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edX: edX कई डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम प्रदान करता है, जैसे "डेटा विज्ञान का परिचय" और "पायथन का उपयोग करके डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग।" ये पाठ्यक्रम प्रतिष्ठित विश्वविद्यालयों द्वारा पेश किए जाते हैं और डेटा विश्लेषण, विज़ुअलाइज़ेशन और मशीन लर्निंग जैसे विषयों को कवर करते हैं।

 


बिल्कुल! edX एक और लोकप्रिय ऑनलाइन लर्निंग प्लेटफॉर्म है जो डेटा साइंस कोर्स की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है। आपके द्वारा उल्लिखित पाठ्यक्रमों के बारे में अधिक जानकारी यहां दी गई है:




 1. "डेटा साइंस का परिचय": यह कोर्स डेटा साइंस के क्षेत्र में एक व्यापक परिचय के रूप में कार्य करता है। इसमें डेटा विश्लेषण, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा हेरफेर और बुनियादी सांख्यिकीय विश्लेषण जैसी मूलभूत अवधारणाएँ शामिल हैं। आप पायथन और इसके डेटा साइंस लाइब्रेरी का उपयोग करके व्यावहारिक अनुभव भी प्राप्त करेंगे।




 2. "डेटा साइंस एंड मशीन लर्निंग यूजिंग पायथन": यह कोर्स विशेष रूप से डेटा साइंस और पायथन प्रोग्रामिंग लैंग्वेज का उपयोग करके मशीन लर्निंग पर केंद्रित है। इसमें डेटा प्रीप्रोसेसिंग, फीचर इंजीनियरिंग, मॉडल मूल्यांकन और विभिन्न मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जैसे विषय शामिल हैं। वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में अपने ज्ञान को लागू करने के लिए आप प्रायोगिक परियोजनाओं पर भी काम करेंगे।




 edX उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री और विशेषज्ञ निर्देश सुनिश्चित करने के लिए इन पाठ्यक्रमों की पेशकश करने के लिए प्रसिद्ध विश्वविद्यालयों और संस्थानों के साथ सहयोग करता है। पाठ्यक्रम में आम तौर पर वीडियो व्याख्यान, क्विज़, कोडिंग अभ्यास और साथी शिक्षार्थियों के साथ सीखने और बातचीत की सुविधा के लिए चर्चा शामिल होती है। इसके अतिरिक्त, edX मुफ्त में पाठ्यक्रमों का ऑडिट करने या शुल्क के लिए एक सत्यापित प्रमाणपत्र प्राप्त करने का विकल्प प्रदान करता है।




 ऊपर उल्लिखित पाठ्यक्रमों के अलावा, edX कई अन्य डेटा विज्ञान से संबंधित पाठ्यक्रम और कार्यक्रम प्रदान करता है, जैसे "पायथन फॉर डेटा साइंस," "डेटा साइंस फंडामेंटल," और "अपाचे स्पार्क के साथ डेटा साइंस एंड इंजीनियरिंग।" आप अपने विशिष्ट रुचियों और लक्ष्यों के साथ संरेखित पाठ्यक्रम खोजने के लिए उनकी सूची का पता लगा सकते हैं।




 यह सुनिश्चित करने के लिए कि पाठ्यक्रम आपकी उम्मीदों पर खरा उतरता है और आपकी विशेषज्ञता के स्तर के अनुकूल है, नामांकन से पहले पाठ्यक्रम पाठ्यक्रम, पूर्वापेक्षाएँ और शिक्षार्थी समीक्षाओं की समी

क्षा करना याद रखें।


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