2. वैज्ञानिक पद्धति : वैज्ञानिक पद्धति का अर्थ है वैज्ञानिक ढंग से कार्य करना।

डेटा विज्ञान में सफल होने के लिए, आपको सिर्फ कोडिंग कौशल से अधिक की आवश्यकता है; आपको यह जानना चाहिए कि जटिल समस्याओं का कैसे व्यवस्थित ढंग से सामना किया जाए। इस व्यापक पाठ आधारित मार्गदर्शिका के माध्यम से, आप अलग-थलग स्क्रिप्ट लिखने से संरचित डेटा परियोजनाओं को निष्पादित करने के लिए संक्रमण करेंगे। आप व्यापार आवश्यकताओं को परिभाषित करने, डेटा एकत्र करने और तैयार करने, मॉडल बनाने और मूल्यांकन करने और उद्योग मानक फ्रेमवर्क का उपयोग करके समाधानों को तैनात करने के बारे में सीखेंगे। आप क्या सीखेंगे: 2. संरचनात्मक डेटा विज्ञान पद्धतियों की मूल शब्दावली और बुनियादी अवधारणाओं को समझें। -सच्‍च दुनिया के व्‍यापार परिदृश्‍यों में CRISP-DM फ्रेमवर्क और मूलभूत डाटा विज्ञान पद्धतियों का इस्‍तेमाल करना। - अस्पष्ट व्‍यापारिक समस्‍याओं से संबंधित स्पष्ट आंकड़ा आधारित सवाल तैयार करें। -उच्च गुणवत्ता वाले परिणाम सुनिश्चित करने के लिए डेटा संग्रह, तैयारी और मॉडलिंग के चरणों का विश्लेषण करना। -सफल तैनाती और निगरानी के लिए मॉडल प्रदर्शन और योजना का आकलन करना। - अपने कार्यप्रवाह में पुनरुत्पादन, दस्तावेजीकरण और नैतिक डेटा विचारों की आधुनिक प्रथाओं को एकीकृत करें। यह पाठ्यक्रम आवश्यक परिभाषाओं और अवधारणाओं से शुरू होता है, फिर डेटा विज्ञान जीवन चक्र के प्रत्येक चरण के माध्यम से आपको कदम-दर-कदम मार्गदर्शन करता है। इस पाठ्यक्रम को पूरी तरह से शुरुआती लोगों के लिए डिजाइन किया गया है, इस पाठ्यक्रम के लिए कोई पूर्व प्रोग्रामिंग या उन्नत गणितीय अनुभव की आवश्यकता नहीं है। आज के समय में विज्ञान के क्षेत्र में एक नई, प्रगतिशील और वैज्ञानिक दृष्टि अपनाने की आवश्यकता है।