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डेटा विज्ञान डिप्लोमा: डेटा विज्ञान

Institución Educativa
तरीका ऑनलाइन
अवधि 150 घंटे
बोली स्पैनिश
Rs. 41,200.00
Pago en cuotas sin intereses Acceso para siempre para consultar tu curso

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Plan de estudios

सारांश

डेटा साइंस डिप्लोमा आपको फ्रैंक ग्रोथ में एक क्षेत्र में खुद को डुबोने का अवसर प्रदान करता है, जहां श्रम की मांग बढ़ने के लिए बंद नहीं होती है। कंपनियां रणनीतिक निर्णय लेने के लिए मूल्यवान जानकारी में डेटा के बड़े संस्करणों की व्याख्या और बदलने में सक्षम पेशेवरों की तलाश कर रही हैं। यह पाठ्यक्रम आपको आवश्यक कौशल देगा, जैसे कि सांख्यिकीय विश्लेषण, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और उन्नत तकनीकी उपकरणों का उपयोग। आप नवाचार को बढ़ावा देने और परिचालन दक्षता में सुधार करने वाली प्रमुख अंतर्दृष्टि निकालना सीखेंगे। एक व्यावहारिक और अद्यतन दृष्टिकोण के माध्यम से, आप एक प्रतिस्पर्धी वातावरण में उजागर करने के लिए तैयार करेंगे, नए पेशेवर अवसरों के लिए दरवाजे खोलेंगे। न केवल आप अपने तकनीकी कौशल में सुधार करेंगे, बल्कि आप डिजिटल युग में एक अपरिहार्य महत्वपूर्ण विश्लेषणात्मक सोच भी विकसित करेंगे। डेटा साइंस के विशेषज्ञ बनें और अपने करियर को अगले स्तर तक ले जाएं।

लक्ष्य

- उन्नत सांख्यिकीय उपकरणों का उपयोग करके डेटा के बड़े संस्करणों का विश्लेषण करना सीखें। - विभिन्न प्रारूपों में प्रभावी ढंग से और समझने योग्य डेटा की कल्पना करने के लिए कौशल विकसित करें। - रणनीतिक निर्णय लेने का समर्थन करने के लिए जटिल डेटा में पैटर्न और रुझानों की पहचान करें। - डेटा सेट से प्रासंगिक और उपयोगी जानकारी निकालने के लिए डेटा माइनिंग तकनीकों पर हावी है। - सटीकता के साथ भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए स्वचालित शिक्षण मॉडल को लागू करें। - डेटा को कुशलता से संभालने के लिए आर और पायथन में प्रोग्रामिंग अवधारणाओं को समझें और लागू करें। - विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए सफाई और तैयारी के तरीकों का उपयोग करके डेटा गुणवत्ता का मूल्यांकन करें।

व्यावसायिक अवसर

- प्रौद्योगिकी कंपनियों में डेटा विश्लेषक - बिजनेस इंटेलिजेंस स्पेशलिस्ट - प्रेडिक्टिव मॉडल डिजाइनर - विभिन्न उद्योगों के लिए बिग डेटा कंसल्टेंट - वित्तीय क्षेत्र में डेटा वैज्ञानिक - स्टार्टअप्स के लिए डेटा इंजीनियर - डिजिटल मार्केटिंग में विश्लेषणात्मक विश्लेषण के लिए जिम्मेदार - तकनीकी नवाचार परियोजनाओं में शोधकर्ता

तुम्हें तैयार करने के लिए

यह पाठ्यक्रम आपको डेटा के बड़े संस्करणों को संभालने, स्वचालित शिक्षण तकनीकों को लागू करने और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण करने के लिए तैयार करता है। आप विभिन्न उद्योगों में जटिल समस्याओं को हल करने में सक्षम मॉडल विकसित करने के लिए पायथन और आर जैसे उपकरणों का उपयोग करना सीखेंगे। अंत में, आप डेटा से मूल्यवान जानकारी निकालने, प्रक्रियाओं का अनुकूलन करने और मात्रात्मक साक्ष्य के आधार पर सूचित निर्णय लेने में सक्षम होंगे, इस प्रकार आपकी विश्लेषणात्मक और रणनीतिक क्षमता में सुधार होगा।

यह किसे संबोधित है?

डेटा साइंसेज में डिप्लोमा तकनीकी, सांख्यिकीय या व्यावसायिक क्षेत्र के पेशेवरों और स्नातकों के उद्देश्य से है जो विश्लेषण और डेटा प्रबंधन को गहरा करना चाहते हैं। यह उन लोगों के लिए आदर्श है जो अपने संगठनों में रणनीतिक निर्णय लेने के लिए लागू डेटा विज्ञान उपकरणों में अपने ज्ञान को अपडेट करना चाहते हैं।

क्रियाविधि

हमारी कार्यप्रणाली आपके अनुरूप सीखने के लिए प्रौद्योगिकी, शिक्षाशास्त्र और सहानुभूति को जोड़ती है।

आप गति निर्धारित करते हैं, रास्ता तय करते हैं और कृत्रिम बुद्धिमत्ता आपका साथ देती है ताकि आप अर्थ और उद्देश्य के साथ बेहतर सीख सकें।

वास्तव में वैयक्तिकृत शिक्षण

आपकी शैली, रुचियां और स्तर मार्ग निर्धारित करते हैं। आप शुरुआती बिंदु हैं.

कार्रवाई में रचनावाद

अन्वेषण करें, प्रयोग करें और लागू करें। सीखने का मतलब समझना है, याद रखना नहीं।

एआई जो आपका साथ देता है, आपको निर्देशित नहीं करता

PHIA, हमारा कृत्रिम बुद्धिमत्ता सहायक आपकी स्वायत्तता को सीमित किए बिना आपका मार्गदर्शन करता है।

बिना दबाव के मूल्यांकन

सतत और अनुकूली प्रतिक्रिया. क्योंकि सीखना एक प्रक्रिया है, कोई संख्या नहीं।

Certificación

Logo certificado-1

दा विंची विश्वविद्यालय द्वारा जारी पाठ्यक्रम मूल्य के साथ डेटा विज्ञान में डिप्लोमा की मान्यता का डिप्लोमा।

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छात्रवृत्ति

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पूर्व छात्र छात्रवृत्ति: पूर्व एजुकाहब छात्रों के लिए।

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बेरोजगारी छात्रवृत्ति: यदि आप साबित करते हैं कि आप बेरोजगार हैं।

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बड़े परिवार की छात्रवृत्ति: 3 या अधिक बच्चों वाले परिवारों के लिए।

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एम्प्रेन्डे छात्रवृत्ति: स्व-रोज़गार श्रमिकों के लिए जो अपनी गतिविधि साबित कर सकते हैं।

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अनुशंसित छात्रवृत्ति: यदि आप किसी पूर्व छात्र द्वारा अनुशंसित हैं।

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