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डेटा, AI, और क्लाउड पाठ्यक्रम

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776 कोर्स

कोर्स

Unsupervised Learning in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 112 समीक्षाएँ

This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

R में Bioconductor के साथ RNA-Seq

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 156 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

4 घंटे

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

4 घंटे

कोर्स

R में ARIMA मॉडल्स

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 341 समीक्षाएँ

R का उपयोग करके टाइम सीरीज़ डेटा पर ARIMA (autoregressive integrated moving average) मॉडल फिट करने में विशेषज्ञ बनें।

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

R में Survival Analysis

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 223 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

Python में Fraud Detection

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 207 समीक्षाएँ

Python का उपयोग करके धोखाधड़ी का पता लगाना सीखें।

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

Machine Learning with caret in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 47 समीक्षाएँ

This course teaches the big ideas in machine learning like how to build and evaluate predictive models.

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

Python में Ensemble Methods

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 444 समीक्षाएँ

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

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

Generalized Linear Models in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 219 समीक्षाएँ

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

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

R में Text Analysis परिचय

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 64 समीक्षाएँ

tidy framework का उपयोग करके R में टेक्स्ट डेटा का विश्लेषण करें।

डेटा मैनिपुलेशन

4 घंटे

कोर्स

Innovating with Google Cloud AI

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 180 समीक्षाएँ

Innovating with Google Cloud AI

क्लाउड

1 घंटा

कोर्स

Cluster Analysis in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 79 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

केस स्टडी: Power BI में मॉर्टगेज ट्रेडिंग विश्लेषण

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 322 समीक्षाएँ

इस Power BI केस स्टडी में आप एक जूनियर ट्रेडर की भूमिका निभाएँगे, मॉर्गेज ट्रेडिंग का विश्लेषण करते हुए अपनी डेटा मॉडलिंग और वित्तीय विश्लेषण कौशल बढ़ाएँगे।

अनुप्रयुक्त वित्त

3 घंटे

कोर्स

केस स्टडी: Alteryx में सेल्स डेटा का विश्लेषण

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 521 समीक्षाएँ

रिटेल डेटा केस स्टडी में Alteryx Designer का उपयोग करके बिक्री विश्लेषण और रणनीतिक निर्णय-निर्माण को बेहतर बनाएं।

डेटा तैयारी

2 घंटे

कोर्स

Google Sheets में Financial Analytics

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 142 समीक्षाएँ

Google Sheets से ग्राफ़िकल डैशबोर्ड बनाना सीखें, ताकि वित्तीय प्रतिभूतियों के प्रदर्शन को ट्रैक कर सकें।

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

कोर्स

AWS में Data Stores का उपयोग

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 60 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

3 घंटे

कोर्स

Decoding Decision Modeling

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 214 समीक्षाएँ

Decision Models, विश्लेषण विधियों, जोखिम प्रबंधन और अनुकूलन तकनीकों के साथ निर्णय-निर्माण कौशल बढ़ाएँ।

डेटा साक्षरता

1 घंटा

कोर्स

PySpark के साथ Feature Engineering

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 324 समीक्षाएँ

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

डेटा मैनिपुलेशन

4 घंटे

कोर्स

मानवीय फीडबैक से रिइनफोर्समेंट लर्निंग (RLHF)

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 333 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

4 घंटे

कोर्स

Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 38 समीक्षाएँ

This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.

क्लाउड

8 घंटे

कोर्स

केस स्टडी: Databricks में डेटा विश्लेषण

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.6+
  • 105 समीक्षाएँ

Databricks में SQL से Airbnb डेटा का विश्लेषण करें, डैशबोर्ड बनाएँ और काम के निष्कर्ष निकालें।

डेटा आयात और सफ़ाई

3 घंटे

कोर्स

Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 47 समीक्षाएँ

Uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and explore how Vertex AI empowers AI teams.

क्लाउड

30 min

कोर्स

Google: Introduction to Generative AI

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 64 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

45 min

कोर्स

shinydashboard के साथ डैशबोर्ड बनाना

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 93 समीक्षाएँ

R के शक्तिशाली shinydashboard पैकेज के साथ इंटरैक्टिव डैशबोर्ड बनाना सीखें। अपने दर्शकों के लिए गतिशील और आकर्षक विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं।

रिपोर्टिंग

4 घंटे

कोर्स

Google: Deploy Your First Agent

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 67 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

Python में अनुमान का आधार

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 255 समीक्षाएँ

Python में सांख्यिकीय अनुमान पर इस चार घंटे के पाठ्यक्रम में डेटा के आधार पर ठोस निष्कर्ष निकालने का व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें।

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

केस स्टडी: Power BI में इन्वेंटरी विश्लेषण

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 189 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

Introduction to Business Valuation

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 187 समीक्षाएँ

वास्तविक अनुप्रयोगों और केस स्टडीज़ के साथ डिस्काउंटेड कैश फ्लोज़ (DCF) का उपयोग करके बिज़नेस वैल्यूएशन सीखें।

अनुप्रयुक्त वित्त

3 घंटे

कोर्स

Introduction to Security Principles in Cloud Computing

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 15 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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