मुख्य सामग्री पर जाएं

डेटा, AI, और क्लाउड पाठ्यक्रम

महत्वपूर्ण कौशलों में महारत हासिल करें

विशेषज्ञ 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

अपना निःशुल्क खाता बनाएँ

या

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।
675 पाठ्यक्रम

पाठ्यक्रम

Building Marketing Workflows with n8n

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 301

Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Plan and Implement a Data Analytics Environment with Microsoft Fabric

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 301

Learn how to set up and manage your Microsoft Fabric infrastructure.

अन्य

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Data Transformation with Spark SQL in Databricks

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 300

Build end-to-end data pipelines - from cleaning and aggregation to streaming and orchestration.

डेटा इंजीनियरिंग

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Practicing Statistics Interview Questions in Python

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 298

Prepare for your next statistics interview by reviewing concepts like conditional probabilities, A/B testing, the bias-variance tradeoff, and more.

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Case Study: Competitor Sales Analysis in Power BI

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 297

This Power BI case study follows a real-world business use case where you will apply the concepts of ETL and visualization.

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Inference for Categorical Data in R

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 296

In this course youll learn how to leverage statistical techniques for working with categorical data.

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Factor Analysis in R

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 296

Explore latent variables, such as personality, using exploratory and confirmatory factor analyses.

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Building Chatbots in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 296

Learn the fundamentals of how to build conversational bots using rule-based systems as well as machine learning.

मशीन लर्निंग

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Analyzing Survey Data in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 294

Learn survey design using common design structures followed by visualizing and analyzing survey results.

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Marketing Analytics: Predicting Customer Churn in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 291

Learn how to use Python to analyze customer churn and build a model to predict it.

अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण

4 घंटे

पाठ्यक्रम

A/B Testing in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 290

Learn the basics of A/B testing in R, including how to design experiments, analyze data, predict outcomes, and present results through visualizations.

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Case Study: Data Analysis in Databricks

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.6+
  • 290

Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.

डेटा आयात और सफाई

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Practicing Machine Learning Interview Questions in Python

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 289

Sharpen your knowledge and prepare for your next interview by practicing Python machine learning interview questions.

मशीन लर्निंग

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Querying a PostgreSQL Database in Java

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 289

Connect Java to PostgreSQL with JDBC. Write secure queries, manage transactions, and handle large datasets efficiently.

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Cleaning Data in SQL Server Databases

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 288

Develop the skills you need to clean raw data and transform it into accurate insights.

डेटा तैयारी

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Introduction to Redshift

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 284

Master Amazon Redshifts SQL, data management, optimization, and security.

डेटा इंजीनियरिंग

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Building Recommendation Engines with PySpark

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 282

Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.

मशीन लर्निंग

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Case Study: Building Software in Python

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 282

Build real-world applications with Python—practice using OOP and software engineering principles to write clean and maintainable code.

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Case Study: Exploratory Data Analysis in R

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 281

Use data manipulation and visualization skills to explore the historical voting of the United Nations General Assembly.

अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Modeling with tidymodels in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 276

Learn to streamline your machine learning workflows with tidymodels.

मशीन लर्निंग

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Introduction to Amazon Bedrock

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 274

Learn to use Amazon Bedrock to access foundation AI models and build with AI - without managing complex infrastructure.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Introduction to Scala

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 268

Begin your journey with Scala, a popular language for scalable applications and data engineering infrastructure.

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Introduction to Databricks Lakehouse

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 268

Explore the Databricks Lakehouse - from medallion architecture and clusters to governance, sharing, and deployment.

डेटा इंजीनियरिंग

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Introduction to Testing in Java

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 265

Learn how to write effective tests in Java using JUnit and Mockito to build robust, reliable applications with confidence.

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Exploring Data Transformation with Google Cloud

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 264

Exploring Data Transformation with Google Cloud

क्लाउड

1 घंटा

पाठ्यक्रम

Inference for Linear Regression in R

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 264

In this course youll learn how to perform inference using linear models.

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Gen AI Apps: Transform Your Work

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 263

This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.

क्लाउड

1 घंटा

पाठ्यक्रम

Data Transformation in KNIME

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 260

Enhance your KNIME skills with our course on data transformation, column operations, and workflow optimization.

डेटा तैयारी

2 घंटे

पाठ्यक्रम

Advanced Probability: Uncertainty in Data

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 260

Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

2 घंटे

पाठ्यक्रम

Statistical Thinking in Python (Part 2)

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 260

Learn to perform the two key tasks in statistical inference: parameter estimation and hypothesis testing.

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

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।

मोबाइल के लिए DataCamp के साथ अपने डेटा कौशल को बढ़ाएं

हमारे मोबाइल कोर्स और दैनिक 5 मिनट की कोडिंग चुनौतियों के साथ चलते-फिरते प्रगति करें।