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Python में Missing Data से निपटना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 224 समीक्षाएँ
Python में missing data की पहचान, विश्लेषण, हटाना और impute करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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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DVC के साथ डेटा वर्ज़निंग परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 459 समीक्षाएँ
ML डेटा प्रबंधन के लिए Data Version Control का अन्वेषण करें। सेटअप में महारत हासिल करें, पाइपलाइनों को स्वचालित करें, और मॉडलों का सहज मूल्यांकन करें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Python में TensorFlow परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 58 समीक्षाएँ
TensorFlow का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क की मूल बातें और डीप लर्निंग मॉडल बनाना सीखें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
कंप्यूटर साइंस में कॉन्सेप्ट्स
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 197 समीक्षाएँ
कंप्यूटर कैसे काम करते हैं, कुशल एल्गोरिद्म डिज़ाइन करें, और वास्तविक दुनिया की समस्याएँ हल करने के लिए संगणनात्मक सिद्धांत का अन्वेषण करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Python में Financial Statements का विश्लेषण
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 127 समीक्षाएँ
Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
PostgreSQL डेटाबेस में डेटा क्लीनिंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 493 समीक्षाएँ
अपने PostgreSQL डेटाबेस में संग्रहीत कच्चे, अव्यवस्थित डेटा को नियंत्रित करना सीखें, ताकि सटीक अंतर्दृष्टियाँ निकाल सकें।
डेटा तैयारी
कोर्स
Power BI में Financial Statements का परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 341 समीक्षाएँ
Power BI में आय विवरण और बैलेंस शीट का उपयोग करना सीखें
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Power BI में Python परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 176 समीक्षाएँ
Power BI में डेटा तैयारी, विज़ुअलाइज़ेशन और सहसंबंध गुणांक निकालने के लिए Python स्क्रिप्ट्स का उपयोग करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Hugging Face के साथ मल्टी-मोडल मॉडल्स
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
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Hugging Face के नवीनतम AI मॉडल्स से टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो को मिलाएँ, और नई इमेज व वीडियो बनाएँ!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Python SDK के साथ Databricks
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 106 समीक्षाएँ
Python के साथ Databricks में महारत हासिल करें: प्रमाणित करें, क्लस्टर प्रबंधित करें, जॉब्स स्वचालित करें, और AI मॉडल्स को प्रोग्रामेटिक रूप से क्वेरी करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
केस स्टडी: Power BI में सप्लाई चेन एनालिटिक्स
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 214 समीक्षाएँ
Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Windsurf के साथ सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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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
Python में मशीन लर्निंग मॉनिटरिंग
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
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यह पाठ्यक्रम Python में एक बुनियादी मशीन लर्निंग मॉनिटरिंग सिस्टम बनाने के लिए आवश्यक सभी बातें कवर करता है
मशीन लर्निंग
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Llama 3 के साथ फाइन-ट्यूनिंग
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TorchTune से कस्टम कार्यों के लिए Llama को फाइन-ट्यून करें, और क्वांटाइज़ेशन जैसी कुशल फाइन-ट्यूनिंग तकनीकें सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Machine Learning with Tree-Based Models in R
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Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.
मशीन लर्निंग
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Polars के साथ Data Transformation
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टेक्स्ट मैनिपुलेशन, रोलिंग स्टैटिस्टिक्स, DataFrame जॉइन्स और उन्नत एनालिटिक्स के साथ Polars को और आगे ले जाएँ।
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कोर्स
Google Sheets में Marketing Analytics
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जानें कि स्वच्छ डेटा एंट्री कैसे सुनिश्चित करें और अपने मार्केटिंग डेटा को प्रदर्शित करने के लिए डायनामिक डैशबोर्ड कैसे बनाएं।
रिपोर्टिंग
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Microsoft Fabric के साथ डेटा एनालिटिक्स वातावरण की योजना और कार्यान्वयन
- बुनियादीकौशल स्तर
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Microsoft Fabric इन्फ्रास्ट्रक्चर को सेट अप और प्रबंधित करना सीखें।
अन्य
कोर्स
Great Expectations के साथ Data Quality परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
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Python की Great Expectations लाइब्रेरी से डेटा विज्ञान और डेटा इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो में उच्च डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करें।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
Experimental Design in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 373 समीक्षाएँ
In this course youll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
R में Linear Regression के लिए Inference
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इस पाठ्यक्रम में आप रैखिक मॉडलों का उपयोग करके इन्फरेंस करना सीखेंगे।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Dash और Plotly के साथ डैशबोर्ड बनाना
- मध्यमकौशल स्तर
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- 316 समीक्षाएँ
Dash और Plotly के साथ इंटरैक्टिव और अंतर्दृष्टि-समृद्ध डैशबोर्ड बनाना सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Python में बायोमेडिकल इमेज विश्लेषण
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जैव-चिकित्सीय छवि डेटा की खोज, हेरफेर और मापन की मूल बातें सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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AWS पर एप्लिकेशन डिप्लॉय करना
- मध्यमकौशल स्तर
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AWS पर Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch और X-Ray के साथ ऐप्स तैनात, सुरक्षित और संचालित करें। DVA-C02 परीक्षा के लिए व्यावहारिक तैयारी।
क्लाउड
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Introduction to Data Engineering on Google Cloud
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Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
क्लाउड
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Exploring Data Transformation with Google Cloud
- बुनियादीकौशल स्तर
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Exploring Data Transformation with Google Cloud
क्लाउड
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Python में Kaggle प्रतियोगिता जीतना
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Kaggle पर प्रतियोगिताओं को कैसे अपनाएँ और जीतें, यह सीखें।
मशीन लर्निंग
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Python में Deep Reinforcement Learning
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शक्तिशाली Deep Reinforcement Learning एल्गोरिदम सीखें और उपयोग करें, जिसमें refinement और optimization तकनीकें शामिल हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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केस स्टडी: Databricks Genie के साथ सेल्स एनालिटिक्स
- बुनियादीकौशल स्तर
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Databricks Genie स्पेस को शुरू से अंत तक बनाएं: विवरण, समानार्थी शब्द, निर्देश, टेबल संबंध, उदाहरण क्वेरी, मॉनिटरिंग और बेंचमार्क।
डेटा इंजीनियरिंग
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Python में अपनी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बेहतर करें
- मध्यमकौशल स्तर
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- 343 समीक्षाएँ
प्रभावी और आकर्षक विज़ुअलाइज़ेशन बनाना सीखें, जो परिणामों को कुशलता और प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने में मदद करें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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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