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Claude Code in Action
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.9+
- 28 समीक्षाएँ
Get hands-on with Claude Code, Anthropics terminal AI agent: master context, plan mode, custom commands, MCP, and hooks to ship real work you can trust.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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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Get hands-on with Claude Code, Anthropics terminal AI agent: master context, plan mode, custom commands, MCP, and hooks to ship real work you can trust.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Learn to solve real-world optimization problems using Pythons SciPy and PuLP, covering everything from basic to constrained and complex optimization.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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You will use Net Revenue Management techniques in Excel for a Fast Moving Consumer Goods company.
अनुप्रयुक्त वित्त
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Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.
मशीन लर्निंग
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Stop rewriting the same joins and calculations, and dive into well-governed, scalable analytics using Sigma data models.
रिपोर्टिंग
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Get to know the Google Cloud Platform (GCP) with this course on storage, data handling, and business modernization using GCP.
क्लाउड
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Learn how to work with streaming data using serverless technologies on AWS.
क्लाउड
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Learn how to load, transform, and transcribe speech from raw audio files in Python.
डेटा मैनिपुलेशन
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Learn how to calculate meaningful measures of risk and performance, and how to compile an optimal portfolio for the desired risk and return trade-off.
अनुप्रयुक्त वित्त
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Learn how to structure your PostgreSQL queries to run in a fraction of the time.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Learn to implement distributed data management and machine learning in Spark using the PySpark package.
डेटा इंजीनियरिंग
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Learn how to write effective tests in Java using JUnit and Mockito to build robust, reliable applications with confidence.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Learn about AWS Boto and harnessing cloud technology to optimize your data workflow.
क्लाउड
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This course teaches the big ideas in machine learning like how to build and evaluate predictive models.
मशीन लर्निंग
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Learn how to build a graphical dashboard with Google Sheets to track the performance of financial securities.
अनुप्रयुक्त वित्त
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Learn about MLOps architecture, CI/CD/CM/CT techniques, and automation patterns to deploy ML systems that can deliver value over time.
मशीन लर्निंग
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Create multi-modal systems using OpenAIs text and audio models, including an end-to-end customer support chatbot!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.
डेटा तैयारी
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Test a chatbot that matches customers with ideal skincare products using your prompting skills for personalized results.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Analyze text data in R using the tidy framework.
डेटा मैनिपुलेशन
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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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Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.
डेटा मैनिपुलेशन
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Learn how to visualize time series in R, then practice with a stock-picking case study.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Learn key financial concepts such as capital investment, WACC, and shareholder value.
अनुप्रयुक्त वित्त
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Solidify your decision science skills by designing data-informed frameworks and implementing efficient solutions.
डेटा साक्षरता
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Explore Data Version Control for ML data management. Master setup, automate pipelines, and evaluate models seamlessly.
मशीन लर्निंग
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This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python
मशीन लर्निंग
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Use RNA-Seq differential expression analysis to identify genes likely to be important for different diseases or conditions.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Learn how to transform and analyze data within your Microsoft Fabric account
अन्य
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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