कोर्स
AWS पर Deployments को ऑटोमेट करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 14 समीक्षाएँ
Build CI/CD pipelines with AWS CodePipeline, CodeBuild, and CodeDeploy. Automate blue/green and canary releases, and define infrastructure with CloudFormation.
क्लाउड
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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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
केस स्टडी: Python में सॉफ्टवेयर बनाना
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 312 समीक्षाएँ
Python से वास्तविक दुनिया के एप्लिकेशन बनाएं—अभ्यास में OOP और सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग सिद्धांतों से साफ़, रखरखाव योग्य कोड लिखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Python में Monte Carlo Simulations
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 174 समीक्षाएँ
Python से अपनी खुद की Monte Carlo सिमुलेशन डिज़ाइन और चलाना सीखें!
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
केस स्टडी: Databricks Genie के साथ सेल्स एनालिटिक्स
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.9+
- 34 समीक्षाएँ
Databricks Genie स्पेस को शुरू से अंत तक बनाएं: विवरण, समानार्थी शब्द, निर्देश, टेबल संबंध, उदाहरण क्वेरी, मॉनिटरिंग और बेंचमार्क।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
Trust and Security with Google Cloud
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 132 समीक्षाएँ
Trust and Security with Google Cloud
क्लाउड
कोर्स
Innovating with Google Cloud AI
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 162 समीक्षाएँ
Innovating with Google Cloud AI
क्लाउड
कोर्स
Google Sheets में Financial Analytics
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 139 समीक्षाएँ
Google Sheets से ग्राफ़िकल डैशबोर्ड बनाना सीखें, ताकि वित्तीय प्रतिभूतियों के प्रदर्शन को ट्रैक कर सकें।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Python में MongoDB परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 390 समीक्षाएँ
MongoDB के साथ लचीले ढंग से संरचित डेटा को हेरफेर और विश्लेषण करना सीखें।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
Google: Introduction to Generative AI
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 44 समीक्षाएँ
This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.
क्लाउड
कोर्स
Experimental Design in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 364 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
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 181 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में आप रैखिक मॉडलों का उपयोग करके इन्फरेंस करना सीखेंगे।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
R में Supervised Learning: Regression
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.6+
- 107 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में आप linear regression, generalized additive models, random forests, और xgboost का उपयोग करके भविष्य की घटनाओं का पूर्वानुमान लगाना सीखेंगे।
मशीन लर्निंग
कोर्स
मानवीय फीडबैक से रिइनफोर्समेंट लर्निंग (RLHF)
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 328 समीक्षाएँ
जानें कि GenAI मॉडल्स को मानव मूल्यों को सही मायने में कैसे प्रतिबिंबित करें, साथ ही उन्नत LLMs के साथ व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Introduction to Julia
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 137 समीक्षाएँ
Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Generative AI Essentials with Snowflake
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.6+
- 21 समीक्षाएँ
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Power BI में बेसबॉल डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 214 समीक्षाएँ
Power BI का उपयोग करके बेसबॉल डेटा का विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ करना सीखें। बेसबॉल अंतर्दृष्टियों को जीवंत बनाने के लिए स्कैटर प्लॉट, टॉर्नेडो चार्ट और गेज बनाएं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Google: Create Your First Gemini Enterprise Application
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 119 समीक्षाएँ
Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.
क्लाउड
कोर्स
Python में Geospatial Data का Visualization
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 365 समीक्षाएँ
Geospatial डेटा की आकर्षक विज़ुअलाइज़ेशन बनाना सीखें Python में, geopandas पैकेज और folium मैप्स के साथ।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
केस स्टडी: Power BI में प्रतिस्पर्धी बिक्री विश्लेषण
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 171 समीक्षाएँ
यह Power BI केस स्टडी एक वास्तविक व्यावसायिक उपयोग-केस का अनुसरण करती है, जहाँ आप ETL और विज़ुअलाइज़ेशन की अवधारणाएँ लागू करेंगे।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
R में Bioconductor के साथ RNA-Seq
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 150 समीक्षाएँ
RNA-Seq विभेदक अभिव्यक्ति विश्लेषण का उपयोग करके विभिन्न रोगों या स्थितियों के लिए महत्वपूर्ण होने की संभावना वाले जीनों की पहचान करें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
R में Time Series Analysis
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 91 समीक्षाएँ
समय श्रृंखला डेटा से सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए आवश्यक मुख्य तकनीकें सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Python में प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 241 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में आप पूर्वानुमान लगाने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल का उपयोग और प्रस्तुति करना सीखेंगे।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Python में सोशल मीडिया डेटा का विश्लेषण
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 34 समीक्षाएँ
Twitter डेटा संग्रह और Twitter पाठ, नेटवर्क व भौगोलिक स्रोत का विश्लेषण करना सीखें इस पाठ्यक्रम में।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Python में Anomaly Detection
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 183 समीक्षाएँ
अपने डेटा विश्लेषण में विसंगतियों का पता लगाएँ और इस चार घंटे के पाठ्यक्रम में अपने Python सांख्यिकीय टूलकिट का विस्तार करें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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AWS Kinesis और Lambda के साथ स्ट्रीमिंग डेटा
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 183 समीक्षाएँ
AWS पर सर्वरलेस तकनीकों का उपयोग करके स्ट्रीमिंग डेटा के साथ काम करना सीखें।
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कोर्स
Google: Build Your First Agent with Agent Development Kit (ADK)
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 52 समीक्षाएँ
Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
क्लाउड
कोर्स
Hierarchical and Mixed Effects Models in R
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 200 समीक्षाएँ
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
R में Bayesian डेटा विश्लेषण की बुनियाद
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 233 समीक्षाएँ
जानें कि बायेज़ियन डेटा विश्लेषण क्या है, यह कैसे काम करता है, और यह आपके डेटा विज्ञान टूलबॉक्स में क्यों उपयोगी है।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
SQL Server डेटाबेस में डेटा क्लीनिंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 209 समीक्षाएँ
कच्चे डेटा को साफ़ करने और उसे सटीक अंतर्दृष्टियों में बदलने के लिए आवश्यक कौशल विकसित करें।
डेटा तैयारी
कोर्स
AWS में Data Stores का उपयोग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 47 समीक्षाएँ
AWS डेटा स्टोर्स, जैसे DynamoDB और S3, को चुनना, बनाना और सुरक्षित करना सीखें—हैंड्स-ऑन कंसोल अभ्यास और वास्तविक परिदृश्यों के साथ।
क्लाउड
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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