यह कोर्स काफी फायदेमंद लगा। जिस तरह से विषयों को पेश किया गया था, वह प्रभावी था। बस एक छोटी सी बात, कुछ उदाहरण थोड़े पुराने लगे।
डाटा एनालिसिस के लिए एप्लाइड स्टैटिस्टिकल टेस्टिंग
Python या SAS का उपयोग करके हाइपोथिसिस तैयार करना सीखें और ANOVA और काई-स्क्वायर जैसे स्टैटिस्टिकल टेस्ट लागू करके जानकारी प्राप्त करें।
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कोई शेड्यूल या डेडलाइन नहीं — अपनी गति से, जब चाहें तब सीखें। -
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इस कोर्स के बारे में
कच्ची जानकारी को काम के लायक जानकारी में बदलने के लिए केवल चार्ट देखना काफी नहीं है; इसके लिए स्टैटिस्टिकल वैलिडिटी की अच्छी समझ होना जरूरी है। यह कोर्स शुरुआती लोगों के लिए पेशेवर डाटा एनालिसिस में इस्तेमाल होने वाले मुख्य टूल में महारत हासिल करने का एक संरचित रास्ता प्रदान करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि आपके निष्कर्ष गणितीय कठोरता पर आधारित हों।
आप बुनियादी डाटा एक्सप्लोरेशन से आगे बढ़कर जरूरी स्टैटिस्टिकल टेस्ट करने की दिशा में बढ़ेंगे, जिससे किसी भी डाटासेट के लिए सही तरीका चुनने का आपका आत्मविश्वास बढ़ेगा। इस कोर्स के अंत तक, आप अपने निष्कर्षों को मान्य करने, महत्वपूर्ण पैटर्न की पहचान करने और पेशेवर-ग्रेड स्टैटिस्टिकल बैकिंग के साथ परिणामों को संप्रेषित करने में सक्षम होंगे।
आप क्या सीखेंगे:
- हाइपोथिसिस टेस्टिंग और स्टैटिस्टिकल महत्व के बुनियादी सिद्धांतों को समझें
- कई समूहों में माध्य (means) की तुलना करने के लिए एनालिसिस ऑफ वेरियंस (ANOVA) लागू करें
- श्रेणीबद्ध (categorical) चर के बीच संबंधों की जांच करने के लिए काई-स्क्वायर टेस्ट करें
- रैखिक रुझानों की पहचान करने के लिए पियर्सन सहसंबंध गुणांक (correlation coefficients) की गणना करें और उनकी व्याख्या करें
- आधुनिक Python लाइब्रेरी या SAS सिंटैक्स का उपयोग करके डाटा सफाई और तैयारी का अभ्यास करें
- विशिष्ट डाटा प्रकारों के आधार पर उपयुक्त स्टैटिस्टिकल टेस्ट चुनने के लिए रणनीतियाँ विकसित करें
यह कोर्स वास्तविक दुनिया के डाटा परिदृश्यों का अनुकरण करने वाले लिखित अभ्यासों में जाने से पहले आवश्यक शब्दावली और संभाव्यता अवधारणाओं के साथ शुरू होता है। आप उद्योग-मानक कोड का उपयोग करके इन परीक्षणों को लागू करने और परिणामी आउटपुट की व्याख्या करने के तरीके के बारे में विस्तृत स्पष्टीकरण पढ़ेंगे।
यह कोर्स डाटा साइंस, सामाजिक अनुसंधान, या बिजनेस एनालिटिक्स में रुचि रखने वाले शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसके लिए किसी पूर्व सांख्यिकीय पृष्ठभूमि की आवश्यकता नहीं है। आज ही अपना डाटा एनालिसिस टूलकिट बनाना शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
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व्यक्तिगत AI ट्यूटर
किसी पाठ में अटक गए? अपने बिल्ट-इन ट्यूटर से कभी भी, कुछ भी पूछो। -
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ऑडियो संस्करण शामिल
चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं -
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लाइफटाइम एक्सेस
कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
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फ़ोन या कंप्यूटर
कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर -
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14-दिन वापसी
बिना सवाल -
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 48 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (6)
इसके लायक नहीं। कोर्स बहुत खराब तरीके से तैयार किया गया था, और जानकारी किसी भी व्यावहारिक अर्थ में उपयोगी नहीं थी। बचें।
अच्छा परिचय। मैंने स्पष्ट चरणों की सराहना की, हालांकि बाद के कुछ मॉड्यूल में अधिक उदाहरणों का उपयोग किया जा सकता था।
यह एक ठीक-ठाक परिचय है। अधिक विविध उदाहरणों और मॉड्यूल के बीच थोड़े बेहतर प्रवाह से लाभ हो सकता है।
क्या शानदार सीखने का अनुभव रहा! जानकारी का प्रवाह उत्कृष्ट था, और व्यावहारिक अभ्यास महत्वपूर्ण थे। इससे बहुत खुश हूँ।
यह एक अच्छी शुरुआत थी। संरचना तार्किक है, और यह मूल बातों को प्रभावी ढंग से कवर करता है। उन्नत शिक्षार्थियों के लिए शायद बहुत परिचयात्मक हो।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +
बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।
मैं भुगतान कैसे करूँ? +
Stripe के माध्यम से कार्ड से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।
क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +
हाँ — 14 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।
मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +
हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।
क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +
हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।
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