ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦਾ ਇਹ ਕੋਰਸ ਕਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਹੈ?
ਇਹ ਮੈਨੇਜਰਾਂ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਲੋਕਾਂ, ਸੰਚਾਲਨ ਮੁਖੀਆਂ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਪਕਾਂ ਲਈ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਮਿਲਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਵਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਡਾਟੇ ਦੇ ਆਧਾਰ ਉੱਤੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਜੋ ਬਿਹਤਰ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣਾ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਿੱਟੇ ਪਛਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਦੀ ਮੁੱਢਲੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਹੋਰ ਕੁਝ ਨਹੀਂ।
ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦਾ ਇਹ ਕੋਰਸ ਕਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹੈ?
ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਦੀ ਨੌਕਰੀ ਲਈ ਪੂਰੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਸਿੱਖਣ-ਮਾਰਗ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਮੁੱਖ ਸਿੱਖਣ-ਮਾਰਗ ਲਈ ਕੋਡ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ Python ਅਤੇ SQL ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਦੇ ਵਿਕਲਪਿਕ ਪਾਠ ਬਿਲਕੁਲ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਜਾਂ ਕਾਲਜ ਦੇ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਜਾਂ ਪੂਰੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਸਘਣ ਬੂਟਕੈਂਪ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੇ, ਅਤੇ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਕੋਈ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਜਾਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉੱਨਤ ਮਾਹਿਰ ਸਿਖਲਾਈ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਕਈ ਲੋਕ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ: ਬੁਨਿਆਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕੋਡ ਇੱਥੇ, ਅਤੇ ਨੌਕਰੀ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੁਨਰਾਂ ਵਾਸਤੇ ਇੱਕ ਲੰਮਾ ਤਕਨੀਕੀ ਸਿੱਖਣ-ਮਾਰਗ।
ਹਰ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਕੀ ਸਿੱਖਾਂਗਾ?
ਛੇ ਸਿਖਲਾਈ ਭਾਗ ਅਸਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਪੂਰੇ ਕ੍ਰਮ ਅਨੁਸਾਰ ਚੱਲਦੇ ਹਨ: ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਵੱਲੋਂ ਪੁੱਛੇ ਸਵਾਲ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਉਸ ਵੱਲੋਂ ਲਏ ਫ਼ੈਸਲੇ ਤੱਕ।
1. ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਵਾਲ ਤੋਂ ਡਾਟੇ ਦੇ ਸਵਾਲ ਤੱਕ
'ਵਿਕਰੀ ਕਿਉਂ ਘਟੀ ਹੈ?' ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਸਵਾਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਜਿਸ ਦਾ ਜਵਾਬ ਡਾਟਾ ਦੇ ਸਕੇ, ਅਤੇ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੁਹਾਡੀ ਰਾਏ ਬਦਲੇਗੀ।
2. ਡਾਟਾ: ਇਹ ਕਿੱਥੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਗੁਮਰਾਹ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਨਮੂਨੇ, ਗੁੰਮ ਅੰਕੜੇ, ਟੀਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਵੱਖਰੀਆਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸੌਖੇ ਉਪਲਬਧ ਅੰਕੜੇ ਅਕਸਰ ਗ਼ਲਤ ਅੰਕੜੇ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
3. ਵਰਣਨਾਤਮਕ ਅੰਕੜਾ-ਵਿਗਿਆਨ
ਔਸਤਾਂ, ਮੱਧਿਕਾਵਾਂ, ਫੈਲਾਅ, ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਅਤੇ ਦਰਾਂ, ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਅਸਲ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਲੁਕਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
4. ਦ੍ਰਿਸ਼ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ
ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਚਾਰਟ ਚੁਣਨਾ ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਚਾਰਟ ਸਮਝਣਾ ਜੋ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਜਾਣ-ਬੁੱਝ ਕੇ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਦੇ ਹਨ।
5. ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਤੇ A/B ਟੈਸਟ
ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਮੂਹ, ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ, ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਮਹੱਤਤਾ ਦੀ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਆਪਸੀ ਸੰਬੰਧ ਦਾ ਮਤਲਬ ਕਾਰਨ-ਨਤੀਜਾ ਸੰਬੰਧ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।
6. ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਅਤੇ AI ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਵੇਰਵਾ ਲਿਖਣਾ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨੀ ਅਤੇ AI ਸਹਾਇਕਾਂ ਦੇ ਹਿਸਾਬ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਡਾਟੇ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨੀ।
ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਮਾਰਗ ਮੇਰੇ ਮੁਤਾਬਕ ਕਿਵੇਂ ਢਲਦਾ ਹੈ?
