कोर्स
R में lavaan के साथ Structural Equation Modeling
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 77 समीक्षाएँ
मापन मॉडल बनाना और उनका आकलन करना सीखें, जिनका उपयोग किसी स्केल या प्रश्नावली की संरचना की पुष्टि के लिए किया जाता है।
प्रायिकता और सांख्यिकी
डेटा, AI, और क्लाउड पाठ्यक्रम
महत्वपूर्ण कौशलों में महारत हासिल करेंविशेषज्ञ प्रशिक्षकों द्वारा बनाए गए छोटे वीडियो देखें और फिर अपने ब्राउज़र में इंटरैक्टिव अभ्यासों के साथ जो आपने सीखा है उसका अभ्यास करें।
- अपनी गति से सीखें
- व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें
- छोटे अध्याय पूरे करें
अपना मुफ़्त खाता बनाएं
Google के साथ जारी रखेंअधिक विकल्प दिखाएँया
जारी रखने पर, आप हमारी उपयोग की शर्तें, हमारी गोपनीयता नीति को स्वीकार करते हैं और यह भी कि आपका डेटा संयुक्त राज्य अमेरिका में संग्रहीत किया जाता है।
794 कोर्स
कोर्स
Python में Dask के साथ Parallel Programming
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 67 समीक्षाएँ
Dask के साथ Python समानांतर प्रोग्रामिंग का उपयोग करके अपने वर्कफ़्लो को स्केल करें और बड़े डेटा को कुशलता से संभालें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
R में Trelliscope के साथ बिग डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 55 समीक्षाएँ
R में ggplot2 और trelliscopejs का उपयोग करके बड़े डेटा को विज़ुअलाइज़ करना सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
HR Analytics: R में कर्मचारी डेटा की पड़ताल
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 43 समीक्षाएँ
HR analytics केस स्टडीज़ के ज़रिए डेटा को रूपांतरित करना, विज़ुअलाइज़ करना और सांख्यिकीय परीक्षण करना सीखें।
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
कोर्स
इंटरमीडिएट इंटरएक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन with plotly in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 48 समीक्षाएँ
R में plotly के साथ एनिमेटेड ग्राफ़िक्स और लिंक्ड व्यूज़ पूरी तरह बनाना सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
R में Multivariate Probability Distributions
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 57 समीक्षाएँ
मल्टीवेरिएट डेटा का विश्लेषण, प्लॉटिंग और मॉडलिंग करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Responsible AI for Developers: Fairness & Bias
- मध्यमकौशल स्तर
- 5
- 27 समीक्षाएँ
This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
क्लाउड
कोर्स
AI Infrastructure: Storage Options
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.9+
- 30 समीक्षाएँ
Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
क्लाउड
कोर्स
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 36 समीक्षाएँ
Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
क्लाउड
कोर्स
Create Generative AI Apps on Google Cloud
- मध्यमकौशल स्तर
- 5
- 18 समीक्षाएँ
Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.
क्लाउड
कोर्स
R में फाइनेंशियल ट्रेडिंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 84 समीक्षाएँ
यह पाठ्यक्रम वित्तीय ट्रेडिंग की मूल बातें और सिग्नल-आधारित ट्रेडिंग रणनीतियाँ बनाने के लिए quantstrat के उपयोग को कवर करता है।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Haystack के साथ AI Agents बनाना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 48 समीक्षाएँ
Haystack, एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क, का उपयोग करके LLMs और बाहरी घटकों को ऑर्केस्ट्रेट करने वाला एक हेल्थकेयर AI एजेंट बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.9+
- 41 समीक्षाएँ
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
क्लाउड
कोर्स
Introduction to Gemini Enterprise
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.9+
- 16 समीक्षाएँ
Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.
