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Machine Learning courses

Machine learning courses cover algorithms and concepts for enabling computers to learn from data and make decisions without explicit programming. Build your skills in NLP, deep learning, MLOps and more.

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Build your Machine Learning skills with interactive courses, curated by real-world experts

कोर्स

Understanding Machine Learning

बुनियादीकौशल स्तर
4.8+
11,611 समीक्षाएँ
2 घंटे
कोडिंग के बिना मशीन लर्निंग का परिचय।

लर्निंग पाथ

मशीन लर्निंग फंडामेंटल्स में Python

4.5+
9 समीक्षाएँ
16 घंटे
मशीन लर्निंग की कला सीखें और भविष्यवाणी, पैटर्न पहचान, तथा डीप और रिइन्फोर्समेंट लर्निंग की शुरुआत में माहिर बनकर निकलें।

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कोर्स

scikit-learn के साथ Supervised Learning

मध्यमकौशल स्तर
4.8+
9,308 समीक्षाएँ
4 घंटे
Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!

कोर्स

Understanding Machine Learning

बुनियादीकौशल स्तर
4.8+
11,611 समीक्षाएँ
2 घंटे
कोडिंग के बिना मशीन लर्निंग का परिचय।

कोर्स

Python में Unsupervised Learning

मध्यमकौशल स्तर
4.8+
1,183 समीक्षाएँ
4 घंटे
scikit-learn और scipy का उपयोग करके बिना लेबल वाले डेटासेट को क्लस्टर, ट्रांसफ़ॉर्म, विज़ुअलाइज़ और उनसे इनसाइट्स निकालना सीखें।

कोर्स

MLOps Concepts

मध्यमकौशल स्तर
4.8+
2,934 समीक्षाएँ
2 घंटे
जानें कि MLOps कैसे मशीन लर्निंग मॉडल्स को लोकल नोटबुक्स से प्रोडक्शन में काम करने वाले मॉडल्स तक ले जाता है, जो वास्तविक व्यावसायिक मूल्य उत्पन्न करते हैं।

कोर्स

Python में Tree-Based Models के साथ Machine Learning

मध्यमकौशल स्तर
4.8+
785 समीक्षाएँ
5 घंटे
इस पाठ्यक्रम में, आप scikit-learn का उपयोग करके regression और classification के लिए tree-based models और ensembles का उपयोग करना सीखेंगे।

कोर्स

बिज़नेस के लिए मशीन लर्निंग

बुनियादीकौशल स्तर
4.8+
1,848 समीक्षाएँ
2 घंटे
मशीन लर्निंग की बुनियादी बातें समझें और जानें कि इसे व्यवसाय जगत में कैसे लागू किया जाता है।

कोर्स

MLflow परिचय

उन्नतकौशल स्तर
4.7+
862 समीक्षाएँ
4 घंटे
MLflow का उपयोग करके मशीन लर्निंग एप्लिकेशन बनाने की जटिलताओं को सरल बनाना सीखें। MLflow ट्रैकिंग, प्रोजेक्ट्स, मॉडल और मॉडल रजिस्ट्री का अन्वेषण करें।

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Python में Linear Classifiers

मध्यमकौशल स्तर
4.8+
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4 घंटे
इस पाठ्यक्रम में आप लॉजिस्टिक रिग्रेशन और SVM जैसे रैखिक वर्गीकारकों के विवरण सीखेंगे।

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MLOps डिप्लॉयमेंट और लाइफ साइक्लिंग

उन्नतकौशल स्तर
4.7+
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4 घंटे
इस पाठ्यक्रम में, आप आधुनिक MLOps फ्रेमवर्क का अन्वेषण करेंगे, मशीन लर्निंग मॉडलों के जीवनचक्र और परिनियोजन को समझेंगे।

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R में Supervised Learning: Classification

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इस पाठ्यक्रम में आप वर्गीकरण के लिए मशीन लर्निंग की मूल बातें सीखेंगे।

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Python में इमेज प्रोसेसिंग

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XGBoost के साथ Extreme Gradient Boosting

मध्यमकौशल स्तर
4.8+
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ग्रेडिएंट बूस्टिंग की बुनियादी बातें सीखें और वर्गीकरण व रिग्रेशन समस्याएँ हल करने के लिए XGBoost से अत्याधुनिक मशीन लर्निंग मॉडल बनाएं।

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Python में Time Series Data के लिए Machine Learning

उन्नतकौशल स्तर
4.7+
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यह पाठ्यक्रम टाइम सीरीज़ डेटा के लिए फीचर इंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग पर केंद्रित है।

कोर्स

Python में क्लस्टर विश्लेषण

मध्यमकौशल स्तर
4.8+
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इस पाठ्यक्रम में, आप SciPy लाइब्रेरी का उपयोग करके hierarchical और k-means clustering जैसी तकनीकों के माध्यम से unsupervised learning से परिचित होंगे।

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Python में Model Validation

मध्यमकौशल स्तर
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मॉडल वैलिडेशन की बुनियादी बातें, वैलिडेशन तकनीकें सीखें, और वैलिडेटेड व उच्च-प्रदर्शन मॉडल बनाना शुरू करें।

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एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग

मध्यमकौशल स्तर
4.7+
386 समीक्षाएँ
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मशीन लर्निंग की दुनिया में उतरें और एंड-टू-एंड मॉडल डिज़ाइन, ट्रेन और डिप्लॉय करना सीखें।

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Machine Learning के लिए CI/CD

उन्नतकौशल स्तर
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GitHub Actions और Data Version Control के साथ मशीन लर्निंग विकास को CI/CD से बेहतर बनाएं