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੱਧਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਪਰਖਦੀ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਾਂ, ਔਸਤਾਂ ਅਤੇ ਚਾਰਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨੇ ਸਹਿਜ ਹੋ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੁਖੀ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਦੇ ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਬਣਨ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ ਉੱਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ; ਸੰਚਾਲਨ ਮੈਨੇਜਰ ਦੀਆਂ ਡਿਲਿਵਰੀ ਦੇ ਸਮਿਆਂ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਂ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ ਉੱਤੇ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਸਮਝਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਪਾਠ-ਲੜੀ ਛੇਤੀ ਹੀ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਅਤੇ ਕੰਮ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਵੱਲ ਵਧਦੀ ਹੈ।
ਮੈਂ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰਾਂਗਾ?
ਤੁਸੀਂ ਕਾਲਪਨਿਕ ਜਾਂ ਜਨਤਕ ਡੇਟਾ-ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਰਤ ਕੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਕੰਮ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਹਰ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਦਿਖਾਈ ਗਈ ਮਾਪਦੰਡ-ਸੂਚੀ ਅਨੁਸਾਰ ਅੰਕ ਮਿਲਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਫੀਡਬੈਕ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅੰਕ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਬੇਨਤੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਕੰਮ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ: ਖਾਣਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀਆਂ ਕਿੱਟਾਂ ਵੇਚਣ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਕੰਪਨੀ, Greenbasket, ਨੇ ਦੋ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸਵਾਗਤੀ ਈਮੇਲ ਵਰਤੀ ਅਤੇ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣ ਵਾਲੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਦੁਬਾਰਾ ਆਰਡਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ 30 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਵੱਧ ਸੀ। ਤੁਸੀਂ ਸਮਝਾਉਂਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਸ ਤੋਂ ਇਹ ਕਿਉਂ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਈਮੇਲ ਕਾਰਗਰ ਸੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਿਰਪੱਖ A/B ਟੈਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਅੰਕ ਦੇਣ ਦੀ ਮਾਪਦੰਡ-ਸੂਚੀ ਇਹ ਜਾਂਚਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਵੈ-ਚੋਣ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਪਛਾਣੋ, ਤੁਲਨਾ ਲਈ ਇੱਕ ਕੰਟਰੋਲ ਸਮੂਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ, ਸਫਲਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਪੈਮਾਨਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵੱਲੋਂ ਨਤੀਜੇ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਟੈਸਟ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਚੱਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਕੋਰਸ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ?
ਹਰ ਪਾਠ 10 ਤੋਂ 15 ਮਿੰਟ ਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਪੂਰੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਰਾਹ ਦੀ ਮਿਆਦ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੱਧਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹੋ, ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਕੋਈ ਤੈਅ ਗਿਣਤੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅੰਕੜਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦਾ ਪਿਛੋਕੜ ਰੱਖਣ ਵਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਤੀਜੇ ਮੌਡਿਊਲ ਦਾ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਛੱਡ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਧੂ ਅਭਿਆਸ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।
ਪੂਰਾ ਕਰਨ 'ਤੇ ਮੈਨੂੰ ਕੀ ਮਿਲੇਗਾ?
ਅੰਤਿਮ ਵਿਹਾਰਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨੀ ਅਤੇ ਉਸ ਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਸੰਖੇਪ ਹਦਾਇਤਾਂ ਲਿਖਣੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਪਾਸ ਹੋਣ 'ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਲਈ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦਾਂ ਦਾ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰਸਮੀ ਮਾਨਤਾ ਵਾਲੀ ਯੋਗਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।
ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਕੋਰਸ ਦੀ ਕੀਮਤ ਕਿੰਨੀ ਹੈ?
ਕੋਰਸ ਦੀ ਕੋਈ ਵੱਖਰੀ ਫ਼ੀਸ ਨਹੀਂ ਹੈ: ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਯੋਜਨਾ ਦੀ ਕੀਮਤ USD 79 ਪ੍ਰਤੀ ਮਹੀਨਾ ਜਾਂ USD 790 ਪ੍ਰਤੀ ਸਾਲ ਹੈ। ਟੀਮ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ 3 ਮੈਂਬਰਾਂ ਤੱਕ ਲਈ USD 189 ਪ੍ਰਤੀ ਮਹੀਨਾ ਜਾਂ USD 1,890 ਪ੍ਰਤੀ ਸਾਲ ਹਨ, ਫਿਰ ਹਰ ਵਾਧੂ ਮੈਂਬਰ ਲਈ USD 49 ਪ੍ਰਤੀ ਮਹੀਨਾ ਜਾਂ USD 490 ਪ੍ਰਤੀ ਸਾਲ ਹਨ। 25 ਮੈਂਬਰਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗਿਣਤੀ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਵੱਖਰੀ ਕੀਮਤ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। 7-ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਮੁਫ਼ਤ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਅਤੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕਾਰਡ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।