مرکزی مشمول پر چھوڑیں

عملی طور پر انٹرپرائز ڈیٹا سائنس

تعارف

چاہے یہ دھوکہ دہی سے لڑنا ہو، کینسر کا پتہ لگانا ہو، یا طوفان کی پیش گوئی کرنا ہو، آپ کو ڈیٹا اور مصنوعی ذہانت کی ضرورت ہے. مارکیٹ میں دستیاب لاکھوں ملازمتوں تک رسائی کے ساتھ ڈیٹا سے واقف پیشہ ور افراد کی ایک نئی لہر میں شامل ہوں۔

اکیڈیمیا کے لئے آئی بی ایم اسکلز بلڈ
خود رفتار کورس

ڈیٹا سائنس ای لرننگ انٹرپرائز ڈیٹا سائنس عملی طور پر

یہ ایک سروے کورس ہے ، جو سیکھنے والے کو ڈیٹا سائنس کے طریقہ کار سے روشناس کرواتا ہے۔ حقیقی زندگی کے انٹرپرائز کاروباری مسائل کو حل کرنے کے لئے.

ایک ملازمت کے لئے تلاش کر رہے ہیں؟

ڈیٹا تجزیاتی مہارتوں کا ایک نیا سیٹ حاصل کریں ، انہیں کم کوڈ اے آئی سے چلنے والی ٹکنالوجیوں ، اور اپنی صنعت کے علم کے ساتھ پورا کریں ، ڈیٹا سائنس ٹیم میں شامل ہونے کے راستے پر گامزن ہوں ، جو مارکیٹ میں دستیاب لاکھوں ملازمتوں تک رسائی کے ساتھ ڈیٹا سے واقف پیشہ ور افراد کی ایک نئی نسل کا حصہ ہے۔

ایک بہتر کام کے لئے تلاش کر رہے ہیں؟

اگر آپ کے پاس پہلے سے ہی ملازمت ہے اور یہاں تک کہ ڈیٹا تجزیات کے ساتھ کچھ تجربہ ہے تو ، مہارت کا انتخاب کرنے اور اپنے کیریئر کو آگے بڑھانے کے لئے اس کورس کا استعمال کریں۔

مقاصد

ڈیٹا سائنس ٹیم کے اندر مختلف کردار ادا کریں ، انٹرپرائز کے اندر حقیقی چیلنجوں کو حل کریں ، اور مصنوعی ذہانت سے چلنے والی ٹکنالوجیوں کا فائدہ اٹھائیں۔

اسکوپ

  • ڈیٹا سائنس ٹیم کے کردار
  • ڈیٹا سائنس کا طریقہ
  • اعداد و شمار کے تجزیہ کے اوزار
  • حقیقی دنیا کے استعمال کے معاملات

سیکھنے کے نتائج:

  • ڈیٹا سائنس ٹیم کی ساخت اور کام کو سمجھیں ، بشمول مختلف کردار ، عمل ، اور اوزار
  • اعداد و شمار میں ڈھانچہ تلاش کرنے اور پیشن گوئی کرنے کے لئے اہم اعداد و شمار کے تصورات اور طریقے ضروری ہیں
  • ڈیٹا سائنس کے طریقہ کار کو سیکھنے کے ذریعے داخل کریں: (الف) کاروباری مسئلے کی نشاندہی کریں؛ (ب) ایک مفروضہ وضع کرنا؛ (ج) تجزیاتی چکر میں طریقوں کے استعمال کا مظاہرہ کریں۔ (د) عملدرآمد کا منصوبہ
  • مطلوبہ اعداد و شمار کی شناخت اور جمع کرکے ، اور اعداد و شمار میں ہیرا پھیری ، تبدیلی اور صفائی کرکے قابل استعمال ڈیٹا سیٹ تشکیل دیں۔ اعداد و شمار کی بے قاعدگیوں سے نمٹنے کی صلاحیت کا مظاہرہ کرنا جیسے گمشدہ اقدار، آؤٹ لیئرز، غیر متوازن ڈیٹا، اور ڈیٹا نارملائزیشن
  • آئی بی ایم واٹسن اسٹوڈیو، ڈیٹا ریفائنری اسپارک، جوپیٹر نوٹ بک، اور پائتھن لائبریریوں کے ساتھ دستی تجربہ
  • اعداد و شمار کے تجزیے کا تصور کریں، نمونوں کی شناخت کریں، اور کاروبار پر مبنی فیصلہ سازی کے لئے ایگزیکٹو اسپانسرز کو مؤثر طریقے سے نتائج سے آگاہ کریں.

کورس کا تجربہ

اس کورس کے بارے میں

اس کورس کو تین پریکٹس لیولز میں تقسیم کیا گیا ہے۔ ہر سطح زیادہ جدید موضوعات کا احاطہ کرتی ہے اور پچھلے پریکٹس کی سطحوں میں بیان کردہ تصورات ، مشق اور مہارتوں کے اوپر تعمیر کرتی ہے۔

سطح 1 - ڈیٹا سائنس کا طریقہ

ایک مؤثر ڈیٹا سائنس ٹیم بنانے کے لئے ضروری افراد، عمل اور اوزار تلاش کریں.