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प्रोडक्शन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करना

मध्यमकौशल स्तर
4.8+
530 समीक्षाएँ
4 घंटे
एमएलओps मानसिकता अपनाएँ, ताकि आप अपने मशीन लर्निंग मॉडलों को प्रशिक्षित, दस्तावेज़ित, बनाए और स्केल कर सकें, उनकी पूरी क्षमता तक।

कोर्स

Python में Dimensionality Reduction

मध्यमकौशल स्तर
4.8+
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अपने डेटा में आयाम घटाने की अवधारणा समझें, और Python में इसे करने की तकनीकों में महारत हासिल करें।

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Monitoring Machine Learning Concepts

मध्यमकौशल स्तर
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प्रोडक्शन में मशीन लर्निंग मॉडल्स की मॉनिटरिंग की चुनौतियाँ जानें, जिसमें डेटा और कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट, और मॉडल गिरावट से निपटने के तरीके शामिल हैं।

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spaCy के साथ Natural Language Processing

मध्यमकौशल स्तर
4.7+
677 समीक्षाएँ
4 घंटे
spaCy के मुख्य ऑपरेशनों में महारत हासिल करें और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए मॉडल प्रशिक्षित करें। असंरचित डेटा से जानकारी निकालें और पैटर्न मिलाएँ।

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फ़ुली ऑटोमेटेड MLOps

मध्यमकौशल स्तर
4.8+
383 समीक्षाएँ
4 घंटे
MLOps आर्किटेक्चर, CI/CD/CM/CT तकनीकें और ऑटोमेशन पैटर्न सीखें, ताकि ML सिस्टम समय के साथ मूल्य दे सकें।

कोर्स

PySpark के साथ Machine Learning

उन्नतकौशल स्तर
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762 समीक्षाएँ
4 घंटे
Apache Spark के साथ डेटा से पूर्वानुमान बनाना सीखें, decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles और pipelines का उपयोग करके.

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Python में NLP के लिए Feature Engineering

मध्यमकौशल स्तर
4.8+
156 समीक्षाएँ
4 घंटे
पाठ से उपयोगी जानकारी निकालने और उसे मशीन लर्निंग के लिए उपयुक्त प्रारूप में संसाधित करने की तकनीकें सीखें।

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Python में Hyperparameter Tuning

मध्यमकौशल स्तर
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879 समीक्षाएँ
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Python में Finance के लिए Machine Learning

मध्यमकौशल स्तर
4.8+
233 समीक्षाएँ
4 घंटे
लीनियर मॉडल, निर्णय वृक्ष, रैंडम फ़ॉरेस्ट और न्यूरल नेटवर्क से स्टॉक डेटा मानों का मॉडल बनाना और पूर्वानुमान लगाना सीखें।

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Python में Market Basket Analysis

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Python के साथ बुकस्टोर डेटा से मार्केट बास्केट विश्लेषण में एसोसिएशन रूल्स खोजें और मूवी सिफारिशें बनाएं।

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Python में TensorFlow परिचय

मध्यमकौशल स्तर
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57 समीक्षाएँ
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TensorFlow का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क की मूल बातें और डीप लर्निंग मॉडल बनाना सीखें।

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Frequently asked questions

Is machine learning easy to learn?

DataCamp's beginner machine learning courses are a lot of hands-on fun, and they provide an excellent foundation for machine learning to advance your career or business. Within weeks, you'll be able to create models and generate predictions and insights. You'll also learn foundational knowledge of Python and R and the fundamentals of artificial intelligence.

After that, the learning curve gets a bit steeper. Machine learning careers require a deeper understanding of statistics, math, and software engineering, all of which can be mastered at DataCamp.

What is machine learning used for?

In a nutshell, machine learning is a type of artificial intelligence whose algorithms, as they acquire data, produce analytical models and make predictions with little to no human intervention.

It's difficult to find an industry that doesn't use machine learning. For example, marketers use machine learning to forecast returns on investments in marketing campaigns. Likewise, purchasing departments use machine learning to predict needed inventory.

Businesses of all kinds use machine learning to predict customer behavior, map supply chains, and forecast revenues. Machine learning is used to predict health outcomes and to improve patient satisfaction. Machine learning helps scientists model climate change scenarios, including possible solutions.

More specifically, machine learning is used in smart devices, search engines, and streaming services (when Netflix suggests a show or movie based on your viewing history, that's machine learning).

What jobs can you get with machine learning skills?

Machine learning skills are valuable in programming, data science, and other computer engineering disciplines. In addition, machine learning is a must for anyone wanting to work in robotics!

Not all jobs that require machine learning are in tech though. For example, linguists use machine learning to track ever-changing languages and dialects. In addition, business departments, such as marketing, accounting, logistics, and purchasing, to name a few, increasingly need machine learning experts to help them make informed business decisions. Knowing machine learning can give you a step up in nearly any position, as modeling and predicting are critical business needs.

Are machine learning skills in demand?

Yes, machine learning skills are in high demand. According to a report by the World Economic Forum, demand for AI and ML specialists is expected to grow by 40% between 2023 and 2027.

How much math do I need to take a machine learning course?

If you're looking to develop a high-level understanding of machine learning concepts, you don't need much math. If you want to dive deeper and make machine learning your career (as opposed to an added value to your existing career), a foundation in statistics and algebra is helpful. If you don't have a mathematical background, that's okay. We'll teach you everything you need, and our instructors are a lot less scary than your high school calculus teacher.

Do I need to download machine learning software to learn on DataCamp?

You do not need to download anything while learning with DataCamp. All the tools we use are web-based.

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