कोर्स
Python में Finance के लिए Machine Learning
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 233 समीक्षाएँ
लीनियर मॉडल, निर्णय वृक्ष, रैंडम फ़ॉरेस्ट और न्यूरल नेटवर्क से स्टॉक डेटा मानों का मॉडल बनाना और पूर्वानुमान लगाना सीखें।
मशीन लर्निंग
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
- व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें
- छोटे अध्याय पूरे करें
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Google के साथ जारी रखेंअधिक विकल्प दिखाएँया
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।
776 कोर्स
कोर्स
Google: Enterprise Agents and Use Cases
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 142 समीक्षाएँ
Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.
क्लाउड
कोर्स
OpenAI API के साथ मल्टी-मॉडल सिस्टम
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 509 समीक्षाएँ
OpenAI के टेक्स्ट और ऑडियो मॉडल्स से मल्टी-मोडल सिस्टम बनाएं, जिसमें एंड-टू-एंड ग्राहक सहायता चैटबॉट भी शामिल है!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
n8n के साथ मार्केटिंग वर्कफ़्लो बनाना
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 103 समीक्षाएँ
n8n में AI एजेंटों का उपयोग करके मार्केटिंग वर्कफ़्लो बनाएं। शुरुआत से अभियान रणनीति, रूपांतरण अनुकूलन, और लीड जनरेशन को स्वचालित करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Sigma में Visualizations
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 272 समीक्षाएँ
स्पष्ट, प्रभावशाली डेटा कहानियाँ बताने के लिए Sigma चार्ट बनाना और कस्टमाइज़ करना सीखें—कोडिंग की ज़रूरत नहीं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
इंटरमीडिएट Importing Data in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 296 समीक्षाएँ
किसी भी प्रारूप में डेटा पार्स करें। चाहे वह फ्लैट फ़ाइलें हों, सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर, डेटाबेस, या सीधे वेब से डेटा।
डेटा तैयारी
कोर्स
एंड यूज़र्स के लिए Power BI
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 356 समीक्षाएँ
Power BI Service का अन्वेषण करें, इंटरफ़ेस में महारत हासिल करें, सूचित निर्णय लें, और अपनी रिपोर्टों की शक्ति को अधिकतम करें।
रिपोर्टिंग
कोर्स
शेल में डेटा प्रोसेसिंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 549 समीक्षाएँ
कमांड-लाइन कौशल सीखें, डेटा डाउनलोड, प्रोसेस और ट्रांसफॉर्म करें, जिसमें मशीन लर्निंग पाइपलाइन शामिल है।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Python में Geospatial Data के साथ काम करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 292 समीक्षाएँ
यह पाठ्यक्रम आपको दिखाएगा कि अपने Python डेटा विज्ञान वर्कफ़्लो में स्थानिक डेटा को कैसे एकीकृत करें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Windsurf के साथ सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 492 समीक्षाएँ
Windsurf के साथ अपनी कोडिंग को बेहतर बनाएं, AI-संचालित IDE जो आपको तेज़ी से build, debug और deploy करने में मदद करता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Introduction to AWS Boto in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 230 समीक्षाएँ
Learn about AWS Boto and harnessing cloud technology to optimize your data workflow.
क्लाउड
कोर्स
Python में वित्तीय कॉन्सेप्ट्स का परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 463 समीक्षाएँ
Python और NumPy का उपयोग करके, सबसे बुनियादी वित्तीय अवधारणाएँ सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
R में Bioconductor परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 128 समीक्षाएँ
वायरस, फफूंद, मानव और पौधों के डेटासेट के साथ बायोइन्फॉर्मेटिक्स के लिए आवश्यक Bioconductor पैकेजों का उपयोग करना सीखें!
