिเคค เคนै เคจ เคि เคธเคฆिเคฏों เคชुเคฐाเคจे เค เคธाเคเคจเคฎेंเค्เคธ เคชเคฐ
เคถिเค्เคทเคฃ เคเคฐ เคชเคฐिเคฏोเคเคจाเคं เคธเคนเคฏोเคी เคนैं เคเคฐ เคीเคฎों เคฎें เคช्เคฐเคฆเคฐ्เคถเคจ เคिเคฏा เคाเคคा เคนै
เคเคชเคो เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคเคฆ्เคฏोเค เคเคชเคเคฐเคฃ เคฎिเคฒเคคे เคนैं เคเคฐ เคชเคฐीเค्เคทเคฃ-เคธंเคाเคฒिเคค เคตिเคाเคธ เคชเคฐ เคง्เคฏाเคจ เคेंเคฆ्เคฐिเคค เคिเคฏा เคाเคคा เคนै
เคกेเคा เคตैเค्เคाเคจिเค เคฌเคจเคจे เคे เคฒिเค เค्เคฏा เคเคตเคถ्เคฏเค เคौเคถเคฒ เคเคตเคถ्เคฏเค เคนैं?
เคจिเคฎ्เคจเคฒिเคिเคค เคाเคฐ्เคฏ เคเคฐเคจे เคे เคฒिเค เคเค เคกेเคा เคตैเค्เคाเคจिเค เคी เคเคตเคถ्เคฏเคเคคा เคนोเคคी เคนै-
เค เคฐ्เค เคเคฐ เคธ्เคตเค्เค เคกेเคा (เคเคฐ / เคชाเคฏเคฅเคจ เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคे)
เคंเคเคก़ों เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคे เคกेเคा เคा เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ เคเคฐें
เคांเคी เคैเคธे เคเคชเคเคฐเคฃों เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคे เคตเคฐ्เคคเคฎाเคจ เคกेเคा
เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคเคฒ्เคोเคฐिเคฆเคฎ เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคे เคชूเคฐ्เคตाเคจुเคฎाเคจ เคฎॉเคกเคฒ เคฌเคจाเคं
เคเคชเคे เค เคจुเคญเคต เคเคฐ เคเคชเคे เคौเคถเคฒ เคे เคเคงाเคฐ เคชเคฐ, เคเคชเคो เคเคชเคฐोเค्เคค เคธเคญी เคाเคฐ्เคฏों เคฎें เคธे เคเค เคฏा เคธเคญी เคाเคฐ्เคฏ เคเคฐเคจे เคी เคเคตเคถ्เคฏเคเคคा เคนो เคธเคเคคी เคนै। เคเคธเคे เค เคฒाเคตा, เคจिเคถ्เคिเคค เคฐूเคช เคธे, เคเคชเคा เคตेเคคเคจ เคเคชเคे เคฆ्เคตाเคฐा เคธौंเคชी เคเค เคिเคฎ्เคฎेเคฆाเคฐिเคฏों เคे เค เคจुเคธाเคฐ เคญिเคจ्เคจ เคนोเคคा เคนै। เคฏเคฆि เคเคช เคเคชเคฐोเค्เคค เคธเคญी เคाเคฐ्เคฏों เคो เคเคฐ เคฐเคนे เคนैं, เคคो เคเคชเคो เคธ्เคชเคท्เค เคฐूเคช เคธे เคธเคฌเคธे เค เคงिเค เคญुเคเคคाเคจ เคिเคฏा เคाเคคा เคนै। เคฒेเคिเคจ, เค เคชเคจी เคเคถाเคं เคो เคเค्เค เคช्เคฐाเคช्เคค เคเคฐें, เคเค เคถुเคฐुเคเคค เคे เคฐूเคช เคฎें เคเคชเคो เค्เคฏाเคฆाเคคเคฐ เคกेเคा เคจिเคाเคฒเคจे, เคเคธे เคธाเคซ เคเคฐเคจे เคเคฐ เคเคธเคा เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ เคเคฐเคจे เคी เคเคตเคถ्เคฏเคเคคा เคนोเคคी เคนै। เคเคฌเคि เคเคช เคงीเคฐे-เคงीเคฐे เค เคจ्เคฏ เคीเคें เคธीเคเคคे เคนैं।
