अमेरिका की स्टेनफॉर्ड यूनिवर्सिटी फ्री में करा रही डेटा…..

इस खबर को सुनने के लिये प्ले बटन को दबाएं।

Free Online Courses Stanford University: जरूरी डेटा साइंस स्किल हासिल करने में आपकी मदद करने के लिए, हमने स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिीट द्वारा प्रदान किए जाने वाले फ्री कोर्सेज की यह लिस्ट तैयार की है.

Free Online Courses, International Study: ऑनलाइन एजुकेशन के लीडिंग प्रोवाइडर्स में से एक स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी है, जो प्रोफेशनल नॉलेज और स्किल को बढ़ाने के उद्देश्य से अलग अलग तरह के कोर्स प्रदान करती है. इस फील्ड में सालों के एक्स्पीरिएंस के साथ, स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी शानदार ऑनलाइन ट्रेनिंग देने के लिए फेमस है. डेटा विज्ञान आज सबसे अधिक डिमांड वाले फील्ड में से एक है, और सबसे अच्छी बात यह है कि शुरुआत करने के लिए आपको महंगी डिग्री के लिए भुगतान करने की जरूरत नहीं है.

डेटा साइंस में व्यवसाय से संबंधित जानकारी प्राप्त करने के लिए डेटा की पढ़ाई करना शामिल है. यह मल्टी डिसिप्लिनरी क्षेत्र बड़े डेटासेट का एनालिसिस करने के लिए मैथ्स, स्टेटिस्टिक, कंप्यूटर इंजीनियरिंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल करता है. जरूरी डेटा साइंस स्किल हासिल करने में आपकी मदद करने के लिए, हमने स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिीट द्वारा प्रदान किए जाने वाले फ्री कोर्सेज की यह लिस्ट तैयार की है:

R Programming Fundamentals
यह कोर्स R की मूल बातें बताता है, जो स्टेटिस्टिकल कंप्यूटिंग और ग्राफिक्स के लिए इस्तेमाल की जाने वाली एक फ्री सॉफ्टेवयर एनवायरमेंट और प्रोग्रामिंग लेंगुएज है. R का उपयोग स्टेटिस्टिकल रिसर्चर्स, डेटा साइंटिस्ट और ग्लोबल लेवल पर डेटा एनालिस्ट्स द्वारा व्यापक रूप से किया जाता है. यह कोर्स R का ओवरव्यू प्रदान करता है, स्थापना से लेकर बुनियादी स्टेटिस्टिकल ऑपरेशन तक. आप फंक्शन बनाना, डेटासेट के साथ काम करना सीखेंगे, और R लेंगुएज के को-क्रिएटर्स में से एक रॉबर्ट जेंटलमैन से सुनेंगे.

Statistical Learning with R
सुपरवाइज्ड लर्निग में यह इंट्रोडक्ट्री कोर्स रीग्रेशन और क्लासिफिकेशन टेक्निक्स पर फोक्सड है. विश्वविद्यालय का उद्देश्य इन टेक्नोलॉजी को सूत्रों और कॉम्पलेक्ट मैथ्स पर बहुत ज्यादा निर्भर किए बिना समझाना है. कोर्स में लाइनर और पॉलिनॉमियल रिग्रेशन, लॉजिस्टिक रिग्रेशन और लाइनर डिस्क्रिमिनेंट एनालिसिस; क्रॉस-वैलिडेशन और बूटस्ट्रैपिंग, मॉडल सेलेक्शन और रेगुलराइजेशन मैथड (रिज और लैसो); नॉन लीनियर मॉडल, स्प्लिन और जनरलाइज्ड एडिटिव मॉडल, ट्री बेस्ड मैथड्स, रेंडम फॉरेस्ट और बूस्टिंग और सपोर्ट वेक्टर मशीनें शामिल हैं. यह मुख्य घटकों और क्लस्टरिंग (के-मीन्स और पदानुक्रमित) समेत अनसुपरवाइज्ड लर्निंग अप्रोच पर भी चर्चा करता है.

Performance Assessment in the NGSS Classroom: Course 1
यह कोर्स स्टैनफोर्ड NGSS असेसमेंट प्रोजेक्ट (SNAP) का हिस्सा है. इस कोर्स में टीचर्स को सिखाया जाएगा कि कैसे छात्रों के सीखने का सही तरीके से मूल्यांकन किया जाए, ताकि उन्हें साइंस में बेहतर प्रदर्शन करने में मदद मिल सके. इसमें स्टूडेंट्स के काम का विश्लेषण और उनके सीखने में सुधार के लिए टीचिंग में बदलाव करने के तरीके भी सिखाए जाएंगे. कोर्स के दौरान शिक्षक इन कॉन्सेप्ट्स को समझने के लिए छोटे-छोटे अभ्यास भी करेंगे.

Automata Theory
इस कोर्स में ऑटोमेटा और भाषाओं के सिद्धांत को शामिल किया गया है, जिसमें अलग अलग लेंगुएज-डिफाइनिंग सिस्टम की समानता, रेगुलर एक्सप्रेशन और डिटरमिनिस्टिक और नॉन डिटरमिनिस्टिक ऑटोमेटा जैसे सब्जेक्ट शामिल हैं. “मैथमेटिकल सोफिस्टिकेशन” का पर्याप्त लेवल जरूरी है, इसलिए आपको गणित में रुचि होनी चाहिए और प्रमाणों को समझने में सक्षम होना चाहिए.

Reservoir Geomechanics
यह कोर्स तेल और गैस निकालने के दौरान आने वाली जमीन से जुड़ी समस्याओं को समझने के लिए है. इसमें कई अलग-अलग सब्जेक्ट जैसे भूकंप, चट्टानों की स्टडी, और तेल-गैस निकालने की टेक्निक शामिल हैं. यह उन लोगों के लिए उपयोगी है जो जमीन के अंदर होने वाली हलचल और द्रवों के प्रवाह को समझना चाहते हैं, खासकर तेल और गैस के फील्ड में काम करने वाले साइंटिस्ट्स और इंजीनियरों के लिए.