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डेटा, AI, और क्लाउड पाठ्यक्रम

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329 पाठ्यक्रम

पाठ्यक्रम

Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 78

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.

क्लाउड

5 घंटे

पाठ्यक्रम

Building Response Models in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 75

Learn to build simple models of market response to increase the effectiveness of your marketing plans.

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Analyzing US Census Data in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 70

Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.

अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Parallel Programming in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 66

Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Programming with dplyr

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 62

Learn how to perform advanced dplyr transformations and incorporate dplyr and ggplot2 code in functions.

डेटा प्रकलन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Google DeepMind: Build Your Own Small Language Model

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 5.0+
  • 60

In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.

क्लाउड

6 घंटे

पाठ्यक्रम

Optimizing R Code with Rcpp

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 60

Use C++ to dramatically boost the performance of your R code.

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Defensive R Programming

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 59

Learn defensive programming in R to make your code more robust.

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Introduction to Data Visualization with Julia

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 59

Master data visualization in Julia. Learn how to make stunning plots while understanding when and how to use them.

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Forecasting Product Demand in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 58

Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Introduction to Anomaly Detection in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 57

Learn statistical tests for identifying outliers and how to use sophisticated anomaly scoring algorithms.

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Predicting CTR with Machine Learning in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 56

Learn how to predict click-through rates on ads and implement basic machine learning models in Python so that you can see how to better optimize your ads.

मशीन लर्निंग

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Intermediate Functional Programming with purrr

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 49

Continue learning with purrr to create robust, clean, and easy to maintain iterative code.

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

पाठ्यक्रम

HR Analytics: Predicting Employee Churn in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 47

Predict employee turnover and design retention strategies.

मशीन लर्निंग

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Mixture Models in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 47

Learn mixture models: a convenient and formal statistical framework for probabilistic clustering and classification.

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 5.0+
  • 38

This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.

क्लाउड

5 घंटे

पाठ्यक्रम

Getting Started with Google Kubernetes Engine

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 36

The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.

क्लाउड

5 घंटे

पाठ्यक्रम

Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 32

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.

क्लाउड

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Predictive Analytics using Networked Data in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 32

Learn to predict labels of nodes in networks using network learning and by extracting descriptive features from the network

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Google DeepMind: Fine-Tune Your Model

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 5.0+
  • 20

Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.

क्लाउड

8 घंटे

पाठ्यक्रम

Google DeepMind: Design And Train Neural Networks

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 5.0+
  • 19

n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.

क्लाउड

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Google DeepMind: Represent Your Language Data

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 5.0+
  • 18

In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.

क्लाउड

4 घंटे

पाठ्यक्रम

LLM Application Fundamentals with LangChain

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+

Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

AI Native

Over 3 hours

पाठ्यक्रम

Agentic Systems with LangGraph

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.6+

Learn to build agentic systems using LangGraph.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

Over 3 hours

पाठ्यक्रम

LLM Application Evaluation with LangSmith

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.6+

Learn to systematically measure and improve LLM application quality.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

2-3 hours

पाठ्यक्रम

Prompt Engineering with LangChain

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.6+

Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

2-3 hours

पाठ्यक्रम

Retrieval-Augmented Generation with LangChain

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.6+

Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

2-3 hours

पाठ्यक्रम

LLM Tool Use with LangChain

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.4+

Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

Over 3 hours

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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