2. वैज्ञानिक पद्धति : वैज्ञानिक पद्धति से वैज्ञानिक निष्कर्ष प्राप्त होते हैं।

डेटा विज्ञान शायद ही कभी पाठ्यपुस्तकों में जितना साफ दिखता है; वास्तविक दुनिया का डेटा अक्सर अव्यवस्था, असंगत और आश्चर्य से भरा होता है। आप पूरी डेटा विज्ञान यात्रा के माध्यम से प्रगति करेंगे, डेटा विसंगति को कैसे संभालना है, मजबूत मॉडल कैसे बनाना है, और अपने परिणामों को स्पष्ट रूप से प्रस्तुत करना है। आप क्या सीखेंगे: -डेटा विज्ञान कार्यप्रणाली के मूलभूत सिद्धांतों और मूलभूत शब्दावली को समझें। -सामान्य डेटा अनियमितताओं की पहचान और सुधार के जरिए जटिल डेटा सेटों को साफ और तैयार करना। -महत्वपूर्ण रुझानों और पैटर्न की पहचान के लिए डेटा माइनिंग और अन्वेषणात्मक विश्लेषण करना। • सांख्यिकीय तकनीकों और विशेष उपकरणों का उपयोग करके पूर्वानुमान मॉडल का निर्माण और मूल्यांकन करना। - अपने डेटा के साथ एक रोचक कहानी बताने के लिए Tableau में प्रभावशाली दृश्य बनाएं. -सक्षम डेटा क्वेरी के लिए एसक्यूएल का उपयोग करें और आधुनिक एआई सहायता वाले विश्लेषण पैटर्न का पता लगाएं। -अधिकतम प्रभाव के लिए गैर-तकनीकी श्रोताओं को तकनीकी निष्कर्ष प्रस्तुत करने का अभ्यास करें। पाठ्यक्रम आवश्यक परिभाषाओं और डेटा विज्ञान के विचारों से शुरू होता है, डेटा तैयारी, मॉडलिंग और दृश्यीकरण के लिए हाथ पर तकनीकों में जाने से पहले। आप वास्तविक दुनिया के उदाहरणों का अध्ययन करेंगे जो SQL, SSIS और Gretl के साथ काम करने सहित डेटा वैज्ञानिक के दैनिक कार्यों को प्रतिबिंबित करते हैं। यह कोर्स पूर्णतः नए लोगों के लिए है जिनके पास डाटा विज्ञान, गणित या प्रोग्रामिंग का कोई अनुभव नहीं है. सभी अवधारणाओं को स्पष्ट, लिखित निर्देशों के द्वारा समझाया गया है. आज ही डेटा विज्ञान में अपनी नींव तैयार करना शुरू करें।