เคเคฆ्เคฏोเค เคे เคฆृเคท्เคिเคोเคฃ เคธे, เคเคชเคो เคกेเคा เคตिเค्เคाเคจ เคฎें เค เคชเคจा เคเคฐिเคฏเคฐ เคฌเคจाเคจे เคे เคฒिเค, เคจिเคฎ्เคจ เคौเคถเคฒ เคฐเคเคจे เคी เคเคตเคถ्เคฏเคเคคा เคนै-
เคเคชเคो เคเคฐ, เคชाเคฏเคฅเคจ เคो เคाเคจเคจा เคाเคนिเค।
เคธांเค्เคฏिเคीเคฏ เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ
เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคเคฒ्เคोเคฐिเคฆเคฎ เคैเคธे เคฐैเคिเค เคช्เคฐเคคिเคเคฎเคจ, เคฒॉเคिเคธ्เคिเค เคช्เคฐเคคिเคเคฎเคจ, เคเคฆि
เคเคจเคे เค เคคिเคฐिเค्เคค, เคฏเคฆि เคเคช เคฐैเคชिเคก เคฎाเคเคจเคฐ, เคांเคी เคเคฆि เคैเคธे เคเคชเคเคฐเคฃों เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคจा เคธीเคเคคे เคนैं, เคคो เคจौเคเคฐी เคชाเคจा เคเคธाเคจ เคนो เคाเคคा เคนै।
https://imarticus.org/data-science-prodegree/#certification
เค เคชเคจे เคธीเคเคจे เคฎें เคคेเคी เคฒाเคจे เคे เคฒिเค, เคเคฐ เคญी เค เคงिเค, เคฏเคน เคธुเคจिเคถ्เคिเคค เคเคฐें เคि เคเคช เคช्เคฐोเคेเค्เค्เคธ เคเคฐเคจे เคे เคธाเคฅ-เคธाเคฅ เคนाเคฅों เคธे เค เคจुเคญเคต เคे เคธाเคฅ เคोเคฐ्เคธ เคเคฐ เคฐเคนे เคนैं।
Coursera:
เคกेเคा เคธाเคंเคธ เคธ्เคชेเคถเคฒाเคเคेเคถเคจ - เคोเคฐ्เคेเคฐा เคกेเคा เคธाเคंเคธ เคธ्เคชेเคถเคฒाเคเค़ेเคถเคจ เคเคชเคो เคเคฐ เคช्เคฐोเค्เคฐाเคฎिंเค เคญाเคทा เคे เคธाเคฅ เคกेเคा เคธाเคंเคธ เคी เคเค เคฌुเคจिเคฏाเคฆी เคธเคฎเค เคฆेเคा
เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคธ्เคชेเคถเคฒाเคเคेเคถเคจ - เคौเคฐเคธेเคฐा เคी เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคธ्เคชेเคถเคฒाเคเคेเคถเคจ เคฎें, เคเคช เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคคเคเคจीเคों เคो เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคฆुเคจिเคฏा เคी เคธเคฎเคธ्เคฏाเคं เคे เคฒिเค เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคจे เคी เค्เคทเคฎเคคा เคนाเคธिเคฒ เคเคฐेंเคे। เคเคจ เคชाเค ्เคฏเค्เคฐเคฎों เคฎें เคชเคธंเคฆ เคी เคชเคธंเคฆीเคฆा เคญाเคทा เคชाเคฏเคฅเคจ เคนै। เคूंเคि เคฏเคน เคตिเคถेเคทเค्เคเคคा เคตैเค्เคाเคจिเคों เคเคฐ เคธॉเคซ्เคเคตेเคฏเคฐ เคกेเคตเคฒเคชเคฐ्เคธ เคे เคฒिเค เคคैเคฏाเคฐ เคนै, เคो เคกेเคा เคตिเค्เคाเคจ เคฎें เคถाเคा เคเคฐเคจा เคाเคนเคคे เคนैं, เคเคชเคो เคช्เคฐोเค्เคฐाเคฎिंเค เค เคจुเคญเคต เคเคฐ เคเคฃिเคค เคौเคถเคฒ เคी เคเคฎ्เคฎीเคฆ เคนै।