क्लाउड
क्लाउड
कोर्स
Python में DeepSeek के साथ काम करना
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 108 समीक्षाएँ
जानें कि DeepSeek को लेकर इतनी चर्चा आखिर किस बारे में थी! DeepSeek के R1 और V3 मॉडल का उपयोग करके एप्लिकेशन बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
R में limma के साथ Differential Expression Analysis
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 63 समीक्षाएँ
डिफरेंशियल जीन एक्सप्रेशन विश्लेषण के लिए Bioconductor पैकेज limma का उपयोग करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Python में सर्वे डेटा का विश्लेषण
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 60 समीक्षाएँ
Python से सर्वे डेटा का विश्लेषण करना सीखें और जानें कि वर्णनात्मक व अनुमानात्मक सांख्यिकीय टूल कब लागू करने चाहिए।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
केस स्टडी: Tableau में इन्वेंटरी विश्लेषण
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 70 समीक्षाएँ
इस केस स्टडी के साथ अपनी Tableau क्षमताओं को inventory analysis में बेहतर बनाएं। डेटासेट का विश्लेषण करें, calculated fields बनाएं और visualizations तैयार करें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
केस स्टडी: Tableau में हेल्थकेयर डेटा का विश्लेषण
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 77 समीक्षाएँ
हमारे स्वास्थ्य सेवा केस स्टडी के साथ Tableau का अभ्यास करें। डेटा का विश्लेषण करें, दक्षता संबंधी अंतर्दृष्टियाँ उजागर करें, और एक डैशबोर्ड बनाएं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
purrr के साथ Functional Programming की बुनियाद
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 102 समीक्षाएँ
purrr पैकेज का उपयोग करके सूचियों को आसानी से सारांशित और संचालित करना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
AI Infrastructure: Deployment Types
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.9+
- 26 समीक्षाएँ
A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.
क्लाउड
कोर्स
Google Workspace End User: Google Sheets - Advanced Topics
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 35 समीक्षाएँ
Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
क्लाउड
कोर्स
केस स्टडीज़: R में नेटवर्क विश्लेषण
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 51 समीक्षाएँ
बड़े वास्तविक-विश्व डेटासेट्स पर 4 अलग-अलग केस स्टडी में नेटवर्क विश्लेषण के मूलभूत अवधारणाएँ लागू करें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
R में Bioconductor के साथ ChIP-seq
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 55 समीक्षाएँ
Bioconductor की मदद से मानव कैंसर डेटासेट का उपयोग करके ChIP-seq डेटा का विश्लेषण और व्याख्या करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Google Workspace End User: Google Sheets
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.9+
- 33 समीक्षाएँ
Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
क्लाउड
कोर्स
Responsible AI for Developers: Privacy & Safety
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 26 समीक्षाएँ
It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
क्लाउड
कोर्स
rstanarm के साथ Bayesian Regression Modeling
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 83 समीक्षाएँ
बेयेज़ियन अनुमान विधियों का उपयोग करके रैखिक प्रतिगमन मॉडलों पर बेहतर निष्कर्ष निकालना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
R में Feature Engineering
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 161 समीक्षाएँ
मशीन लर्निंग मॉडल्स के लिए फीचर इंजीनियरिंग के सिद्धांत सीखें और R tidymodels फ्रेमवर्क से उन्हें लागू करें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
GARCH Models in R
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 101 समीक्षाएँ
Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
अनुप्रयुक्त वित्त
FAQs
डेटा साइंस क्या है?
डेटा साइंस विशेषज्ञता का एक क्षेत्र है जो डेटा से जानकारी प्राप्त करने पर केंद्रित है। प्रोग्रामिंग कौशल, वैज्ञानिक तरीकों, एल्गोरिदम और अन्य का उपयोग करके, डेटा साइंटिस्ट कार्यात्मक अंतर्दृष्टि बनाने के लिए डेटा का विश्लेषण करते हैं।
मैं डेटा साइंस कैसे सीख सकता हूं?
आपको Python या R जैसी प्रोग्रामिंग भाषा सीखनी होगी और गणित और सांख्यिकी के सिद्धांतों में महारत हासिल करनी होगी। डेटा विश्लेषण विधियों और डेटा साइंस टूल्स का ज्ञान भी आवश्यक है। डेटा साइंस सीखने के कई तरीके हैं। शिक्षा के औपचारिक साधनों, जैसे डिग्री या विश्वविद्यालय अध्ययन के साथ-साथ, आपकी अपनी गति से सीखने में मदद करने के लिए कई अन्य संसाधन हैं। ऑनलाइन पाठ्यक्रम और ट्यूटोरियल के साथ-साथ, किताबें, वीडियो और बहुत कुछ है।
डेटा साइंस के लिए कौन से कौशल आवश्यक हैं?
