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Python में Probability की बुनियाद
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यादृच्छिक चर, माध्य, विचरण, प्रायिकता वितरण और सशर्त प्रायिकताओं जैसे मूलभूत प्रायिकता अवधारणाएँ सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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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कंसल्टिंग के लिए AI
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जानें कि AI आपकी परामर्श कार्य को अगले स्तर तक कैसे ले जा सकता है! अधिक उत्पादक और प्रभावी ढंग से शोध, विश्लेषण और संचार करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Digital Transformation with Google Cloud
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This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.
क्लाउड
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R में Data Science के लिए Linear Algebra
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यह पाठ्यक्रम रैखिक बीजगणित का परिचय है, जो डेटा विज्ञान की नींव रखने वाले सबसे महत्वपूर्ण गणितीय विषयों में से एक है।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Python में वित्तीय डेटा इम्पोर्ट और मैनेज करना
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इस पाठ्यक्रम में, आप विभिन्न टूल्स और स्रोतों का उपयोग करके Python में वित्तीय डेटा आयात और प्रबंधित करना सीखेंगे।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Cursor के साथ सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Cursor के साथ प्रोडक्शन-रेडी कोड बनाएं। AI प्रॉम्प्ट, रिफैक्टरिंग, टेस्टिंग और उन्नत वर्कफ़्लो सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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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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Google ADK के साथ AI एजेंट बनाना
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Google के Agent Development Kit (ADK) के साथ चरण-दर-चरण ग्राहक-सहायता सहायक बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Intermediate Regression in R
- मध्यमकौशल स्तर
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Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Gemini in Gmail
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Learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Gmail.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Tidyverse में डेटा के साथ संवाद
- बुनियादीकौशल स्तर
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publication-quality graphics और custom-styled reports बनाने के लिए tidyverse tools की शक्ति का उपयोग करें, जो आपके परिणामों को संप्रेषित करें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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R में Inference की बुनियाद
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डेटा के नमूने से सांख्यिकीय अनुमान नामक प्रक्रिया के माध्यम से किसी जनसंख्या के बारे में निष्कर्ष निकालना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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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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Python में क्रेडिट रिस्क मॉडलिंग
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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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pandas के साथ मार्केटिंग कैंपेनों का विश्लेषण
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pandas कौशल बढ़ाएँ और मर्जिंग, स्लाइसिंग, विज़ुअलाइज़िंग आदि से मार्केटिंग सवालों के जवाब दें!
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
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Databricks में Data Visualization
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Databricks के साथ विज़ुअलाइज़ेशन और डायनेमिक डैशबोर्ड बनाएं, कच्चे डेटा को स्पष्ट और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदलें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Python में पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन का परिचय
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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
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Python पैकेज विकसित करना
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अपने कोड को उपयोग और साझा करना आसान बनाने के लिए अपने स्वयं के Python पैकेज बनाना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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स्टडी गाइड बनाएँ
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अपने लक्ष्यों और समय-सारिणी के अनुसार एक अध्ययन गाइड बनाने के लिए चैटबॉट का उपयोग करें। सरल, प्रभावी प्रॉम्प्ट्स से कौशल विकसित करें।
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इंटरमीडिएट Workflow Automation with n8n
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मज़बूत, production-ready n8n ऑटोमेशन बनाएँ, जो API से डेटा लें, बैचों में प्रोसेस करें, त्रुटियाँ सँभालें और तय समय पर बिना निगरानी चलें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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NoSQL परिचय
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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
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इंटरमीडिएट Google Sheets
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अपने Google Sheets शब्दावली को डेटा प्रकारों में और गहराई से जाकर बढ़ाएँ, जिसमें संख्यात्मक डेटा, तार्किक डेटा और अनुपस्थित डेटा शामिल हैं।
डेटा तैयारी
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Excel में Data Validation
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Excel डेटा वैलिडेशन सीखें, सटीकता बढ़ाएँ, ड्रॉप-डाउन बनाएं, और इन्वेंट्री व ऑर्डर आत्मविश्वास से प्रबंधित करें.
डेटा प्रबंधन
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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.
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Power BI में यूज़र-ओरिएंटेड डिज़ाइन
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जानें कि उपयोगकर्ताओं को ध्यान में रखकर Power BI विज़ुअलाइज़ेशन और रिपोर्ट कैसे डिज़ाइन करें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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इंटरमीडिएट SQL Querying with AI
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AI प्रॉम्प्ट लिखकर SQL कौशल विकसित करें, जो सॉर्टिंग, ग्रुपिंग, फ़िल्टरिंग और डेटा वर्गीकरण के लिए क्वेरी बनाते हैं।
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PostgreSQL में क्वेरी प्रदर्शन सुधारना
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जानें कि अपने PostgreSQL क्वेरीज़ को कैसे संरचित करें ताकि वे बहुत कम समय में चलें।
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Azure परिचय
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Azure सेवाओं जैसे Compute, Storage और Automation का व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें।
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प्रोडक्शन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करना
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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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