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डेटा, AI, और क्लाउड पाठ्यक्रम

महत्वपूर्ण कौशलों में महारत हासिल करें

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732 कोर्स

कोर्स

Monitoring Machine Learning Concepts

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 462 समीक्षाएँ

Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.

मशीन लर्निंग

2 घंटे

कोर्स

एडवांस्ड AI-असिस्टेड कोडिंग फॉर डेवलपर्स

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 64 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

Fraud Detection in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 190 समीक्षाएँ

Learn how to detect fraud using Python.

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

Intermediate Data Visualization with Seaborn

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 429 समीक्षाएँ

Use Seaborns sophisticated visualization tools to make beautiful, informative visualizations with ease.

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

4 घंटे

कोर्स

Introduction to Polars

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 392 समीक्षाएँ

Learn how to efficiently transform, clean, and analyze data using Polars, a Python library for fast data manipulation.

डेटा मैनिपुलेशन

3 घंटे

कोर्स

Power BI for End Users

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 312 समीक्षाएँ

Explore Power BI Service, master the interface, make informed decisions, and maximize the power of your reports.

रिपोर्टिंग

1 घंटा

कोर्स

Hierarchical and Mixed Effects Models in R

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 181 समीक्षाएँ

In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

Quantitative Risk Management in Python

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 214 समीक्षाएँ

Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

कोर्स

Writing Functions and Stored Procedures in SQL Server

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 351 समीक्षाएँ

Master SQL Server programming by learning to create, update, and execute functions and stored procedures.

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

कोर्स

Experimental Design in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 332 समीक्षाएँ

In this course youll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

Statistical Techniques in Tableau

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 642 समीक्षाएँ

Take your reporting skills to the next level with Tableau’s built-in statistical functions.

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

Machine Learning with Tree-Based Models in R

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 258 समीक्षाएँ

Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

AI Agents with Hugging Face smolagents

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 237 समीक्षाएँ

Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

3 घंटे

कोर्स

Unsupervised Learning in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 101 समीक्षाएँ

This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

Working with Geospatial Data in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 275 समीक्षाएँ

This course will show you how to integrate spatial data into your Python Data Science workflow.

डेटा मैनिपुलेशन

4 घंटे

कोर्स

Machine Learning for Finance in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 208 समीक्षाएँ

Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

Optimizing Code in Java

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 192 समीक्षाएँ

Learn key techniques to optimize Java performance, from algorithm efficiency to JVM tuning and multithreading.

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

3 घंटे

कोर्स

Generalized Linear Models in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 191 समीक्षाएँ

The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

Foundations of Probability in R

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 445 समीक्षाएँ

In this course, youll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

Window Functions in Snowflake

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 490 समीक्षाएँ

Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.

डेटा मैनिपुलेशन

3 घंटे

कोर्स

Math for Finance Professionals

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 293 समीक्षाएँ

Learn essential finance math skills with practical Excel exercises and real-world examples.

अनुप्रयुक्त वित्त

3 घंटे

कोर्स

Cleaning Data in PostgreSQL Databases

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 446 समीक्षाएँ

Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.

डेटा तैयारी

4 घंटे

कोर्स

Foundations of Probability in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 201 समीक्षाएँ

Learn fundamental probability concepts like random variables, mean and variance, probability distributions, and conditional probabilities.

प्रायिकता और सांख्यिकी

5 घंटे

कोर्स

Introduction to TensorFlow in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 53 समीक्षाएँ

Learn the fundamentals of neural networks and how to build deep learning models using TensorFlow.

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

Gen AI Agents: Transform Your Organization

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 84 समीक्षाएँ

This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.

क्लाउड

1 घंटा

कोर्स

Intermediate Importing Data in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 271 समीक्षाएँ

Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.

डेटा तैयारी

3 घंटे

कोर्स

Understanding Digital Transformation

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 546 समीक्षाएँ

Dive into the world of digital transformation and equip yourself to be an agent of change in a rapidly evolving digital landscape.

डेटा साक्षरता

1 घंटा

कोर्स

Building Web Applications with Shiny in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 215 समीक्षाएँ

Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

कोर्स

AI-Assisted Travel Planning

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 448 समीक्षाएँ

Master travel planning with WanderBot: craft prompts, build confidence, and streamline your next adventure.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

1 घंटा

कोर्स

Supervised Learning in R: Regression

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.6+
  • 99 समीक्षाएँ

In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

मशीन लर्निंग

4 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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