कोर्स
pandas के साथ डेटा को रीशेप करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 864 समीक्षाएँ
वाइड से लॉन्ग फ़ॉर्मेट में DataFrames को रूपांतरित करें, rows और columns को stack और unstack करें, और multi-index DataFrames को संभालें।
डेटा मैनिपुलेशन
विशेषज्ञ प्रशिक्षकों द्वारा बनाए गए छोटे वीडियो देखें और फिर अपने ब्राउज़र में इंटरैक्टिव अभ्यासों के साथ जो आपने सीखा है उसका अभ्यास करें।
या
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वाइड से लॉन्ग फ़ॉर्मेट में DataFrames को रूपांतरित करें, rows और columns को stack और unstack करें, और multi-index DataFrames को संभालें।
डेटा मैनिपुलेशन
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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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BigQuery की शक्ति अनलॉक करें: इसके मूल सिद्धांत समझें, क्वेरी चलाएँ, और कुशल डेटा विश्लेषण के लिए वर्कफ़्लो अनुकूलित करें।
डेटा इंजीनियरिंग
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Explore data ethics with this comprehensive introductory course, covering principles, AI ethics, and practical skills to ensure responsible data use.
डेटा साक्षरता
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मल्टी-स्टेज बिल्ड, Docker नेटवर्किंग टूल्स, और Docker Compose में महारत हासिल करें, सर्वोत्तम कंटेनराइज़्ड एप्लिकेशन के लिए!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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ग्रेडिएंट बूस्टिंग की बुनियादी बातें सीखें और वर्गीकरण व रिग्रेशन समस्याएँ हल करने के लिए XGBoost से अत्याधुनिक मशीन लर्निंग मॉडल बनाएं।
मशीन लर्निंग
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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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ggplot2 में facets, coordinate systems और statistics का उपयोग करके अर्थपूर्ण व्याख्यात्मक प्लॉट बनाना सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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तेज़ R कोड लिखना सीखें, बेंचमार्किंग और प्रोफाइलिंग जानें, और समानांतर प्रोग्रामिंग के रहस्य खोलें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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जानें कि मार्केटिंग विश्लेषक ग्राहकों को समझने और व्यवसाय वृद्धि को बढ़ाने के लिए डेटा का उपयोग कैसे करते हैं।
नेतृत्व
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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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यह पाठ्यक्रम टाइम सीरीज़ डेटा के लिए फीचर इंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग पर केंद्रित है।
मशीन लर्निंग
कोर्स
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
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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
कोर्स
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
कोर्स
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
कोर्स
Master sampling to get more accurate statistics with less data.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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क्रेडिट आवेदन डेटा तैयार करना, मशीन लर्निंग और व्यावसायिक नियम लागू करना सीखें ताकि जोखिम कम हो और लाभप्रदता सुनिश्चित हो।
अनुप्रयुक्त वित्त
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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
कोर्स
This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.
क्लाउड
कोर्स
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
कोर्स
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
कोर्स
pandas कौशल बढ़ाएँ और मर्जिंग, स्लाइसिंग, विज़ुअलाइज़िंग आदि से मार्केटिंग सवालों के जवाब दें!
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
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Take your R skills up a notch by learning to write efficient, reusable functions.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
मॉडल वैलिडेशन की बुनियादी बातें, वैलिडेशन तकनीकें सीखें, और वैलिडेटेड व उच्च-प्रदर्शन मॉडल बनाना शुरू करें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
मशीन लर्निंग की दुनिया में उतरें और एंड-टू-एंड मॉडल डिज़ाइन, ट्रेन और डिप्लॉय करना सीखें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
फ़ाइलें संभालना, डेटा प्रोसेस करना और वास्तविक-विश्व तकनीकों से साफ़, पुन: उपयोगी कोड बनाना सीखकर अपनी Java कौशल बढ़ाएँ।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Excel डेटा वैलिडेशन सीखें, सटीकता बढ़ाएँ, ड्रॉप-डाउन बनाएं, और इन्वेंट्री व ऑर्डर आत्मविश्वास से प्रबंधित करें.
डेटा प्रबंधन
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This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
क्लाउड
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।
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।
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।
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।
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।
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।
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।
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।
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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