AulaPro اپنے صارفین کو بہتر تجربہ فراہم کرنے کے لیے کوکیز کا استعمال کرتا ہے۔ آپ مزید معلومات حاصل کر سکتے ہیں۔ یہاں، یا براؤزنگ جاری رکھنے کے لیے صرف "میں قبول کرتا ہوں" یا اس نوٹس کے باہر کلک کریں۔
مجازی کورس: Udemy |
اس کورس کو 100 سے زیادہ کورسز کے کیٹلاگ کے اندر Udemy کے بہترین کورسز کے ٹاپ 135.000 میں درجہ دیا گیا تھا۔
ProblemData سائنسدان اس صدی میں ترقی کے لیے موزوں ترین پیشوں میں سے ایک ہے۔
یہ ڈیجیٹل، پروگرامنگ پر مبنی اور تجزیاتی ہے۔
لہذا، یہ حیرت انگیز نہیں ہے کہ ڈیٹا سائنسدانوں کی مانگ میں ملازمت کی مارکیٹ میں اضافہ ہوا ہے.
تاہم سپلائی بہت محدود رہی ہے۔
ڈیٹا سائنسدان کی حیثیت سے خدمات حاصل کرنے کے لیے ضروری مہارتیں حاصل کرنا مشکل ہے۔
اور آپ ایسا کیسے کر سکتے ہیں؟ یونیورسٹیاں ڈیٹا سائنس کے خصوصی پروگرام بنانے میں سست روی کا مظاہرہ کر رہی ہیں۔
(جو موجود ہیں ان کا تذکرہ نہ کرنا بہت مہنگا اور وقت لگتا ہے) زیادہ تر آن لائن کورسز ایک مخصوص موضوع پر فوکس کرتے ہیں اور یہ سمجھنا مشکل ہے کہ وہ جو ہنر سکھاتے ہیں وہ بڑی تصویر میں کس طرح فٹ بیٹھتا ہے۔
حل ڈیٹا سائنس ایک کثیر الشعبہ فیلڈ ہے۔
یہ موضوعات کی ایک وسیع رینج کا احاطہ کرتا ہے۔
ڈیٹا سائنس کے شعبے اور تجزیہ کی قسم کو سمجھنا ریاضی کے اعداد و شمار ازگر Python میں اعداد و شمار کی جدید تکنیکوں کا اطلاق کرنا ڈیٹا ویژولائزیشن مشین لرننگ ڈیپ لرننگ ان میں سے ہر ایک عنوان پچھلے موضوعات پر بنتا ہے۔
اور اگر آپ ان مہارتوں کو صحیح ترتیب میں حاصل نہیں کرتے ہیں تو آپ کو راستے میں گم ہونے کا خطرہ ہے۔
مثال کے طور پر، بنیادی ریاضی کو سمجھنے سے پہلے مشین سیکھنے کی تکنیکوں کو لاگو کرنے کے لیے جدوجہد کرنا پڑے گی۔
یا یہ جاننے سے پہلے کہ رجعت کیا ہے ازگر میں رجعت کے تجزیے کا مطالعہ کرنا زبردست ہوسکتا ہے۔
لہذا، آن لائن دستیاب سب سے زیادہ موثر، وقت کی بچت اور منظم ڈیٹا سائنس ٹریننگ بنانے کی کوشش میں، ہم نے ڈیٹا سائنس کورس 202 بنایا۔ ہمیں یقین ہے کہ یہ پہلا تربیتی پروگرام ہے جو سب سے بڑے مسئلے کو حل کرتا ہے۔ ڈیٹا کے میدان میں داخل ہونے کا چیلنج۔ ایک جگہ پر تمام ضروری وسائل کے ساتھ سائنس۔
مزید برآں، ہمارا مقصد ایسے موضوعات کو پڑھانا ہے جو بغیر کسی رکاوٹ کے چلتے ہیں اور ایک دوسرے کی تکمیل کرتے ہیں۔
یہ کورس آپ کو وہ سب کچھ سکھاتا ہے جو آپ کو روایتی پروگراموں کی لاگت کے ایک حصے پر ڈیٹا سائنسدان بننے کے لیے جاننے کی ضرورت ہے (اس بات کا ذکر نہ کریں کہ آپ کتنا وقت بچائیں گے)۔
مہارتیں ڈیٹا اور ڈیٹا سائنس کا تعارف بگ ڈیٹا، بزنس انٹیلی جنس، بزنس اینالیٹکس، مشین لرننگ اور مصنوعی ذہانت۔
