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डेटा, AI, और क्लाउड पाठ्यक्रम

महत्वपूर्ण कौशलों में महारत हासिल करें

विशेषज्ञ प्रशिक्षकों द्वारा बनाए गए छोटे वीडियो देखें और फिर अपने ब्राउज़र में इंटरैक्टिव अभ्यासों के साथ जो आपने सीखा है उसका अभ्यास करें।

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771 कोर्स

कोर्स

BigQuery परिचय

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 444 समीक्षाएँ

BigQuery की शक्ति अनलॉक करें: इसके मूल सिद्धांत समझें, क्वेरी चलाएँ, और कुशल डेटा विश्लेषण के लिए वर्कफ़्लो अनुकूलित करें।

डेटा इंजीनियरिंग

4 घंटे

कोर्स

Databricks में Spark SQL के साथ Data Transformation

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 127 समीक्षाएँ

एंड-टू-एंड डेटा पाइपलाइन बनाएं - सफाई और एग्रीगेशन से लेकर स्ट्रीमिंग और ऑर्केस्ट्रेशन तक।

डेटा इंजीनियरिंग

3 घंटे

कोर्स

Python में Regular Expressions

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 205 समीक्षाएँ

स्ट्रिंग मैनिपुलेशन सीखें और रेगुलर एक्सप्रेशंस के उपयोग में माहिर बनें।

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

कोर्स

Intermediate Workflow Automation with n8n

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 78 समीक्षाएँ

Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

4 घंटे

कोर्स

Python में Time Series Analysis

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 138 समीक्षाएँ

इस चार घंटे के पाठ्यक्रम में, आप Python में समय-श्रृंखला डेटा का विश्लेषण करने की मूल बातें सीखेंगे।

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

Sampling in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 878 समीक्षाएँ

Master sampling to get more accurate statistics with less data.

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

Sales के लिए AI

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 144 समीक्षाएँ

अपने बिक्री कार्य को AI-first तरीके से संभालें! AI से प्रॉस्पेक्टिंग ऑटोमेट करें, व्यक्तिगत ईमेल ड्राफ्ट करें, और CRM कार्यों को सुव्यवस्थित करें।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

1 घंटा 40 min

कोर्स

Intermediate Regression in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 809 समीक्षाएँ

Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 354 समीक्षाएँ

मशीन लर्निंग की दुनिया में उतरें और एंड-टू-एंड मॉडल डिज़ाइन, ट्रेन और डिप्लॉय करना सीखें।

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

इंटरमीडिएट Data Visualization with ggplot2

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 976 समीक्षाएँ

ggplot2 में facets, coordinate systems और statistics का उपयोग करके अर्थपूर्ण व्याख्यात्मक प्लॉट बनाना सीखें।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

4 घंटे

कोर्स

Machine Learning के लिए CI/CD

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 413 समीक्षाएँ

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

मशीन लर्निंग

5 घंटे

कोर्स

एडवांस्ड AI-असिस्टेड कोडिंग फॉर डेवलपर्स

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 173 समीक्षाएँ

कोड विश्लेषण, प्रदर्शन अनुकूलन, सुरक्षा और सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्चर निर्णयों के लिए AI को वरिष्ठ इंजीनियरिंग साझेदार की तरह उपयोग करना सीखें।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

1 घंटा 30 min

कोर्स

Python में Plotly के साथ Data Visualization परिचय

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 493 समीक्षाएँ

Python में Plotly का उपयोग करके इंटरैक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

4 घंटे

कोर्स

PyTorch के साथ टेक्स्ट के लिए डीप लर्निंग

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 764 समीक्षाएँ

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

4 घंटे

कोर्स

Microsoft Azure प्रबंधन और गवर्नेंस को समझना

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 1,320 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

2 घंटे

कोर्स

Python में क्रेडिट रिस्क मॉडलिंग

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 294 समीक्षाएँ

क्रेडिट आवेदन डेटा तैयार करना, मशीन लर्निंग और व्यावसायिक नियम लागू करना सीखें ताकि जोखिम कम हो और लाभप्रदता सुनिश्चित हो।

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

कोर्स

NoSQL परिचय

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 835 समीक्षाएँ

Conquer NoSQL and supercharge data workflows. Learn Snowflake to work with big data, Postgres JSON for handling document data, and Redis for key-value data.

डेटा इंजीनियरिंग

4 घंटे

कोर्स

Introduction to Writing Functions in R

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 655 समीक्षाएँ

Take your R skills up a notch by learning to write efficient, reusable functions.

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

कोर्स

R में डेटा क्लीनिंग

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 816 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

4 घंटे

कोर्स

Excel में Data Validation

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 565 समीक्षाएँ

Excel डेटा वैलिडेशन सीखें, सटीकता बढ़ाएँ, ड्रॉप-डाउन बनाएं, और इन्वेंट्री व ऑर्डर आत्मविश्वास से प्रबंधित करें.

डेटा प्रबंधन

2 घंटे

कोर्स

pandas के साथ मार्केटिंग कैंपेनों का विश्लेषण

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 430 समीक्षाएँ

pandas कौशल बढ़ाएँ और मर्जिंग, स्लाइसिंग, विज़ुअलाइज़िंग आदि से मार्केटिंग सवालों के जवाब दें!

अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण

4 घंटे

कोर्स

स्टडी गाइड बनाएँ

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 611 समीक्षाएँ

अपने लक्ष्यों और समय-सारिणी के अनुसार एक अध्ययन गाइड बनाने के लिए चैटबॉट का उपयोग करें। सरल, प्रभावी प्रॉम्प्ट्स से कौशल विकसित करें।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

1 घंटा

कोर्स

Python में क्लस्टर विश्लेषण

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 1,022 समीक्षाएँ

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

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

Python में पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन का परिचय

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 368 समीक्षाएँ

पोर्टफोलियो जोखिम और रिटर्न का मूल्यांकन करें, मार्केट-कैप वेटेड इक्विटी पोर्टफोलियो बनाएं और परिदृश्य निर्माण से मार्केट जोखिम का पूर्वानुमान व हेज करना सीखें।

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

कोर्स

R में Supervised Learning: Classification

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 147 समीक्षाएँ

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

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

Databricks में Data Visualization

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 627 समीक्षाएँ

Databricks के साथ विज़ुअलाइज़ेशन और डायनेमिक डैशबोर्ड बनाएं, कच्चे डेटा को स्पष्ट और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदलें।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

3 घंटे

कोर्स

Gemini in Google Docs

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 267 समीक्षाएँ

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

30 min

कोर्स

Databricks Genie परिचय

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 90 समीक्षाएँ

Databricks Genie के साथ सरल अंग्रेज़ी में डेटा प्रश्न पूछें - स्पेस बनाएं, व्यावसायिक भाषा क्यूरेट करें, और गुणवत्ता मॉनिटर करें।

डेटा इंजीनियरिंग

2 घंटे

कोर्स

Google: Introduction to AI Agents

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 155 समीक्षाएँ

Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.

क्लाउड

20 min

कोर्स

Digital Transformation with Google Cloud

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 125 समीक्षाएँ

This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.

क्लाउड

2 घंटे

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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