डाटा साइंस का परिचय और करियर पाथ

डाटा साइंस की परिभाषा

मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का आधार डाटा साइंस
प्लेटफॉर्म्स का उपयोग और यूजर पैटर्न का उदाहरण (नेटफ्लिक्स, इंस्टाग्राम)

डाटा साइंस के घटक

मठ, स्टैटिस्टिक्स, प्रोग्रामिंग, डाटा, मशीन लर्निंग का मिश्रण
डाटा साइंटिस्ट का कार्य - डाटा कलेक्शन, एनालिसिस, प्रोसेसिंग, यूजफुल इनसाइट्स निकालना

डाटा साइंस में करियर के स्टेप्स

प्रोग्रामिंग लैंग्वेज सीखना
- पाइथन और आर की भूमिका
- पाइथन के बेसिक्स: वैरियेबल्स, इफ-एल्स, लूप्स
- लाइब्रेरीज़: नम्पाइ और पांडास
स्टैटिस्टिक्स का ज्ञान
- मीन, मीडियन, मोड, वेरियंस, स्टैंडर्ड डिवीएशन
- गणित के मूलभूत टॉपिक्स: स्टैटिस्टिक्स, लाइनियर अलजेब्रा, कैल्कुलस, प्रोबेबिलिटी
डाटा विजुअलाइजेशन
- ग्राफ्स, चार्ट्स का महत्व
- टूल्स: मैटप्लॉटलिब, सीबॉर्न और बेसिक एक्सेल
मशीन लर्निंग
- एल्गोरिदम के प्रकार: सुपरवाइज्ड, अनसुपरवाइज्ड, रेइनफोर्समेंट लर्निंग
- डाटा बेसिस और एसक्यूएल का ज्ञान
प्रोजेक्ट्स और प्रैक्टिकल प्रैक्टिस
- प्रोजेक्ट्स पर काम और उनका महत्व
- टूल्स: कागल प्लेटफॉर्म, गिट और गिटहब

स्पेशलाइजेशन और करियर अपॉर्चुनिटी

डाटा साइंस के विभिन्न क्षेत्रों में स्पेशलाइजेशन
मास्टर्स और एडवांस डिग्री का महत्व

समापन

डाटा साइंस की फील्ड में करियर बनाने के लिए आवश्यक स्टेप्स और ध्यान देने योग्य बातें
अतिरिक्त जानकारी के लिए संसाधनों का उपयोग

यह नोट्स डाटा साइंस के प्रमुख बिंदुओं को समझने और करियर पाथ को बनाने में मदद करेंगे।