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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।

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776 कोर्स

कोर्स

Case Study: Data Analysis in Databricks

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.6+
  • 97 समीक्षाएँ

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

डेटा आयात और सफ़ाई

3 घंटे

कोर्स

Tidyverse में डेटा के साथ Modeling

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 245 समीक्षाएँ

डेटा मॉडलिंग में विभिन्न प्रकारों को जानें, पूर्वानुमान सहित, और Tidyverse में रैखिक प्रतिगमन व मॉडल मूल्यांकन माप करना सीखें।

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

Cluster Analysis in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 77 समीक्षाएँ

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

4 घंटे

कोर्स

Python में Machine Learning इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 109 समीक्षाएँ

Python मशीन लर्निंग इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास करके अपनी जानकारी निखारें और अगले इंटरव्यू की तैयारी करें।

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

Python में Spoken Language Processing

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 299 समीक्षाएँ

कच्ची ऑडियो फ़ाइलों से Python में भाषण लोड, रूपांतरित और ट्रांसक्राइब करना सीखें।

डेटा मैनिपुलेशन

4 घंटे

कोर्स

Manipulating Time Series Data in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 295 समीक्षाएँ

Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.

डेटा मैनिपुलेशन

4 घंटे

कोर्स

PySpark के साथ Feature Engineering

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 310 समीक्षाएँ

डेटा वैज्ञानिकों का 70-80% समय लेने वाले बारीक पहलू सीखें; डेटा रैंगलिंग और फीचर इंजीनियरिंग।

डेटा मैनिपुलेशन

4 घंटे

कोर्स

Python में Linear Modeling परिचय

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 232 समीक्षाएँ

Python के साथ रैखिक मॉडलों की अवधारणाएँ और उपयोग जानें, और डेटा पैटर्न से वर्णन, पूर्वानुमान व अंतर्दृष्टि निकालने के लिए मॉडल बनाएं।

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

केस स्टडी: R में Exploratory Data Analysis

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 50 समीक्षाएँ

डेटा मैनिपुलेशन और विज़ुअलाइज़ेशन कौशल का उपयोग करके संयुक्त राष्ट्र महासभा के ऐतिहासिक मतदान का अन्वेषण करें।

अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण

4 घंटे

कोर्स

Statistical Thinking in Python (Part 2)

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 265 समीक्षाएँ

सांख्यिकीय अनुमान के दो प्रमुख कार्य सीखें: पैरामीटर आकलन और परिकल्पना परीक्षण।

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

केस स्टडी: Power BI में इन्वेंटरी विश्लेषण

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 184 समीक्षाएँ

यह Power BI केस स्टडी DAX और विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करके इन्वेंटरी विश्लेषण से निपटने के एक वास्तविक व्यावसायिक उपयोग मामले का अनुसरण करती है।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

5 घंटे

कोर्स

Monitoring और Troubleshooting AWS

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 19 समीक्षाएँ

Monitor and troubleshoot AWS apps with Amazon CloudWatch and AWS X-Ray. Collect metrics and logs, build dashboards, set alarms, and trace requests.

क्लाउड

3 घंटे

कोर्स

Google Sheets में Marketing Analytics

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 233 समीक्षाएँ

जानें कि स्वच्छ डेटा एंट्री कैसे सुनिश्चित करें और अपने मार्केटिंग डेटा को प्रदर्शित करने के लिए डायनामिक डैशबोर्ड कैसे बनाएं।

रिपोर्टिंग

4 घंटे

कोर्स

Amazon Bedrock परिचय

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 135 समीक्षाएँ

Amazon Bedrock का उपयोग करके foundation AI models तक पहुँचें और AI के साथ निर्माण करें - बिना जटिल infrastructure प्रबंधित किए।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

3 घंटे

कोर्स

Generalized Linear Models in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 213 समीक्षाएँ

The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

Google: Deploy Your First Agent

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 32 समीक्षाएँ

Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.

क्लाउड

1 घंटा

कोर्स

Auditing Expenses with Claude Cowork

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 15 समीक्षाएँ

Bored of pouring over expenses to figure out which ones violate policy? No longer! Use Claude Cowork to produce fast and clear expense violation reports.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

15 min

कोर्स

Google: Human-Centered AI

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 78 समीक्षाएँ

Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.

क्लाउड

10 min

कोर्स

Python में Time Series Data का विज़ुअलाइज़ेशन

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 101 समीक्षाएँ

अपने टाइम सीरीज़ डेटा में मौसमीपन, रुझान और अन्य पैटर्न को विज़ुअलाइज़ करें।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

4 घंटे

कोर्स

Python में Financial Statements का विश्लेषण

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 117 समीक्षाएँ

Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

कोर्स

Python में Ensemble Methods

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 428 समीक्षाएँ

Python में bagging, boosting और stacking जैसी ensemble तकनीकों से advanced और effective मशीन learning models बनाना सीखें।

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

Keras के साथ Image Modeling

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 94 समीक्षाएँ

Python के साथ Keras का उपयोग करके इमेज विश्लेषण करना सीखें, कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क बनाकर, प्रशिक्षित करके और मूल्यांकन करके।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

4 घंटे

कोर्स

LlamaIndex के साथ Agentic Workflows बनाना

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 74 समीक्षाएँ

LlamaIndex का उपयोग करके ऐसे AI agentic workflows बनाएं जो योजना बना सकें, खोज सकें, याद रख सकें और सहयोग कर सकें।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

2 घंटे

कोर्स

SQL Server में Hierarchical और Recursive Queries

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 160 समीक्षाएँ

रिकर्सिव क्वेरी लिखना और पदानुक्रमित डेटा संरचनाओं को क्वेरी करना सीखें।

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

कोर्स

Python में Statistical Simulation

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 30 समीक्षाएँ

सिमुलेशन से डेटा बनाकर और उसका विश्लेषण करके बढ़ती जटिल समस्याएँ हल करना सीखें।

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

Python में Probability की बुनियाद

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 210 समीक्षाएँ

यादृच्छिक चर, माध्य, विचरण, प्रायिकता वितरण और सशर्त प्रायिकताओं जैसे मूलभूत प्रायिकता अवधारणाएँ सीखें।

प्रायिकता और सांख्यिकी

5 घंटे

कोर्स

R में Survival Analysis

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 208 समीक्षाएँ

Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

Google: Introduction to Large Language Models

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 33 समीक्षाएँ

This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.

क्लाउड

1 घंटा

कोर्स

Introduction to Security Principles in Cloud Computing

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 9 समीक्षाएँ

In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.

क्लाउड

18 घंटे 15 min

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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