गणित और सांख्यिकी के ज्ञान के साथ-साथ, डेटा साइंटिस्ट को Python, R, और SQL जैसी भाषाओं में प्रोग्रामिंग कौशल की आवश्यकता होती है। इसके अतिरिक्त, डेटा साइंस के लिए बड़े डेटा सेट के साथ काम करने की क्षमता, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा रैंगलिंग और डेटाबेस प्रबंधन का ज्ञान आवश्यक है। मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में कौशल भी उपयोगी हो सकते हैं।
मैं डेटा साइंस का उपयोग किसके लिए कर सकता हूं?
व्यावसायिक क्षमता में, लगभग हर उद्योग किसी न किसी हद तक डेटा साइंस का उपयोग कर सकता है। स्वास्थ्य सेवा संगठन बीमारियों का पता लगाने और इलाज करने के लिए डेटा साइंस का उपयोग करते हैं, जबकि वित्त कंपनियां धोखाधड़ी का पता लगाने और रोकने के लिए इसका उपयोग करती हैं। सभी प्रकार के उद्योग मार्केटिंग के लिए डेटा साइंस का उपयोग करते हैं, जैसे सिफारिश सिस्टम बनाना और ग्राहक चर्न का विश्लेषण करना।
क्या डेटा साइंस एक अच्छा करियर है?
हां, डेटा साइंस अमेरिका और दुनिया भर में सबसे तेज़ी से बढ़ने वाले क्षेत्रों में से एक है। यह सबसे अच्छी तनख्वाह वाले करियर में से भी एक है। Payscale के डेटा के अनुसार, अनुभवी डेटा साइंटिस्ट औसतन $97,609 कमाते हैं और अमेरिका में पांच में से चार स्टार की संतुष्टि रेटिंग रखते हैं।
क्या डेटा साइंटिस्ट बनना कठिन है?
यहां विचार करने के लिए कुछ बातें हैं। पहले, डेटा साइंस डिग्री प्राप्त करना प्रतिस्पर्धी हो सकता है, अक्सर लगातार उच्च ग्रेड की आवश्यकता होती है। इसी तरह, डेटा साइंस के लिए आवश्यक कई कौशलों के लिए बहुत अध्ययन और धैर्य की आवश्यकता होती है। सभी आवश्यक बुनियादी बातों में महारत हासिल करने में कई महीने लग सकते हैं, साथ ही एंट्री-लेवल पोजीशन हासिल करने के लिए बहुत व्यावहारिक अनुभव की आवश्यकता होती है।
क्या डेटा साइंस के लिए कोडिंग की आवश्यकता होती है?
हां, आपको Python, R, SQL, Java, और C/C++ जैसी भाषाओं में कुछ कोडिंग अनुभव की आवश्यकता होगी। हालांकि, अपने अपेक्षाकृत सरल सिंटैक्स के कारण, Python प्रोग्रामिंग भाषा अक्सर नए लोगों के बीच पसंदीदा विकल्प होती है।
डेटा साइंटिस्ट बनने में कितना समय लगता है?
बिना किसी पूर्व कोडिंग अनुभव और/या गणितीय पृष्ठभूमि वाले व्यक्ति के लिए, एंट्री-लेवल डेटा साइंटिस्ट के स्तर पर पहुंचने के लिए आमतौर पर 7 से 12 महीने की गहन पढ़ाई लग सकती है। हालांकि, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि केवल डेटा साइंस के सैद्धांतिक आधार को सीखना आपको वास्तविक डेटा साइंटिस्ट नहीं बना सकता।
मैं डेटा साइंस के भीतर कौन से विषयों का अध्ययन कर सकता हूं?
एक बार जब आप डेटा साइंस की नींव में महारत हासिल कर लेते हैं, तो आप विभिन्न क्षेत्रों में विशेषज्ञता प्राप्त कर सकते हैं, जिसमें मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, बिग डेटा एनालिसिस, बिजनेस एनालिटिक्स और इंटेलिजेंस, डेटा माइनिंग और बहुत कुछ शामिल है।
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