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Analyzing Marketing Campaigns with pandas
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 409 समीक्षाएँ
Build up your pandas skills and answer marketing questions by merging, slicing, visualizing, and more!
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
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
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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।
731 कोर्स
कोर्स
Creating PostgreSQL Databases
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 611 समीक्षाएँ
Learn how to create a PostgreSQL database and explore the structure, data types, and how to normalize databases.
डेटा तैयारी
कोर्स
Microsoft Copilot in Word
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 138 समीक्षाएँ
Master Microsoft Copilot in Word to write faster, understand documents instantly, and collaborate more effectively.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Deploying AI into Production with FastAPI
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 398 समीक्षाएँ
Learn how to use FastAPI to develop APIs that support AI models, built to meet real-world demands.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Intermediate Object-Oriented Programming in Python
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 950 समीक्षाएँ
Build your OOP skills with descriptors, multilevel inheritance, and abstract base classes!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Cluster Analysis in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 959 समीक्षाएँ
In this course, you will be introduced to unsupervised learning through techniques such as hierarchical and k-means clustering using the SciPy library.
मशीन लर्निंग
कोर्स
Understanding Microsoft Azure Management and Governance
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,264 समीक्षाएँ
Master Azure Management and Governance with our comprehensive course, ideal for data professionals seeking cloud expertise.
क्लाउड
कोर्स
Input/Output and Streams in Java
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 384 समीक्षाएँ
Advance your Java skills by learning to handle files, process data, and build clean, reusable code using real-world techniques.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Model Validation in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 842 समीक्षाएँ
Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.
मशीन लर्निंग
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Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
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This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
क्लाउड
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Writing Efficient R Code
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
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Learn to write faster R code, discover benchmarking and profiling, and unlock the secrets of parallel programming.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
AI for Marketing
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 153 समीक्षाएँ
Master AI for marketing to plan smarter campaigns, create quality content, and build custom AI agents.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Reshaping Data with tidyr
- मध्यमकौशल स्तर
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Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
डेटा मैनिपुलेशन
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ARIMA Models in R
- बुनियादीकौशल स्तर
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Become an expert in fitting ARIMA (autoregressive integrated moving average) models to time series data using R.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Regular Expressions in Python
- बुनियादीकौशल स्तर
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Learn about string manipulation and become a master at using regular expressions.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Connecting Data in Tableau
- बुनियादीकौशल स्तर
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Learn to connect Tableau to different data sources and prepare the data for a smooth analysis.
डेटा तैयारी
कोर्स
Data Transformation with Spark SQL in Databricks
- मध्यमकौशल स्तर
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Build end-to-end data pipelines - from cleaning and aggregation to streaming and orchestration.
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
Introduction to MongoDB in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
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Learn to manipulate and analyze flexibly structured data with MongoDB.
डेटा इंजीनियरिंग
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CI/CD for Machine Learning
- उन्नतकौशल स्तर
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Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control
मशीन लर्निंग
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Understanding GDPR
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Gain a clear understanding of GDPR principles and how to set up GDPR-compliant processes in this comprehensive course.
डेटा साक्षरता
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Credit Risk Modeling in Python
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Learn how to prepare credit application data, apply machine learning and business rules to reduce risk and ensure profitability.
अनुप्रयुक्त वित्त
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Introduction to KNIME
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Learn to use the KNIME Analytics Platform for data access, cleaning, and analysis with a no-code/low-code approach.
डेटा तैयारी
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Reporting in SQL
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Learn how to build your own SQL reports and dashboards, plus hone your data exploration, cleaning, and validation skills.
रिपोर्टिंग
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Cleaning Data with PySpark
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Learn how to clean data with Apache Spark in Python.
डेटा तैयारी
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Data Visualization in Tableau
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- 818 समीक्षाएँ
Data visualization is one of the most desired skills for data analysts. This course allows you to present your findings better using Tableau.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Introduction to Databases in Python
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- 267 समीक्षाएँ
In this course, youll learn the basics of relational databases and how to interact with them.
डेटा मैनिपुलेशन
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Data Validation in Excel
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Learn Excel data validation to improve accuracy, create drop-downs, and manage inventory and orders with confidence.
डेटा प्रबंधन
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Introduction to Subagents
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- 109 समीक्षाएँ
Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Gemini in Google Docs
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Write and edit faster with Gemini in Google Docs. Get AI-powered drafting, rewriting, and content suggestions to create clear, polished documents effortlessly.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Data Transformation in Alteryx
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 759 समीक्षाएँ
Unlock Alteryx for data transformation, mastering Crosstab, Transpose, and workflow optimization in this interactive course.
डेटा मैनिपुलेशन
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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