कोर्स
Data-Driven Decision Making for Business
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,094 समीक्षाएँ
व्यावहारिक डेटा फ्रेमवर्क लागू करके बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेना सीखें—कोडिंग की आवश्यकता नहीं।
नेतृत्व
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
pandas के साथ सरल Data Ingestion
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,163 समीक्षाएँ
CSV, स्प्रेडशीट, JSON, SQL डेटाबेस और API जैसे सामान्य फ़ाइल फ़ॉर्मैट और सिस्टम से डेटा प्राप्त करना सीखें।
डेटा तैयारी
कोर्स
Google Sheets में Statistics परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 694 समीक्षाएँ
स्प्रेडशीट्स का उपयोग करके सांख्यिकीय तकनीकों का लाभ उठाना सीखें, ताकि आप अपने डेटा के साथ अधिक प्रभावी ढंग से काम कर सकें और उससे अंतर्दृष्टि निकाल सकें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Microsoft Azure प्रबंधन और गवर्नेंस को समझना
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,537 समीक्षाएँ
हमारे व्यापक पाठ्यक्रम के साथ Azure प्रबंधन और शासन में महारत हासिल करें, जो क्लाउड विशेषज्ञता चाहने वाले डेटा पेशेवरों के लिए आदर्श है।
क्लाउड
कोर्स
Google: Introduction to AI Agents
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 418 समीक्षाएँ
Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.
क्लाउड
कोर्स
Power BI में वित्तीय विश्लेषण
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 595 समीक्षाएँ
Power BI में वित्तीय विश्लेषण करना सीखें या Power BI डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करके अपनी मौजूदा वित्तीय कौशल लागू करें।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Databricks Lakehouse परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 404 समीक्षाएँ
Databricks Lakehouse का अन्वेषण करें - मेडैलियन आर्किटेक्चर और क्लस्टर्स से लेकर गवर्नेंस, शेयरिंग और डिप्लॉयमेंट तक।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
जिम्मेदार AI डेटा मैनेजमेंट
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 1,345 समीक्षाएँ
किसी भी AI प्रोजेक्ट के लिए, शुरुआत से अंत तक और उससे आगे तक, अपने डेटा को जिम्मेदारी से प्रबंधित करने के पीछे का सिद्धांत सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Llama 3 के साथ काम करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,532 समीक्षाएँ
Llama LLM को स्थानीय रूप से चलाने और इसे अपने स्टैक में एकीकृत करने की नवीनतम तकनीकों का अन्वेषण करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
dplyr के साथ डेटा जॉइन करना
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 1,390 समीक्षाएँ
dplyr के साथ अधिक जटिल प्रश्नों के उत्तर देने के लिए कई तालिकाओं में डेटा को संयोजित करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
वास्तविक समस्याओं पर SQL लागू करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,411 समीक्षाएँ
नई tables और views खोजें, स्टोर करें और प्रबंधित करें, और business questions के उत्तर देने के लिए maintainable SQL code लिखें.
रिपोर्टिंग
कोर्स
बिज़नेस के लिए मशीन लर्निंग
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,917 समीक्षाएँ
मशीन लर्निंग की बुनियादी बातें समझें और जानें कि इसे व्यवसाय जगत में कैसे लागू किया जाता है।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Databricks कॉन्सेप्ट्स
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 1,034 समीक्षाएँ
Databricks Lakehouse की शक्ति जानें और अपने डेटा इंजीनियरिंग व मशीन लर्निंग कौशल को बढ़ाएँ।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
PostgreSQL डेटाबेस बनाना
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 842 समीक्षाएँ
PostgreSQL डेटाबेस बनाना सीखें और उसकी संरचना, डेटा प्रकारों और डेटाबेस को सामान्यीकृत करने का तरीका जानें।
डेटा तैयारी
कोर्स
इंटरमीडिएट Data Visualization with ggplot2
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 1,059 समीक्षाएँ
ggplot2 में facets, coordinate systems और statistics का उपयोग करके अर्थपूर्ण व्याख्यात्मक प्लॉट बनाना सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Tableau में Data Visualization
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 962 समीक्षाएँ
डेटा विश्लेषकों के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सबसे ज़्यादा मांग वाले कौशलों में से एक है। यह पाठ्यक्रम Tableau से निष्कर्ष बेहतर प्रस्तुत करना सिखाता है।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Google Sheets में Data Visualization
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 733 समीक्षाएँ
Google Sheets का उपयोग करके डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की मूल बातें सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Python में Categorical Data के साथ काम करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 2,934 समीक्षाएँ
pandas और seaborn का उपयोग करके श्रेणीबद्ध डेटा को कैसे संसाधित और विज़ुअलाइज़ करें, सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
PyTorch के साथ इमेज के लिए डीप लर्निंग
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 893 समीक्षाएँ
छवियों पर PyTorch लागू करें और ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, बाउंडिंग बॉक्स और इमेज सेगमेंटेशन जनरेशन के लिए डीप लर्निंग मॉडल का उपयोग करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Reshaping Data with tidyr
- मध्यमकौशल स्तर
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- 522 समीक्षाएँ
Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
डेटा मैनिपुलेशन
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DevOps अवधारणा
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,020 समीक्षाएँ
इस DevOps परिचय में, आप DevOps की मूल बातें सीखेंगे और उत्पादकता बढ़ाने के लिए प्रमुख अवधारणाएँ, टूल और तकनीकें सीखेंगे।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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OpenAI API के साथ AI सिस्टम बनाना
- मध्यमकौशल स्तर
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OpenAI API का उपयोग करके अपने AI ऐप्स को प्रोडक्शन के लिए तैयार करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Sigma परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 596 समीक्षाएँ
Sigma के साथ शुरुआत करें! जानें कि रियल-टाइम एनालिटिक्स के लिए सरल, इंटरैक्टिव डैशबोर्ड कैसे बनाएं और कस्टमाइज़ करें।
डेटा मैनिपुलेशन
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R for Finance परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 110 समीक्षाएँ
सूचियाँ और डेटा फ़्रेम जैसी आवश्यक डेटा संरचनाएँ सीखें और उस ज्ञान को सीधे वित्तीय उदाहरणों पर लागू करें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Apache Kafka परिचय
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- 1,009 समीक्षाएँ
Master Apache Kafka! From core concepts to advanced architecture, learn to create, manage, and troubleshoot Kafka for real-world data streaming challenges!
डेटा इंजीनियरिंग
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Hypothesis Testing in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
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R में hypothesis testing का उपयोग कब और कैसे करें, सीखें, जिसमें t-tests, proportion tests, और chi-square tests शामिल हैं.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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R में डेटा क्लीनिंग
- मध्यमकौशल स्तर
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- 892 समीक्षाएँ
डेटा को जितनी जल्दी और सटीकता से संभव हो साफ़ करना सीखें, ताकि आप कच्चे डेटा से शानदार अंतर्दृष्टि तक पहुँच सकें।
डेटा तैयारी
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Reporting with R Markdown
- मध्यमकौशल स्तर
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- 368 समीक्षाएँ
R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
रिपोर्टिंग
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Bash Scripting परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
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Bash scripting आपको क्लाउड में एनालिटिक्स पाइपलाइन बनाने और कई फ़ाइलों में संग्रहीत डेटा के साथ काम करने देता है।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
GDPR को समझना
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 686 समीक्षाएँ
GDPR सिद्धांतों की स्पष्ट समझ पाएँ और इस व्यापक पाठ्यक्रम में GDPR-अनुपालक प्रक्रियाएँ स्थापित करें।
डेटा साक्षरता
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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