  1. 1. ڈیٹا سائنس زمین کی تزئین کی
  2. 2. بادل پر ڈیٹا سائنس
  3. 3. ڈیٹا سائنس کا طریقہ کار

Level 2 — ڈیٹا کی کشمکش

نمونوں کی شناخت کرنے اور بصیرت نکالنے کے لئے ڈیٹا ہیرا پھیری کی تکنیک انجام دیں۔

  1. 1. اعداد و شمار تلاش کریں اور تیار کریں
  2. 2. انشورنس کلیم ڈیٹا (انٹرایکٹو کیس اسٹڈی) تلاش کریں
  3. 3. اعداد و شمار کی نمائندگی اور تبدیلی
  4. 4. دعووں میں دھوکہ دہی (انٹرایکٹو کیس اسٹڈی) میں نمونے دریافت کریں

سطح 3 - فیصلے کی حمایت

کاروباری اثرات کا تجزیہ اور مدد فراہم کرنے کے لئے بصری تکنیک کا فائدہ اٹھائیں۔

  1. 1. ڈیٹا ویژولائزیشن اور پریزنٹیشن
  2. 2. فراڈ تشخیصی تجزیہ (انٹرایکٹو کیس اسٹڈی)

Prerequisites

اس کورس کی پیشکش میں شامل ہونے سے پہلے آپ کو مہارتوں کی ضرورت ہوگی:

ڈیٹا سائنس پریکٹیشنر سیریز سے انٹرپرائز ڈیٹا سائنس کورس کے ساتھ شروع کرنے کو مکمل کریں۔

متبادل کے طور پر، آپ کو مندرجہ ذیل موضوعات کے پہلے سے علم کی ضرورت ہوگی:

  • متعدد صنعتوں میں کاروبار کی ڈیجیٹل تبدیلی کی حمایت میں ڈیٹا سائنس منصوبوں کی مطابقت
  • اعداد و شمار، کمپیوٹر پروگرامنگ، اور ڈومین کی مہارت کے چوراہے پر پایا جانے والا ڈیٹا سائنس کراس ڈسپلنری مہارت
  • ڈیٹا سائنس ٹیم کے کردار: ڈیٹا سائنسدان، ڈیٹا انجینئر، ڈیٹا تجزیہ کار، اور اے آئی ڈویلپر
  • کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس تعاون پلیٹ فارم ، بشمول آئی بی ایم واٹسن اسٹوڈیو اور ڈیٹا ریفائنری
  • سی ایس وی ڈیٹا سیٹ کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا انجکشن اور ہیرا پھیری۔

ڈیجیٹل سند

انٹرمیڈیٹ

پریکٹس بیج میں انٹرپرائز ڈیٹا سائنس

انٹرپرائز ڈیٹا سائنس عملی طور پر

بیج دیکھیں

اس بیج کے بارے میں

اس بیج کمانے والے نے اس آن لائن سیکھنے کے تجربے میں شامل تمام سیکھنے کی سرگرمیوں کو مکمل کیا ہے جس میں ہینڈز آن لیبز ، تصورات ، طریقوں اور ڈیٹا سائنس کے طریقہ کار سے متعلق ٹولز شامل ہیں۔ وہ حقیقی دنیا کے منظرنامے میں مشغول ہوکر اور ڈیٹا سائنس ٹیم کے ذریعہ استعمال ہونے والے عمل / ٹولز کو کردار ادا کرکے ڈیٹا سائنس کے طریقہ کار کی مہارت اور تفہیم کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ سیکھنے کی مثال: ایک انشورنس انڈسٹری منظر نامہ جو جدید فراڈ تجزیاتی نقطہ نظر اور ٹکنالوجیوں کا فائدہ اٹھاتا ہے۔

مہارت

ڈیٹا تجزیہ کار، ڈیٹا انجینئر، ڈیٹا ریفائنری، ڈیٹا سائنس، ڈیٹا ویژولائزیشن، ڈیٹا کی کشمکش، انشورنس فراڈ، جوپیٹر نوٹ بک، پکسی ڈسٹ، پائتھن لائبریریز، واٹسن اسٹوڈیو.

کسوٹی

  • آئی بی ایم سکلز اکیڈمی پروگرام کو نافذ کرنے والے اعلی تعلیمی ادارے میں تربیتی سیشن میں شرکت کرنا ضروری ہے۔
  • خود کار آن لائن کورس کی سرگرمیوں کو مکمل کرنا ضروری ہے، اور شامل موضوعات کی تفہیم کی تصدیق کرنے والے علم کی جانچ پڑتال.