مواد
- ایم آئی ٹی سے اعدادوشمار اور ڈیٹا سائنس مائکرو ماسٹر پروگرام
- ہارورڈ سے ڈیٹا سائنس پروفیشنل سند
- ڈیٹا سائنس میں مائیکرو سافٹ پروفیشنل پروگرام
- آپ کیا سیکھیں گے:
- نتیجہ اخذ کرنا
ماخذ: Bplanet / iStockphoto
ٹیکا وے:
چاہے آپ ڈیٹا سائنس میں نیا کیریئر شروع کرنا چاہتے ہو ، یا صرف اپنے موجودہ مہارت کو بڑھانا چاہتے ہو ، یہ کورسز آپ کو مطلوبہ تجربہ حاصل کرنے میں مدد فراہم کرسکتے ہیں۔
نامور برانڈ کے ڈیٹا سائنس سرٹیفیکیشن پروگرام میں شرکت کا سب سے بڑا فائدہ اس قابل قدر تنظیم کی ساکھ ہے جو اس کے ساتھ ہے۔ اس کمپنی (جیسے مائیکروسافٹ) میں داخلہ سطح کی نوکری تلاش کرنے کے ل opportunities ٹیک طلباء اور دوکانداروں کو بہتر مواقع فراہم کرنے کے علاوہ ، یہ تجربہ کار پیشہ ور افراد کے لئے بھی ایک بہت بڑا بیج ہے۔
تاہم ، بہت سارے اعلی سطحی کورس دستیاب ہیں ، جیسے IBM ، مائیکروسافٹ ، MIT ، UC سان ڈیاگو اور ہارورڈ میں edX کے ذریعے۔ ہر ایک مختلف ہے ، اور متعدد سطحوں پر مختلف پیشہ ور افراد کی ضروریات کو پورا کرنے کے لئے تیار ہے۔ اس مضمون میں ، ہم ان مختلف پروگراموں پر ایک نظر ڈالیں گے ، ان کی اہم خصوصیات ، جن ہنروں کو آپ حاصل کرنے جارہے ہیں ان کا خلاصہ کریں گے (نیز وہ کورس جنھیں آپ کورس کرنے سے پہلے درکار ہیں) ، اور آپ ان میں سے کسی ایک کو کیوں منتخب کریں۔ ایک اور
- ایم آئی ٹی سے اعدادوشمار اور ڈیٹا سائنس مائکرو ماسٹر پروگرام
- یوسی سان ڈیاگو سے ڈیٹا سائنس مائکرو ماسٹرز پروگرام
- ہارورڈ سے ڈیٹا سائنس پروفیشنل سند
- آئی بی ایم سے ازگر ڈیٹا سائنس پروفیشنل سند
- ڈیٹا سائنس میں مائیکرو سافٹ پروفیشنل پروگرام
ایم آئی ٹی سے اعدادوشمار اور ڈیٹا سائنس مائکرو ماسٹر پروگرام
یہ پروگرام مشین لرننگ ، ڈیٹا سائنس اور شماریات کی بنیادوں کو سیکھنے کے لئے کل پانچ ماسٹرس لیول کورسز پر مشتمل ہے۔ طالب علم سیکھے گا کہ بڑے اعداد و شمار کا تجزیہ کرنے اور ڈیٹا سے چلنے والی پیش گوئیاں کرنے کے ل prob احتمالی ماڈلنگ اور شماریاتی تشخیص کا استعمال کیسے کریں۔ چونکہ یہ عملی ہنر سکھانے کے لئے بنایا گیا ہے ، لہذا طالب علم یہ سمجھ لے گا کہ فیصلہ کرنے میں استعمال ہونے والے اعداد و شمار سے معنی خیز معلومات کیسے نکال سکتے ہیں - بہت سی تنظیمیں تلاش کرنے کے بعد تلاش کی جانے والی مہارتوں میں سے ایک ہے۔ (بڑے اعداد و شمار کے بارے میں مزید جاننے کے ل Big ، آن لائن میں لے جانے والے 5 مفید بگ ڈیٹا کورسز دیکھیں۔)
