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pandas के साथ Data Manipulation
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Learn how to import and clean data, calculate statistics, and create visualizations with pandas.
डेटा मैनिपुलेशन
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।
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731 कोर्स
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Statistics परिचय
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सांख्यिकी की बुनियादी बातें सीखें, जिसमें केंद्र और प्रसार के माप, प्रायिकता वितरण, और परिकल्पना परीक्षण शामिल हैं—बिना किसी कोडिंग के!
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Power BI में Data Visualization
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Power BI एक शक्तिशाली डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जिसका उपयोग रिपोर्टों और डैशबोर्ड में किया जा सकता है।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Communicating Data Insights
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Data-driven organizations consistently rely on insights to inspire action and drive change.
डेटा साक्षरता
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Microsoft Copilot परिचय
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Microsoft Copilot और 365 Copilot के बारे में जानें, ताकि उत्पादकता बढ़े, वर्कफ़्लो सरल हों, और आपके व्यवसाय में डेटा-आधारित, सूचित निर्णय लिए जा सकें.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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बिज़नेस के लिए Generative AI
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जानें कि जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आज और भविष्य में व्यावसायिक वातावरण में क्या भूमिका निभाता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Tableau परिचय
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हमारे Tableau परिचय पाठ्यक्रम के साथ अपनी Tableau यात्रा शुरू करें। Tableau की मूल बातें जानें, जैसे इसकी विशेषताएँ और डैशबोर्ड।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Python में Statistics परिचय
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Python से सांख्यिकीय कौशल बढ़ाएँ और डेटा इकट्ठा, विश्लेषण व सटीक निष्कर्ष निकालना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Introduction to Claude Models
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Learn how to work with Claude using the Anthropic API to solve real-world tasks and build AI-powered applications.
अन्य
कोर्स
इंटरमीडिएट Python फॉर डेवलपर्स
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Python इकोसिस्टम में गोता लगाएँ, modules और packages खोजें, साथ ही custom functions लिखना सीखें!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Snowflake परिचय
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Snowflake is a top data warehousing platform. Learn how they use Snowsight, a user-friendly SQL interface for accessing and exploring data.
डेटा वेयरहाउस
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Working with Microsoft Copilot
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Learn to work with Microsoft Copilot. Master prompting, navigate Microsoft 365 apps, and build custom agents.
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डेटा विज़ुअलाइज़ेशन समझना
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कोडिंग के बिना डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का परिचय।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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SQL में Exploratory Data Analysis
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डेटाबेस में उपलब्ध चीज़ों को एक्सप्लोर करना सीखें: टेबल, उनके बीच के संबंध, और उनमें संग्रहीत डेटा।
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
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Excel में Data Preparation
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Excel डेटा को logical functions, nested formulas, lookup functions और PivotTables से तैयार करना सीखें।
डेटा तैयारी
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Joining Data with pandas
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pandas का उपयोग करके डेटा को एक साथ जोड़कर कई तालिकाओं के डेटा को संयोजित करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Python में Exploratory Data Analysis
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Python में exploratory data analysis (EDA) से डेटा को explore, visualize और insights निकालना सीखें.
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PyTorch के साथ Deep Learning परिचय
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PyTorch में अपना पहला न्यूरल नेटवर्क बनाना, हाइपरपैरामीटर समायोजित करना, और वर्गीकरण व प्रतिगमन समस्याएँ हल करना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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SQL में रिलेशनल डेटाबेस का परिचय
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रिलेशनल डेटाबेस के साथ डेटा संग्रहण का सबसे कुशल तरीका बनाना सीखें!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Databricks परिचय
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Databricks Lakehouse प्लेटफ़ॉर्म के बारे में जानें और देखें कि यह डेटा आर्किटेक्चर को कैसे आधुनिक बनाता है और डेटा प्रबंधन प्रक्रियाओं को बेहतर करता है।
डेटा इंजीनियरिंग
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OpenAI API के साथ Prompt Engineering
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प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के सिद्धांतों और सर्वोत्तम अभ्यास में गहराई से उतरें, ताकि ChatGPT जैसे शक्तिशाली भाषा मॉडल से वास्तविक समस्याएँ हल कर सकें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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डेटाबेस डिज़ाइन
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SQL में डेटाबेस डिज़ाइन करना सीखें ताकि डेटा को अधिक कुशल तरीके से प्रोसेस, स्टोर और व्यवस्थित किया जा सके।
डेटा इंजीनियरिंग
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इंटरमीडिएट Git
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सहयोगी सॉफ़्टवेयर और डेटा प्रोजेक्ट्स में Git का उपयोग करके version control के लिए branches और remote repos खोजें!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Power BI में Data Preparation
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इस इंटरैक्टिव Power BI पाठ्यक्रम में, आप सीखेंगे कि विश्लेषण के लिए डेटा को तैयार करने हेतु Power Query Editor का उपयोग करके उसे कैसे रूपांतरित और आकार दें।
डेटा तैयारी
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Power BI में डेटा मॉडलिंग
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Power BI पर डेटा मॉडलिंग की मुख्य अवधारणाएँ सीखें।
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स्केलेबल एजेंटिक सिस्टम बनाना
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जानें कि AI एजेंट्स को स्केल करने के लिए क्या चाहिए, MCP और A2A जैसे फ्रेमवर्क्स की थोड़ी मदद से।
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Developing LLM Applications with LangChain
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जानें कि LangChain में LLMs, prompts, chains, और agents का उपयोग करके AI-संचालित applications कैसे बनाएं।
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Hugging Face के साथ काम करना
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Hugging Face Hub पर उपलब्ध मॉडलों और डेटासेट के विशाल भंडार को नेविगेट करें और उपयोग करें।
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केस स्टडी: Power BI में ग्राहक चर्न का विश्लेषण
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Power BI में काल्पनिक कंपनी Databel के डेटासेट की जांच करें और पता लगाएँ कि ग्राहक क्यों छोड़ रहे हैं।
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GitHub Concepts परिचय
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GitHub की विभिन्न सुविधाओं का उपयोग करना, इंटरफ़ेस नेविगेट करना और रोज़मर्रा के सहयोगी कार्य करना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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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