1. विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में प्रौद्योगिकी के विकास के लिए प्रोत्साहन।

डेटा विज्ञान के क्षेत्र में प्रवेश करने के लिए उन आवश्यक उपकरणों पर प्रभुत्व प्राप्त करने की आवश्यकता होती है जिनका उपयोग पेशेवर डेटा का विश्लेषण करने, मॉडल बनाने और सहयोग करने के लिए दैनिक आधार पर करते हैं। आप अपने कार्यस्थान को व्यवस्थित करने, लाइब्रेरी प्रबंधित करने और अपने विश्लेषणात्मक कार्यप्रवाह को सुचारू बनाने के लिए आधुनिक उपकरणों का उपयोग करने के बारे में सीखेंगे। स्पष्ट व्याख्याओं और व्यावहारिक कोड स्निपेट के माध्यम से, आप व्यापार के मानक उपकरणों में एक ठोस आधार बनाएंगे। आप क्या सीखेंगे: -ओपन-सोर्स डाटा विज्ञान उपकरणों और लाइब्रेरी के बुनियादी पारिस्थितिकी तंत्र को समझें। - इंटरैक्टिव डाटा विश्लेषण के लिए जूपिटर नोटबुक और जूपिटरलैब को कॉन्फ़िगर करें और नेविगेट करें. - आर-स्टूडियो का पता लगाएं और आर-आधारित डेटा परियोजनाओं को कैसे प्रबंधित करें यह समझें. - पैकेज और आभासी वातावरणों का प्रबंधन करें ताकि आपकी डेटा विज्ञान परियोजनाएं संगठित और पुन: उत्पन्न हो सकें। -डेटा मैनिपुलेशन, विजुअलाइजेशन और बुनियादी मशीन लर्निंग के लिए आवश्यक लाइब्रेरी का उपयोग करें। - अपने नोटबुक तथा कोड को ट्रैक करने तथा साझा करने के लिए मूल संस्करण नियंत्रण अवधारणाओं को लागू करें. यह पाठ्यक्रम प्रमुख शब्दावली और वातावरण सेटअप के साथ शुरू होता है, लिखित व्याख्याओं और कोड व्यायामों के माध्यम से आपको चरण-दर-चरण मार्गदर्शन करता है जो इन उद्योग-मानक उपकरणों का उपयोग करने में आपका आत्मविश्वास बढ़ाता है। यह पाठ्यक्रम पूर्ण शुरुआती के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें कोई पूर्व डेटा विज्ञान या प्रोग्रामिंग अनुभव नहीं है, जो आधुनिक डेटा टूलकिट में एक ठोस नींव बनाना चाहते हैं। आज के समय में विज्ञान के क्षेत्र में प्रगति हुई है और विज्ञान के साधनों का विकास हुआ है।