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Data Science Foundation

(DSP-110.AK1) / आईएसबीएन : 978-1-64459-424-7
इस पाठ्यक्रम में शामिल हैं
Lessons
TestPrep
Hands-On Labs
AI Tutor (ऐड ऑन)
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इस कोर्स के बारे में

डेटा की शक्ति को अनलॉक करें और डेटा साइंस फाउंडेशन कोर्स के साथ सफलता के लिए अपना रास्ता प्रशस्त करें। इंटरेक्टिव पाठ, क्विज़, टेस्ट की तैयारी और व्यावहारिक प्रयोगशालाओं में भाग लेते हुए परीक्षा की तैयारी करें जो आपको डेटा का विश्लेषण, हेरफेर और प्रभावी ढंग से प्रस्तुत करने के कौशल से लैस करेंगे। एक मांग वाले डेटा विज्ञान व्यवसायी बनें और अपने संगठन की निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में अमूल्य अंतर्दृष्टि लाएँ।

कौशल जो आपको प्राप्त होंगे

डेटा विज्ञान की दुनिया में कदम रखें और प्रमाणित डेटा विज्ञान व्यवसायी (CDSP) परीक्षा के साथ एक मांग वाले पेशेवर बनें। आज के डेटा-संचालित परिदृश्य में, व्यवसाय कुशल व्यक्तियों पर भरोसा करते हैं जो डेटा का प्रभावी ढंग से विश्लेषण, हेरफेर और प्रस्तुत कर सकते हैं। यह परीक्षा मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालने, सूचित निर्णय लेने और किसी भी संगठन की सफलता में योगदान करने की आपकी क्षमताओं का परीक्षण करेगी।

आपको जिस सहायता की आवश्यकता है उसे प्राप्त करें। हमारे प्रशिक्षक-नेतृत्व वाले पाठ्यक्रम में नामांकन करें।

पाठ

9+ पाठ | 154+ अभ्यास | 64+ प्रश्नोत्तरी | 247+ फ़्लैशकार्ड | 247+ पारिभाषिक शब्दावली

टेस्टप्रेप

25+ पूर्व मूल्यांकन प्रश्न | 2+ पूर्ण लंबाई परीक्षण | 25+ मूल्यांकन के बाद के प्रश्न | 50+ अभ्यास परीक्षण प्रश्न

व्यावहारिक प्रयोगशालाएँ

37+ लाइवलैब | 37+ वीडियो शिक्षण | 01:50+ Hours

पाठ्यक्रम रूपरेखा डाउनलोड करें

1

About This Course

  • Course Description
  • Course Objectives
2

Addressing Business Issues with Data Science

  • Topic A: Initiate a Data Science Project
  • Topic B: Formulate a Data Science Problem
  • Summary
3

Extracting, Transforming, and Loading Data

  • Topic A: Extract Data
  • Topic B: Transform Data
  • Topic C: Load Data
  • Summary
4

Analyzing Data

  • Topic A: Examine Data
  • Topic B: Explore the Underlying Distribution of Data
  • Topic C: Use Visualizations to Analyze Data
  • Topic D: Preprocess Data
  • Summary
5

Designing a Machine Learning Approach

  • Topic A: Identify Machine Learning Concepts
  • Topic B: Test a Hypothesis
  • Summary
6

Developing Classification Models

  • Topic A: Train and Tune Classification Models
  • Topic B: Evaluate Classification Models
  • Summary
7

Developing Regression Models

  • Topic A: Train and Tune Regression Models
  • Topic B: Evaluate Regression Models
  • Summary
8

Developing Clustering Models

  • Topic A: Train and Tune Clustering Models
  • Topic B: Evaluate Clustering Models
  • Summary
9

Finalizing a Data Science Project

  • Topic A: Communicate Results to Stakeholders
  • Topic B: Demonstrate Models in a Web App
  • Topic C: Implement and Test Production Pipelines
  • Summary

2

Extracting, Transforming, and Loading Data

  • Reading Data from a CSV File
  • Extracting Data with Database Queries
  • Consolidating Data from Multiple Sources
  • Handling Irregular and Unusable Data
  • Correcting Data Formats
  • De-duplicating Data
  • Handling Textual Data
  • Loading Data into a Database
  • Loading Data into a DataFrame
  • Exporting Data to a CSV File
3

Analyzing Data

  • Examining Data
  • Exploring the Underlying Distribution of Data
  • Analyzing Data Using Histograms
  • Analyzing Data Using Box Plots and Violin Plots
  • Analyzing Data Using Scatter Plots and Line Plots
  • Analyzing Data Using Bar Charts
  • Analyzing Data Using HeatMaps
  • Handling Missing Values
  • Applying Transformation Functions to a Dataset
  • Encoding Data
  • Discretizing Variable
  • Splitting and Removing Features
  • Performing Dimensionality Reduction
5

Developing Classification Models

  • Training a Logistic Regression Model
  • Training a k-NN Model
  • Training an SVM Classification Model
  • Training a Naïve Bayes Model
  • Training Classification Decision Trees and Ensemble Models
6

Developing Regression Models

  • Training a Linear Regression Model
  • Training Regression Trees and Ensemble Models
  • Tuning Regression Models
  • Evaluating Regression Models
7

Developing Clustering Models

  • Training a k-Means Clustering Model
  • Training a Hierarchical Clustering Model
  • Tuning Clustering Models
  • Evaluating Clustering Models
8

Finalizing a Data Science Project

  • Building an ML Pipeline

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$350

Pearson VUE

Multiple Choice / Single Response

The exam contains 100 (of which 75 count towards the final score) questions.

120 minutes

70%

A re-test fee of $50 will apply for each re-take. You may take the test up to three (3) times. You must pass the exam within six (6) months of the date of your first test

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