कोर्स
Statistical Thinking in Python (Part 2)
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 284 समीक्षाएँ
सांख्यिकीय अनुमान के दो प्रमुख कार्य सीखें: पैरामीटर आकलन और परिकल्पना परीक्षण।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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।
781 कोर्स
कोर्स
Snowflake में Window Functions
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 591 समीक्षाएँ
जटिल डेटा समस्याएँ रैंकिंग, पार्टिशन और रोलिंग गणनाओं से हल करने के लिए Snowflake विंडो फ़ंक्शंस खोजें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Dash और Plotly के साथ डैशबोर्ड बनाना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 312 समीक्षाएँ
Dash और Plotly के साथ इंटरैक्टिव और अंतर्दृष्टि-समृद्ध डैशबोर्ड बनाना सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
केस स्टडी: Databricks Genie के साथ सेल्स एनालिटिक्स
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.9+
- 47 समीक्षाएँ
Databricks Genie स्पेस को शुरू से अंत तक बनाएं: विवरण, समानार्थी शब्द, निर्देश, टेबल संबंध, उदाहरण क्वेरी, मॉनिटरिंग और बेंचमार्क।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
Machine Learning with Tree-Based Models in R
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 279 समीक्षाएँ
Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.
मशीन लर्निंग
कोर्स
AWS पर एप्लिकेशन डिप्लॉय करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 44 समीक्षाएँ
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
कोर्स
AI-सहायता से रेस्तरां योजना
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 432 समीक्षाएँ
एक अनुकूलित GPT के साथ इंटरैक्ट करें और अपने रेस्तरां की योजना बनाने व उसे खोलने के लिए अपनी प्रॉम्प्टिंग कौशल का उपयोग करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Object-Oriented Programming with S3 and R6 in R
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 316 समीक्षाएँ
Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
R में Bioconductor के साथ RNA-Seq
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 155 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
Redshift परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 141 समीक्षाएँ
Amazon Redshift के SQL, डेटा प्रबंधन, अनुकूलन और सुरक्षा में महारत हासिल करें।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
Introduction to Julia
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 145 समीक्षाएँ
Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Google Sheets में Marketing Analytics
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 236 समीक्षाएँ
जानें कि स्वच्छ डेटा एंट्री कैसे सुनिश्चित करें और अपने मार्केटिंग डेटा को प्रदर्शित करने के लिए डायनामिक डैशबोर्ड कैसे बनाएं।
रिपोर्टिंग
कोर्स
केस स्टडी: Power BI में प्रतिस्पर्धी बिक्री विश्लेषण
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 177 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
स्प्रेडशीट उपयोगकर्ताओं के लिए Python
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 39 समीक्षाएँ
Python का उपयोग करके सामान्य स्प्रेडशीट फ़ंक्शनों और तकनीकों का अन्वेषण करें!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Unsupervised Learning in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 111 समीक्षाएँ
This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.
मशीन लर्निंग
कोर्स
SQL Server डेटाबेस में डेटा क्लीनिंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 223 समीक्षाएँ
कच्चे डेटा को साफ़ करने और उसे सटीक अंतर्दृष्टियों में बदलने के लिए आवश्यक कौशल विकसित करें।
डेटा तैयारी
कोर्स
Power BI में बेसबॉल डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 229 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
R उपयोगकर्ताओं के लिए Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 92 समीक्षाएँ
यह पाठ्यक्रम उन R उपयोगकर्ताओं के लिए है जो Python के साथ जल्दी गति पकड़ना चाहते हैं!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Advanced Data Engineering with Snowflake
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 36 समीक्षाएँ
Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
AWS पर Deployments को ऑटोमेट करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 27 समीक्षाएँ
Build CI/CD pipelines with AWS CodePipeline, CodeBuild, and CodeDeploy. Automate blue/green and canary releases, and define infrastructure with CloudFormation.
क्लाउड
कोर्स
R में Time Series Analysis
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 93 समीक्षाएँ
समय श्रृंखला डेटा से सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए आवश्यक मुख्य तकनीकें सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Claude Cowork के साथ Lead Qualification और Scoring
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 27 समीक्षाएँ
अपने inbound leads देखकर समझ नहीं आ रहा कि शुरुआत कहाँ से करें? Claude Cowork से लीड्स को स्कोर करें और प्राथमिकता-क्रम वाली उच्च-गुणवत्ता की शॉर्टलिस्ट बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
केस स्टडी: Python में सॉफ्टवेयर बनाना
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 317 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 Fraud Detection
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 205 समीक्षाएँ
Python का उपयोग करके धोखाधड़ी का पता लगाना सीखें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Machine Learning with caret in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 46 समीक्षाएँ
This course teaches the big ideas in machine learning like how to build and evaluate predictive models.
मशीन लर्निंग
कोर्स
Working with Dates and Times in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 102 समीक्षाएँ
Learn the essentials of parsing, manipulating and computing with dates and times in R.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
AWS Lambda के साथ Serverless Applications
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 58 समीक्षाएँ
Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
क्लाउड
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Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 41 समीक्षाएँ
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
क्लाउड
कोर्स
Google: Create Your First Gemini Enterprise Application
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 149 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
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Trust and Security with Google Cloud
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 148 समीक्षाएँ
Trust and Security with Google Cloud
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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