เคชाเคฏเคฅเคจ เคธ्เคชेเคถเคฒाเคเคेเคถเคจ เคे เคธाเคฅ เคเคช्เคฒाเคเคก เคกेเคा เคธाเคंเคธ - เคฏเคน เคตिเคถेเคทเค्เคเคคा เคฎुเค्เคฏ เคฐूเคช เคธे เคชाเคฏเคฅเคจ เคे เคฎाเคง्เคฏเคฎ เคธे เคฎเคถीเคจ เคธीเคเคจे เคे เคธाเคฅ เคाเคฎ เคเคฐเคจे เคชเคฐ เคेंเคฆ्เคฐिเคค เคนै, เคเคฐ เคฏเคน เคเคฎเคคौเคฐ เคชเคฐ เคเคธ्เคคेเคฎाเคฒ เคिเค เคाเคจे เคตाเคฒे เคเคฎเคเคฒ เคूเคฒเคिเค्เคธ, เคैเคธे เคि เคฎेเคเคช्เคฒोเคเคฒिเคฌ, เคชांเคกा, เคเคจเคเคฒเคीเคे, เคตिเค्เคाเคจ-เคिเค-เคฒเคฐ्เคจ เคเคฐ เคจेเคเคตเคฐ्เค เคा เคเค เคฎเคเคฌूเคค เคชเคฐिเคเคฏ เคฆेเคคा เคนै।
R เคตिเคถेเคทเค्เคเคคा เคे เคธाเคฅ เคंเคเคก़े - เคเคช เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ เคฐिเคชोเคฐ्เค เคฌเคจाเคจे เคे เคฒिเค R เคฎें เคธांเค्เคฏिเคीเคฏ เคจिเคท्เคเคฐ्เคท, เคฎॉเคกเคฒिंเค เคเคฐ เคตिเค़ुเค เคฒाเคเค़ेเคถเคจ เคคเคเคจीเคों เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคจा เคธीเคेंเคे। เค ंเคค เคคเค, เคเคชเคे เคชाเคธ เค เคชเคจे เคจเค เคกेเคा เคเคจाเคฒिเคिเค्เคธ เคौเคถเคฒ เคฆिเคाเคจे เคे เคฒिเค เคुเค เคชोเคฐ्เคเคซोเคฒिเคฏो เคช्เคฐोเคेเค्เค เคนोंเคे।
เค เคจुเคถंเคธिเคค เคธिเคธ्เคเคฎ เคตिเคถेเคทเค्เคเคคा - เคฎเคถीเคจ เคธीเคเคจे เคी เคตिเคถेเคทเค्เคเคคा เคฎें เคเค เคोเคฐ्เคธ เคนुเค เคเคฐเคคा เคฅा, เคฒेเคिเคจ เค เคฌ เคฏเคน เค เคชเคจी เคฎाเคธ्เคเคฐ เคถ्เคฐृंเคเคฒा เคฎें เคूเค เคเคฏा เคนै। เคเคช เคฆोเคจों เคो เคธเคฌเคธे เคฒोเคเคช्เคฐिเคฏ เคธिเคซाเคฐिเคถ เคเคฐเคจे เคตाเคฒे เคเคฒ्เคोเคฐिเคฆเคฎ เคो เคฒाเคू เคเคฐเคจे เคे เคฌाเคฐे เคฎें เคाเคจเคจे เคा เคฐเคนे เคนैं เคเคฐ เคฏเคน เคญी เคคเคฏ เคเคฐเคจा เคนै เคि เคिเคธ เคเคฒ्เคोเคฐिเคฆเคฎ เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคคे เคธเคฎเคฏ เคฏเคน เคฆेเคเคจा เคนै เคि เค्เคฏा เคฎैเค्เคฐिเค्เคธ เคนै।
