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Python में Data Structures और Algorithms
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लिंक्ड लिस्ट, स्टैक, क्यू, हैश टेबल और ग्राफ जैसी डेटा संरचनाएँ; और सर्च व सॉर्ट एल्गोरिदम सीखें!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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
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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।
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Python में Apache Airflow परिचय
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डेटा इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो को लागू और शेड्यूल करना सीखें।
डेटा इंजीनियरिंग
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LangGraph के साथ Multi-Agent Systems
- उन्नतकौशल स्तर
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LangGraph फ्रेमवर्क में उभरते एजेंटिक डिज़ाइन पैटर्न लागू करके शक्तिशाली मल्टी-एजेंट सिस्टम बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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एडवांस्ड Git
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Git की उन्नत सुविधाओं में महारत हासिल करें, डेटा विज्ञान और इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो को सरल बनाएं—जटिल मर्जिंग से लेकर बड़े पैमाने पर प्रोजेक्ट ऑप्टिमाइज़ेशन तक।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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एडवांस्ड AI-असिस्टेड कोडिंग फॉर डेवलपर्स
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कोड विश्लेषण, प्रदर्शन अनुकूलन, सुरक्षा और सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्चर निर्णयों के लिए AI को वरिष्ठ इंजीनियरिंग साझेदार की तरह उपयोग करना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Python में ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग
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क्लास बनाना सीखें और इनहेरिटेंस व पॉलीमॉर्फ़िज़्म का उपयोग करके कोड को पुनः उपयोग और अनुकूलित करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Python में Testing का परिचय
- उन्नतकौशल स्तर
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Python परीक्षण में महारत हासिल करें: तरीके सीखें, चेक बनाएं, और pytest व unittest के साथ त्रुटिरहित कोड सुनिश्चित करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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PySpark के साथ Big Data Fundamentals
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
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PySpark के साथ बिग डेटा पर काम करने की मूल बातें सीखें।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
PyTorch के साथ इमेज के लिए डीप लर्निंग
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
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छवियों पर PyTorch लागू करें और ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, बाउंडिंग बॉक्स और इमेज सेगमेंटेशन जनरेशन के लिए डीप लर्निंग मॉडल का उपयोग करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
MLflow परिचय
- उन्नतकौशल स्तर
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MLflow का उपयोग करके मशीन लर्निंग एप्लिकेशन बनाने की जटिलताओं को सरल बनाना सीखें। MLflow ट्रैकिंग, प्रोजेक्ट्स, मॉडल और मॉडल रजिस्ट्री का अन्वेषण करें।
मशीन लर्निंग
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PyTorch के साथ Transformer Models
- उन्नतकौशल स्तर
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- 1,003 समीक्षाएँ
LLM कैसे काम करते हैं? जानें कि ट्रांसफॉर्मर्स ने टेक्स्ट मॉडलिंग में कैसे क्रांति लाई और जनरेटिव AI बूम की शुरुआत की।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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इंटरमीडिएट dbt
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इस व्यावहारिक पाठ्यक्रम के साथ अपनी dbt कौशल को अगले स्तर पर ले जाएँ, जो डेटा इंजीनियरों और एनालिटिक्स पेशेवरों के लिए बनाया गया है।
डेटा इंजीनियरिंग
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Intermediate Object-Oriented Programming in Python
- उन्नतकौशल स्तर
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डिस्क्रिप्टर्स, मल्टीलेवल इनहेरिटेंस और एब्स्ट्रैक्ट बेस क्लासेस के साथ अपनी OOP स्किल्स बढ़ाएँ!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Python में Portfolio Analysis परिचय
- उन्नतकौशल स्तर
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जोखिम और प्रदर्शन के सार्थक मापों की गणना करना सीखें, और वांछित जोखिम-प्रतिफल संतुलन के लिए एक इष्टतम पोर्टफोलियो तैयार करें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Python में Gymnasium के साथ Reinforcement Learning
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अपनी reinforcement learning यात्रा शुरू करें! जानें कि एजेंट इंटरैक्शन के माध्यम से वातावरणों को हल करना कैसे सीख सकते हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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MLOps डिप्लॉयमेंट और लाइफ साइक्लिंग
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इस पाठ्यक्रम में, आप आधुनिक MLOps फ्रेमवर्क का अन्वेषण करेंगे, मशीन लर्निंग मॉडलों के जीवनचक्र और परिनियोजन को समझेंगे।
मशीन लर्निंग
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FastAPI के साथ प्रोडक्शन में AI डिप्लॉय करना
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AI मॉडल्स को सपोर्ट करने वाले APIs विकसित करने के लिए FastAPI का उपयोग करना सीखें, जो वास्तविक-विश्व की मांगों को पूरा करने के लिए बनाए गए हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Python में Time Series Data के लिए Machine Learning
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यह पाठ्यक्रम टाइम सीरीज़ डेटा के लिए फीचर इंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग पर केंद्रित है।
मशीन लर्निंग
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PyTorch के साथ टेक्स्ट के लिए डीप लर्निंग
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PyTorch के साथ टेक्स्ट के लिए Deep Learning की रोमांचक दुनिया जानें और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण व टेक्स्ट जनरेशन में नई संभावनाएँ खोलें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Python में Spark SQL परिचय
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Python में SQL का उपयोग करके Spark में डेटा को मैनिपुलेट करना और मशीन लर्निंग फीचर सेट बनाना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Java में Testing परिचय
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JUnit और Mockito का उपयोग करके Java में प्रभावी टेस्ट लिखना सीखें, ताकि मज़बूत, भरोसेमंद एप्लिकेशन आत्मविश्वास से बना सकें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Preparing for your Professional Data Engineer Journey
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Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
क्लाउड
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Machine Learning के लिए CI/CD
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GitHub Actions और Data Version Control के साथ मशीन लर्निंग विकास को CI/CD से बेहतर बनाएं
मशीन लर्निंग
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Python में Quantitative Risk Management
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Python का उपयोग करके जोखिम प्रबंधन, वैल्यू ऐट रिस्क और 2008 के वित्तीय संकट पर लागू अन्य विषयों के बारे में जानें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Java में कोड ऑप्टिमाइज़ करना
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Java प्रदर्शन को अनुकूलित करने की प्रमुख तकनीकें सीखें, एल्गोरिदम दक्षता से लेकर JVM ट्यूनिंग और मल्टीथ्रेडिंग तक.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Case Study: dbt के साथ E-Commerce Data Models बनाना
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जानें कि dbt के साथ व्यावहारिक, वास्तविक-विश्व अभ्यासों के माध्यम से कच्चे डेटा को साफ़, विश्वसनीय मॉडल में कैसे बदलें।
डेटा इंजीनियरिंग
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PySpark के साथ डेटा क्लीनिंग
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Python में Apache Spark से डेटा साफ़ करना सीखें।
डेटा तैयारी
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Tableau में Calculations
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इस इंटरैक्टिव पाठ्यक्रम में, आप सीखेंगे कि अपने Tableau कैलकुलेशनों के लिए functions का उपयोग कैसे करें और कब उनका उपयोग करना चाहिए!
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Airflow के साथ Data Pipelines बनाना
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TaskFlow API, asset-based scheduling और deferrable sensors के साथ DAGs बनाएं, और quality checks के साथ end-to-end SQL ETL pipeline चलाएं।
डेटा इंजीनियरिंग
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PySpark के साथ Machine Learning
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- 799 समीक्षाएँ
Apache Spark के साथ डेटा से पूर्वानुमान बनाना सीखें, decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles और pipelines का उपयोग करके.
मशीन लर्निंग
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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