कोर्स
Python में Linear Modeling परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 235 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
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।
781 कोर्स
कोर्स
Python में अनुमान का आधार
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 250 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
कोर्स
एडवांस्ड Probability: डेटा में अनिश्चितता
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 181 समीक्षाएँ
उन्नत प्रायिकता, जोखिम आकलन और सिमुलेशन तकनीकों की बेहतर समझ विकसित करें, ताकि डेटा-आधारित व्यावसायिक निर्णय आत्मविश्वास से ले सकें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Introduction to Business Valuation
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 181 समीक्षाएँ
वास्तविक अनुप्रयोगों और केस स्टडीज़ के साथ डिस्काउंटेड कैश फ्लोज़ (DCF) का उपयोग करके बिज़नेस वैल्यूएशन सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Python में Anomaly Detection
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 185 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
कोर्स
केस स्टडी: R में Exploratory Data Analysis
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.9+
- 51 समीक्षाएँ
डेटा मैनिपुलेशन और विज़ुअलाइज़ेशन कौशल का उपयोग करके संयुक्त राष्ट्र महासभा के ऐतिहासिक मतदान का अन्वेषण करें।
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
कोर्स
Python में Ensemble Methods
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 438 समीक्षाएँ
Python में bagging, boosting और stacking जैसी ensemble तकनीकों से advanced और effective मशीन learning models बनाना सीखें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
KNIME में Data Transformation
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 312 समीक्षाएँ
अपने KNIME कौशल को हमारे पाठ्यक्रम के साथ बढ़ाएँ: डेटा रूपांतरण, कॉलम संचालन और वर्कफ़्लो अनुकूलन।
डेटा तैयारी
कोर्स
Python में Spoken Language Processing
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 306 समीक्षाएँ
कच्ची ऑडियो फ़ाइलों से Python में भाषण लोड, रूपांतरित और ट्रांसक्राइब करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Google: Deploy Your First Agent
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.9+
- 55 समीक्षाएँ
Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
क्लाउड
कोर्स
Google Sheets में फाइनेंशियल मॉडलिंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 286 समीक्षाएँ
Google Sheets का उपयोग करके नकदी प्रवाह, निवेश, वार्षिकी, ऋण परिशोधन और अधिक सहित बुनियादी व्यावसायिक मॉडलिंग सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Python में Customer Segmentation
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 178 समीक्षाएँ
Python में ग्राहकों को सेगमेंट करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Interactive Maps with leaflet in R
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 113 समीक्षाएँ
Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Python में सोशल मीडिया डेटा का विश्लेषण
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 35 समीक्षाएँ
Twitter डेटा संग्रह और Twitter पाठ, नेटवर्क व भौगोलिक स्रोत का विश्लेषण करना सीखें इस पाठ्यक्रम में।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Google: Build Your First Agent with Agent Development Kit (ADK)
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 69 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
PySpark के साथ Feature Engineering
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 317 समीक्षाएँ
डेटा वैज्ञानिकों का 70-80% समय लेने वाले बारीक पहलू सीखें; डेटा रैंगलिंग और फीचर इंजीनियरिंग।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Tableau में मार्केटिंग एनालिटिक्स
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 98 समीक्षाएँ
Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.
डेटा तैयारी
कोर्स
Visualizing Geospatial Data in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.6+
- 93 समीक्षाएँ
Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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
कोर्स
Marketing Analytics: Python में Customer Churn की भविष्यवाणी
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 190 समीक्षाएँ
Python से ग्राहक छूट का विश्लेषण करना और उसका पूर्वानुमान लगाने के लिए मॉडल बनाना सीखें।
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
कोर्स
R में data.table के साथ Data Manipulation
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 24 समीक्षाएँ
data.table का उपयोग करके फ़िल्टरिंग, चयन और समूह-वार सांख्यिकी की गणना जैसे डेटा हेरफेर के मुख्य अवधारणाएँ सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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R में A/B Testing
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 101 समीक्षाएँ
Learn the basics of A/B testing in R, including how to design experiments, analyze data, predict outcomes, and present results through visualizations.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Monitoring और Troubleshooting AWS
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 27 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
कोर्स
Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 183 समीक्षाएँ
कस्टमर लाइफटाइम वैल्यू से लेकर चर्न प्रेडिक्शन और सेगमेंटेशन तक - Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग उपयोग मामलों को सीखें और लागू करें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
String Manipulation with stringr in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 54 समीक्षाएँ
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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LlamaIndex के साथ Agentic Workflows बनाना
- उन्नतकौशल स्तर
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- 76 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
कोर्स
Amazon Bedrock परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 138 समीक्षाएँ
Amazon Bedrock का उपयोग करके foundation AI models तक पहुँचें और AI के साथ निर्माण करें - बिना जटिल infrastructure प्रबंधित किए।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
SQL Server में Hierarchical और Recursive Queries
- उन्नतकौशल स्तर
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- 164 समीक्षाएँ
रिकर्सिव क्वेरी लिखना और पदानुक्रमित डेटा संरचनाओं को क्वेरी करना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Python में Statistical Simulation
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.9+
- 31 समीक्षाएँ
सिमुलेशन से डेटा बनाकर और उसका विश्लेषण करके बढ़ती जटिल समस्याएँ हल करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Generative AI Essentials with Snowflake
- मध्यमकौशल स्तर
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- 24 समीक्षाएँ
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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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