ہم جانتے ہیں کہ یہ بز ورڈز ڈیٹا سائنس کے شعبے سے تعلق رکھتے ہیں، لیکن ان سب کا کیا مطلب ہے؟ یہ کیوں سیکھیں ڈیٹا سائنسدان کے امیدوار کے طور پر، آپ کو ان میں سے ہر ایک شعبے کے اندر اور نتائج کو سمجھنے کی ضرورت ہے اور کسی مسئلے کو حل کرنے کے لیے مناسب طریقہ کو پہچاننا ہوگا۔
ڈیٹا اور ڈیٹا سائنس کا یہ تعارف آپ کو ان تمام بز ورڈز پر ایک جامع نظر دے گا اور یہ ڈیٹا سائنس کے دائرے میں کہاں فٹ ہیں۔
. ٹولز کو ریاضی سیکھنا ڈیٹا سائنس کرنے کا پہلا قدم ہے۔
آپ کو سب سے پہلے بڑی تصویر دیکھنے کی ضرورت ہے، پھر حصوں کی تفصیل سے جانچ کریں۔
ہم خاص طور پر کیلکولس اور لکیری الجبرا پر گہری نظر رکھتے ہیں، کیونکہ یہ وہ ذیلی فیلڈز ہیں جن پر ڈیٹا سائنس کی بنیاد ہے۔
یہ کیوں سیکھیں؟ کیلکولس اور لکیری الجبرا ڈیٹا سائنس پروگرامنگ کے لیے ضروری ہیں۔
اگر آپ جدید مشین لرننگ الگورتھم کو سمجھنا چاہتے ہیں، تو آپ کو اپنے ہتھیاروں میں ان مہارتوں کی ضرورت ہے۔
. اعدادوشمار آپ کو سائنسدان بننے سے پہلے ایک سائنسدان کی طرح سوچنے کی ضرورت ہے۔
اعداد و شمار آپ کے دماغ کو مسائل کو فرضی تصورات کے طور پر مرتب کرنے کی تربیت دیتے ہیں اور آپ کو ان مفروضوں کو جانچنے کی تکنیک فراہم کرتے ہیں، جیسا کہ ایک سائنسدان۔
یہ کیوں سیکھیں؟ یہ کورس آپ کو نہ صرف وہ ٹولز دیتا ہے جس کی آپ کو ضرورت ہے، بلکہ آپ کو ان کو استعمال کرنے کا طریقہ بھی سکھاتا ہے۔
اعدادوشمار آپ کو ایک سائنسدان کی طرح سوچنے کی تربیت دیتے ہیں۔
. Python Python ایک نسبتاً نئی پروگرامنگ زبان ہے، اور R کے برعکس، یہ ایک عام مقصد کی پروگرامنگ زبان ہے۔
آپ اس کے ساتھ کچھ بھی کر سکتے ہیں! ویب ایپلیکیشنز، کمپیوٹر گیمز، اور ڈیٹا سائنس اس کی بہت سی صلاحیتوں میں شامل ہیں۔
یہی وجہ ہے کہ وہ تھوڑے ہی عرصے میں بہت سے شعبوں میں خلل ڈالنے میں کامیاب ہو گئے۔
ڈیٹا میں ہیرا پھیری، تبدیلی اور تصور کو قابل بنانے کے لیے انتہائی طاقتور لائبریریاں تیار کی گئی ہیں۔
جہاں Python واقعی چمکتا ہے، اگرچہ، جب بات مشین اور گہری سیکھنے کی ہوتی ہے۔
یہ کیوں سیکھیں؟ جب بات آتی ہے مشین لرننگ ماڈلز کو تیار کرنے، لاگو کرنے اور ان کی تعیناتی کے لیے طاقتور فریم ورک جیسے scikit-learn، TensorFlow وغیرہ کے ذریعے۔
Python ایک ضروری پروگرامنگ زبان ہے۔
. TableauData سائنسدانوں کو صرف ڈیٹا سے نمٹنے اور ڈیٹا سے چلنے والے مسائل کو حل کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔
انہیں کمپنی کے ایگزیکٹوز کو صحیح فیصلے کرنے پر راضی کرنے کی بھی ضرورت ہے۔
یہ ایگزیکٹوز ڈیٹا سائنس میں اچھی طرح سے واقف نہیں ہوسکتے ہیں، لہذا ڈیٹا سائنسدان کو ڈیٹا کی کہانی کو اس طرح پیش کرنے اور اس کا تصور کرنے کے قابل ہونا چاہئے جس طرح وہ سمجھتے ہیں.
