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लिस्बन में डेटा साइंस पाठ्यक्रम.पाठ्यक्रम और लिस्बन में डेटा साइंस में लघु पाठ्यक्रम खोजें

एक पाठ्यक्रम एक व्यापक विषय क्षेत्र के भीतर एक विशेष विषय का अध्ययन किया जाता है और एक योग्यता का आधार है. एक ठेठ पाठ्यक्रम व्याख्यान, आकलन और ट्यूटोरियल… अधिक पढ़ें

एक पाठ्यक्रम एक व्यापक विषय क्षेत्र के भीतर एक विशेष विषय का अध्ययन किया जाता है और एक योग्यता का आधार है. एक ठेठ पाठ्यक्रम व्याख्यान, आकलन और ट्यूटोरियल भी शामिल है.

आधिकारिक तौर पर पुर्तगाल, पुर्तगाली गणराज्य, औबेरियन प्रायद्वीप पर पश्चिमी यूरोप में स्थित एक देश है. पुर्तगाल 900 साल पुराना है, और यह एक अपेक्षाकृत छोटा सा क्षेत्र है, भले ही यह दुनिया के इतिहास में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है. Universidade करते पोर्टो 11% अंतरराष्ट्रीय छात्रों से मिलकर जो विदेशियों द्वारा सबसे ज्यादा लोकप्रिय है.

लिस्बन पुर्तगाल की राजधानी है और उसके प्रशासन के भीतर 500,000 से अधिक व्यक्तियों की आबादी है. यूरोपीय संघ के साथ, लिस्बन जनसंख्या के मामले में और पृथ्वी पर सबसे पुराने शहरों में से 11 आता है. लिस्बन विश्वविद्यालय, लिस्बन के तकनीकी विश्वविद्यालय और न्यू लिस्बन विश्वविद्यालय, लिस्बन अर्थात् में 3 प्रमुख विश्वविद्यालयों रहे हैं.

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लिस्बन, पोर्चुगल +9 अधिक

9 सप्ताह में एक डेटा विश्लेषक बनें। डेटासेट की एक विस्तृत श्रृंखला से बहुमूल्य अंतर्दृष्टि को लोड करना, साफ करना, अन्वेषण करना और निकालना सीखें और साथ ही पायथन, एसक्यूएल और झा ... +

9 सप्ताह में एक डेटा विश्लेषक बनें। डेटासेट की एक विस्तृत श्रृंखला से बहुमूल्य अंतर्दृष्टि को लोड करना, साफ करना, अन्वेषण करना और निकालना सीखें और साथ ही पायथन, एसक्यूएल और झांकी जैसे उपकरणों और भाषाओं की खेती करें। कठोर विश्लेषण करने के लिए सांख्यिकीय ज्ञान का विकास करना, डेटा को आश्चर्यजनक विज़ुअलाइज़ेशन में बदलना, और अपने निष्कर्षों को विचारशील, केंद्रित और आकर्षक निष्कर्षों में प्रस्तुत करना। -
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डाटा एनालिस्ट बनें। डेटासेट की एक विस्तृत श्रृंखला से बहुमूल्य अंतर्दृष्टि को लोड करना, साफ करना, अन्वेषण करना और निकालना सीखें और साथ ही पायथन, एसक्यूएल और झांकी जैसे उपकरणों ... +

डाटा एनालिस्ट बनें। डेटासेट की एक विस्तृत श्रृंखला से बहुमूल्य अंतर्दृष्टि को लोड करना, साफ करना, अन्वेषण करना और निकालना सीखें और साथ ही पायथन, एसक्यूएल और झांकी जैसे उपकरणों और भाषाओं की खेती करें। कठोर विश्लेषण करने के लिए सांख्यिकीय ज्ञान का विकास करना, डेटा को आश्चर्यजनक विज़ुअलाइज़ेशन में बदलना, और अपने निष्कर्षों को विचारशील, केंद्रित और आकर्षक निष्कर्षों में प्रस्तुत करना। -
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