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
स्ट्रीमिंग कॉन्सेप्ट्स
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 547 समीक्षाएँ
बैचिंग और स्ट्रीमिंग के बीच अंतर, स्ट्रीमिंग सिस्टम का स्केलिंग, और वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगों के बारे में जानें।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
Azure API Management
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 135 समीक्षाएँ
Azure API Management के साथ हैंड्स-ऑन अभ्यास के जरिए APIs बनाना, सुरक्षित करना और प्रबंधित करना सीखें।
क्लाउड
कोर्स
कॉरपोरेट फाइनेंस फंडामेंटल्स
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 251 समीक्षाएँ
पूंजी निवेश, WACC और शेयरधारक मूल्य जैसे प्रमुख वित्तीय अवधारणाएँ सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Azure Storage के लिए डेवलप करें
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 157 समीक्षाएँ
Azure में Blob Storage, Cosmos DB, queues और event-driven services का उपयोग करके डेटा स्टोर, सुरक्षित, स्केल और प्रोसेस करना सीखें।
क्लाउड
कोर्स
Java में PostgreSQL डेटाबेस को क्वेरी करना
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 153 समीक्षाएँ
JDBC के साथ Java को PostgreSQL से जोड़ें। सुरक्षित क्वेरी लिखें, ट्रांज़ैक्शन प्रबंधित करें, और बड़े डेटासेट को कुशलता से संभालें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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SQL Server में Triggers बनाना और उनका अनुकूलन
- मध्यमकौशल स्तर
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- 307 समीक्षाएँ
SQL Server में वास्तविक उदाहरणों के साथ ट्रिगर्स को डिज़ाइन और लागू करना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Snowflake में Generative AI परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
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- 378 समीक्षाएँ
Snowflake Cortex के बिल्ट-इन LLM फ़ंक्शनों से टेक्स्ट विश्लेषण, जनरेशन और मल्टी-स्टेप वर्कफ़्लो के लिए AI ऐप्स बनाना सीखें.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Python में Market Basket Analysis
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 292 समीक्षाएँ
Python के साथ बुकस्टोर डेटा से मार्केट बास्केट विश्लेषण में एसोसिएशन रूल्स खोजें और मूवी सिफारिशें बनाएं।
मशीन लर्निंग
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Java में डेटा इम्पोर्ट करना
- मध्यमकौशल स्तर
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- 126 समीक्षाएँ
Java में Tablesaw लाइब्रेरी का उपयोग करके डेटा आयात, हेरफेर और रूपांतरण करना सीखें। CSV फ़ाइलों, सारणीबद्ध संरचनाओं और जटिल JSON प्रारूपों के साथ काम करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Python में सप्लाई चेन एनालिटिक्स
- मध्यमकौशल स्तर
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- 100 समीक्षाएँ
Python और PuLP की शक्ति का उपयोग करके आपूर्ति श्रृंखलाओं का अनुकूलन करें।
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
क्लाउड
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केस स्टडी: Power BI में जॉब मार्केट डेटा का विश्लेषण
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- 347 समीक्षाएँ
Help a fictional company in this interactive Power BI case study. You’ll use Power Query, DAX, and dashboards to identify the most in-demand data jobs!
डेटा मैनिपुलेशन
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Hugging Face के साथ मल्टी-मोडल मॉडल्स
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- 189 समीक्षाएँ
Hugging Face के नवीनतम AI मॉडल्स से टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो को मिलाएँ, और नई इमेज व वीडियो बनाएँ!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Java में डेटा क्लीनिंग
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- 123 समीक्षाएँ
Java में डेटा क्लीनिंग सीखें—सांख्यिकीय विधियाँ, ट्रांसफॉर्मेशन और वेलिडेशन से विश्वसनीय ऐप्स बनाएं।
डेटा आयात और सफ़ाई
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Great Expectations के साथ Data Quality परिचय
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Python की Great Expectations लाइब्रेरी से डेटा विज्ञान और डेटा इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो में उच्च डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करें।
डेटा इंजीनियरिंग
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Python में TensorFlow परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
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- 57 समीक्षाएँ
TensorFlow का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क की मूल बातें और डीप लर्निंग मॉडल बनाना सीखें।
मशीन लर्निंग
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Python में मशीन लर्निंग मॉनिटरिंग
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 405 समीक्षाएँ
यह पाठ्यक्रम Python में एक बुनियादी मशीन लर्निंग मॉनिटरिंग सिस्टम बनाने के लिए आवश्यक सभी बातें कवर करता है
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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