اس کے اوپری حصے میں ، مشین لرننگ الگورتھم ، گہرے عصبی نیٹ ورک اور دوسرے زیر نگرانی طریقوں کی ٹھوس تفہیم سے نوسکھئیے ڈیٹا سائنسدان کو بظاہر غیر ساختہ اعداد و شمار کا احساس دلانے میں مدد ملے گی۔ تجزیہ کرنے کے لئے کوئی ڈیٹاسیٹ اتنا بڑا نہیں ہوگا۔ ازگر میں مہارت ایک لازمی شرط ہے چونکہ اس کورس کو R کے ساتھ مل کر اس کا استعمال کس طرح انتہائی پیچیدہ ڈیٹاسیٹ کا احساس دلانے کے لئے ہوگا۔
یہ ایم آئی ٹی پروگرام "انسٹرکٹر پیسڈ" ہے ، اس کا مطلب یہ ہے کہ اساتذہ کے ذریعہ سال کے مخصوص اوقات میں پڑھائے جاتے ہیں ، اس کے برعکس مسلسل دستیاب رہتے ہیں۔ یہ پروگرام 13-16 ہفتوں کے 4 کورسز پر مشتمل ہے (ہر ہفتے آپ کو 10 سے 14 گھنٹے کورس کے لئے وقف کرنے کی ضرورت ہے) ، اور اس کے علاوہ دو ہفتوں کے کیپ اسٹون امتحان ہوں گے۔
- ڈیٹا سائنس کے لئے ازگر
- ازگر کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا سائنس میں احتمال اور شماریات
- مشین لرننگ کے بنیادی اصول
- چنگاری کا استعمال کرتے ہوئے بگ ڈیٹا تجزیات
ہارورڈ سے ڈیٹا سائنس پروفیشنل سند
ایسے افراد کے لئے جو پروگرامنگ کا پس منظر نہیں رکھتے ، ہارورڈ پروگرام ڈیٹا سائنس سیکھنے کا بہترین موقع ہے۔ ازگر کے بجائے ، کورس طالب علم کو یہ سکھائے گا کہ آر پروگرامنگ زبان میں فاؤنڈیشن کی تشکیل کیسے کی جاسکتی ہے ، اعداد و شمار کو جھنجھوڑنے ، تجزیہ کرنے اور دیکھنے کے ل، ، حقیقی دنیا کے معاملات کا مطالعہ کرتے ہوئے۔ احتمال ، اندازہ ، اور ماڈلنگ جیسے بنیادی شماریاتی تصورات کو سیکھنے سے لے کر ، ڈیٹا بصری کے لئے tidyverse ، ggplot2 اور dplyr کو استعمال کرنے کا طریقہ تک ، تمام اڈوں کا احاطہ کیا جائے گا۔ کورس کے ذریعے ، طالب علم اعداد و شمار کے سائنسدانوں جیسے یونکس / لینکس ، گٹ اور گٹ ہب ، اور آر اسٹوڈیو کے ساتھ ساتھ مشین سیکھنے کے بہت سے الگورتھم استعمال کرنے کے ساتھ استعمال ہونے والے ضروری آلات سے واقف ہوجائے گا۔ (اگر آپ کمپیوٹر سائنس کے بارے میں جاننا چاہتے ہیں تو ، آپ کو آن لائن لے جانے والے 10 ضروری کمپیوٹر سائنس کورسز کی جانچ پڑتال کریں۔)
ہارورڈ پروگرام میں 9 کورسز شامل ہیں جن میں کیپ اسٹون امتحان بھی شامل ہے ، لیکن یہ پچھلے کورسوں سے کہیں زیادہ تیز رفتار ہے۔ در حقیقت ، تمام نصابات میں 8 ہفتوں کے لئے ہر ہفتے صرف 1-2 گھنٹے کی ضرورت ہوتی ہے ، لیکن چونکہ یہ خود سے چلتا ہے (کسی انسٹرکٹر کی ضرورت نہیں ہے) ، لہذا آپ اپنی مرضی کے مطابق تیزی سے آگے بڑھ سکتے ہیں۔ آخر میں کیپ اسٹون امتحان ، آر ڈیٹا تجزیہ میں اس علم اور صلاحیتوں کو بروئے کار لانے کا موقع ہے جو آپ نے پوری سیریز میں حاصل کرلیا ہے اور اس میں 2 ہفتوں کے لئے فی ہفتہ تخمینے میں 15-20 گھنٹے درکار ہیں۔