یہ وہ جگہ ہے جہاں ٹیبلو آتا ہے اور ہم معروف کاروباری ذہانت اور ڈیٹا سائنس ویژولائزیشن سافٹ ویئر کا استعمال کرتے ہوئے ایک ماہر کہانی سنانے میں آپ کی مدد کریں گے۔
یہ کیوں سیکھیں؟ ڈیٹا سائنسدان پیچیدہ نتائج کو غیر تکنیکی فیصلہ سازوں تک پہنچانے کے لیے ٹیبلاؤ جیسے کاروباری ذہانت کے ٹولز پر انحصار کرتا ہے۔
. اعلی درجے کے اعداد و شمار ریگریشنز، کلسٹرنگ، اور فیکٹر تجزیہ وہ تمام مضامین ہیں جو مشین لرننگ سے پہلے ایجاد کیے گئے تھے۔
تاہم، اب یہ تمام شماریاتی طریقے مشین لرننگ کے ذریعے بے مثال درستگی کے ساتھ پیشین گوئیاں فراہم کرنے کے لیے کیے جاتے ہیں۔
یہ سیکشن ان تکنیکوں پر تفصیل سے بات کرے گا۔
یہ کیوں سیکھیں؟ ڈیٹا سائنس سب کچھ پیش گوئی کرنے والی ماڈلنگ کے بارے میں ہے اور آپ کر سکتے ہیں۔
16
Udemy کے پاس دنیا میں آن لائن کورسز کا سب سے بڑا ذخیرہ ہے۔
کورس کے مواد تک رسائی، ایک بار ختم ہونے کے بعد، تاکہ آپ اس کے مستقبل کی تازہ کاریوں سے لطف اندوز ہو سکیں
دنیا بھر سے اپنے شعبوں کے ماہرین Udemy پر اپنی مہارت کا اشتراک کرتے ہیں۔
دنیا بھر سے 480 ملین بار Udemy کورسز میں داخلہ لیا گیا ہے۔
ہیلو میں آپ کی کیا مدد کرسکتا ہوں؟ کیا آپ کسی کورس میں دلچسپی رکھتے ہیں؟ کس موضوع کے بارے میں؟
AulaPro اپنے صارفین کو بہتر تجربہ فراہم کرنے کے لیے کوکیز کا استعمال کرتا ہے۔ آپ مزید معلومات حاصل کر سکتے ہیں۔ یہاں، یا براؤزنگ جاری رکھنے کے لیے صرف "میں قبول کرتا ہوں" یا اس نوٹس کے باہر کلک کریں۔
سیزر
اگست 26، 2021 پر 6: 38 AMاس نے مجھے کئی تصورات پر اپنی یادداشت کو تازہ کرنے میں مدد کی ہے جنہیں میں نے اپنے کالج کے سالوں سے چھوا نہیں تھا۔ بعض مقامات پر، وضاحت میں گہرائی کا فقدان نظر آتا ہے، لیکن میرا اندازہ ہے کہ یہ ایک تجارت ہے جس پر انہوں نے تمام تر غور کیا تھا۔ میں محسوس کرتا ہوں کہ کورس کے پہلے چند حصوں نے کورس کی لمبائی میں سے قیمتی وقت نکالا جو بہتر طریقے سے خرچ کیا جا سکتا تھا۔
میں مثال کے طور پر رجعت کے نتائج کے بارے میں واضح وضاحتیں اور مزید بحث دیکھنا پسند کروں گا۔ یہ صرف اختتام کی طرف محسوس ہوتا ہے، رفتار بڑھتی ہے کیونکہ مواد چاپلوسی ہو جاتا ہے.
تاہم، یہ ایک بہت ہی طاقتور بوٹ کیمپ ہے جس نے یقینی طور پر ڈیٹا سائنس کے کچھ معاملات سے نمٹنے میں مجھے اعتماد حاصل کرنے میں مدد کی ہے اور میں شاید آپ کی Jupyter نوٹ بکس کو عملی چیلنجوں میں ایک قدم کے طور پر حوالہ دیتا رہوں گا۔