เคीเคจोเคฎिเค เคกेเคा เคธाเคंเคธ เคธ्เคชेเคถเคฒाเคเคेเคถเคจ - เคฏเคน เคोเคฐ्เคธ เคชाเคฏเคฅเคจ เคเคฐ เคเคฐ เคฆोเคจों เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคคा เคนै เคเคฐ เคชाเค ्เคฏเค्เคฐเคฎ เคे เค ंเคค เคคเค, เคเคช เคธเคฎเค เคाเคंเคे เคि เคกेเคा เคा เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ เคเคฐ เคต्เคฏाเค्เคฏा เคैเคธे เคเคฐें।
เคฌिเค เคกेเคा เคธ्เคชेเคถเคฒाเคเค़ेเคถเคจ - เคฌिเค เคกेเคा เคธ्เคชेเคถเคฒाเคเค़ेเคถเคจ เคเคชเคो เคฆिเคाเคเคा เคि เคैเคธे เคธเคฌเคธे เคนाเคฒ เคे เคฌเคก़े เคกेเคा เคคเคเคจीเค, เคैเคธे เคि Hadoop เคเคฐ Spark เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคे เคฌเคก़ी เคฎाเคค्เคฐा เคฎें เคเคिเคฒ เคกेเคा เคो เคธंเคธाเคงिเคค, เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ เคเคฐ เคต्เคฏाเค्เคฏा เคเคฐเคจा เคนै।
เคกेเคा เคฎाเคเคจिंเค เคธ्เคชेเคถเคฒाเคเค़ेเคถเคจ - เคเคธ เคोเคฐ्เคธ เคฎें, เคเคช เคธीเคेंเคे เคि เคกेเคा เคชैเคเคฐ्เคจ เคो เคैเคธे เคชเคนเคाเคจा เคाเค, เคกेเคा เคो เคชुเคจः เคช्เคฐाเคช्เคค เคเคฐ เคเคฒ्เคชเคจा เคเคฐें เคเคฐ เคธंเคฐเคिเคค เคเคฐ เค เคธंเคฐเคिเคค เคกेเคा เคชเคฐ เคเคฒ्เคोเคฐिเคฆเคฎ เคฒाเคू เคเคฐें।
เคกेเคा เคเคจाเคฒिเคธिเคธ เคเคฐ เคंเคเคฐเคช्เคฐिเคेเคถเคจ เคธ्เคชेเคถเคฒाเคเค़ेเคถเคจ - เคฏเคน เคธ्เคชेเคถเคฒाเคเค़ेเคถเคจ เคกेเคा เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคจे เคตाเคฒे เคกेเคा เคे เคฌाเคฐे เคฎें เคธเคตाเคฒों เคे เคเคตाเคฌ เคฆेเคจे เคฎें เคธเค्เคทเคฎ เคนोเคจे เคธे เคฒเคเคญเค เคुเค เคญी เคจเคนीं เคाเคจเคจे เคธे เคชूเคฐा เคกेเคा เคถुเคฐुเคเคคी เคฒाเคจे เคชเคฐ เคेंเคฆ्เคฐिเคค เคนै
Amazing post thanks for sharing
ReplyDeleteget more details form https://www.slajobs.com/data-science-training-in-chennai/
Data Science Course in Chennai
ReplyDeletePropel your career with the on-demand Data Science Course in Chennai with the appropriate tools and techniques at SLA. Learn from fundamentals, Machine Learning Concepts, AI Strategies, SAS, Statistics, Tableau, Hadoop, Apache Spark, and Programming Skills with Python, and R Languages. Promising career after the course completion on these top trending courses with the industry-endorsed certifications.
https://www.slajobs.com/data-science-training-in-chennai/