- ڈیٹا سائنس کے لئے ازگر بنیادی باتیں
- ازگر کے ساتھ ڈیٹا کا تجزیہ
- ازگر کے ساتھ ڈیٹا کو دیکھنا
- ازگر کے ساتھ مشین لرننگ: ایک عملی تعارف
یہاں سائن اپ کریں
ڈیٹا سائنس میں مائیکرو سافٹ پروفیشنل پروگرام
مائیکرو سافٹ پروگرام ایک ٹھوس پیشہ ور پروگرام ہے جو اپنی لچک کی وجہ سے تمام ضروریات کے لئے موزوں ہے۔ آپ سیکھیں گے کہ مائیکروسافٹ پروڈکٹس کی وسیع رینج جیسے ٹرانزیکٹ ایس کیو ایل ، ایکسل اور ایذور کا استعمال کیسے کریں جیسے ڈیٹا کے سوالات ، ڈیٹا انیلیسیس ، ڈیٹا ویژنائزیشن اور ڈیٹا سائنس کے طریقوں کو کس طرح اعداد و شمار سے آگاہ کیا جاتا ہے۔ نظریہ اور عمل دونوں پر اس کا زبردست زور اسے ٹیک پروفیشنلوں کے لئے ایک مثالی نصاب بناتا ہے جو ڈیٹا سائنس کے ایک مخصوص ذیلی فیلڈ میں گہرائی میں غوطہ لینا چاہتے ہیں ، نیز وہ دوکاندار جو ڈیٹا سائنس ریسرچ کے طریقوں اور مشین لرننگ میں ٹھوس بنیاد بنانا چاہتے ہیں۔
مائیکروسافٹ کا یہ پیشہ ورانہ پروگرام انتہائی لچکدار اور ماڈیولر ہے ، لہذا آپ صرف 16۔32 گھنٹے فی کورس کے مکمل پروگرام یا کسی بھی 10 انفرادی ، خود ترقی والے کورس میں سے کسی ایک کو لینے کا انتخاب کرسکتے ہیں۔ اگر آپ چاہیں تو بھی منتخب کرسکتے ہیں ، مثال کے طور پر ، ہر پروگرامنگ زبان سے اپنی واقفیت پر منحصر ہے ، آر یا ازگر میں کورس مکمل کرنا ہے۔ پروگرام میں ایک کیپ اسٹون امتحان شامل ہے ، اور اس کو 3 ماڈیولز میں تقسیم کیا گیا ہے: بنیادی اصولیں ، کور ڈیٹا سائنس اور اطلاقی ڈیٹا سائنس۔
آپ کیا سیکھیں گے:
- بنیادی باتیں - ڈیٹا سائنس کی بنیادی باتیں سیکھیں۔
- کور ڈیٹا سائنس - ڈیٹا کو جوڑنے اور مشین لرننگ کے بنیادی اصولوں کو دریافت کرنے کے لئے پروگرامنگ کی ضروری زبانیں سیکھیں۔
- اطلاق شدہ ڈیٹا سائنس - ڈیٹا سائنس پروگرامنگ زبانوں میں مزید گہرائی میں ڈوبیں اور ذہین حل تیار کرنے کے ل data ڈیٹا کا فائدہ اٹھانا شروع کریں۔
یہاں سائن اپ کریں
نتیجہ اخذ کرنا
تمام ایڈکس کورسز کی پیروی کرنا انتہائی آسان ہے کیونکہ لیکچر مختصر ، قابل فہم اور غیر معمولی بات ہیں۔ آپ کو اپنی مہارت حاصل کرنے یا نئی تکنیکیں سیکھنے کے لئے درکار تمام معلومات ملیں گی ، اور ساتھ ہی اپنے نئے کردار سے راضی رہنے کے لئے تمام ضروری تجربہ حاصل کریں گے۔
پوسٹ میں وابستہ روابط شامل ہیں