कोर्स
Python में मशीन लर्निंग मॉनिटरिंग
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 373 समीक्षाएँ
यह पाठ्यक्रम Python में एक बुनियादी मशीन लर्निंग मॉनिटरिंग सिस्टम बनाने के लिए आवश्यक सभी बातें कवर करता है
मशीन लर्निंग
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।
82 कोर्स
कोर्स
Java में Testing परिचय
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 170 समीक्षाएँ
JUnit और Mockito का उपयोग करके Java में प्रभावी टेस्ट लिखना सीखें, ताकि मज़बूत, भरोसेमंद एप्लिकेशन आत्मविश्वास से बना सकें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Hierarchical and Mixed Effects Models in R
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 188 समीक्षाएँ
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
LangChain और Neo4j के साथ Graph RAG
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 109 समीक्षाएँ
Graph RAG और hybrid RAG के साथ अधिक सटीक और विश्वसनीय RAG सिस्टम बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Python SDK के साथ Databricks
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 87 समीक्षाएँ
Python के साथ Databricks में महारत हासिल करें: प्रमाणित करें, क्लस्टर प्रबंधित करें, जॉब्स स्वचालित करें, और AI मॉडल्स को प्रोग्रामेटिक रूप से क्वेरी करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Python में ARIMA Models
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 414 समीक्षाएँ
Python में ARIMA मॉडल्स सीखें और टाइम सीरीज़ विश्लेषण में विशेषज्ञ बनें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
R में Linear Regression के लिए Inference
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 172 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में आप रैखिक मॉडलों का उपयोग करके इन्फरेंस करना सीखेंगे।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
AWS Kinesis और Lambda के साथ स्ट्रीमिंग डेटा
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 172 समीक्षाएँ
AWS पर सर्वरलेस तकनीकों का उपयोग करके स्ट्रीमिंग डेटा के साथ काम करना सीखें।
क्लाउड
कोर्स
Python में Kaggle प्रतियोगिता जीतना
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 455 समीक्षाएँ
Kaggle पर प्रतियोगिताओं को कैसे अपनाएँ और जीतें, यह सीखें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Python में Portfolio Analysis परिचय
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 349 समीक्षाएँ
जोखिम और प्रदर्शन के सार्थक मापों की गणना करना सीखें, और वांछित जोखिम-प्रतिफल संतुलन के लिए एक इष्टतम पोर्टफोलियो तैयार करें।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
R में Factor Analysis
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 159 समीक्षाएँ
एक्सप्लोरेटरी और कन्फर्मेटरी फैक्टर एनालिसिस से पर्सनैलिटी जैसे लेटेंट वेरिएबल्स का अन्वेषण करें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
केस स्टडी: Python में सॉफ्टवेयर बनाना
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 298 समीक्षाएँ
Python से वास्तविक दुनिया के एप्लिकेशन बनाएं—अभ्यास में OOP और सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग सिद्धांतों से साफ़, रखरखाव योग्य कोड लिखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
मानवीय फीडबैक से रिइनफोर्समेंट लर्निंग (RLHF)
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 307 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
कोर्स
Python में Ensemble Methods
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 416 समीक्षाएँ
Python में bagging, boosting और stacking जैसी ensemble तकनीकों से advanced और effective मशीन learning models बनाना सीखें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
LlamaIndex के साथ Agentic Workflows बनाना
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 70 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
PySpark के साथ Feature Engineering
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 296 समीक्षाएँ
डेटा वैज्ञानिकों का 70-80% समय लेने वाले बारीक पहलू सीखें; डेटा रैंगलिंग और फीचर इंजीनियरिंग।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
PyTorch के साथ कुशल AI मॉडल प्रशिक्षण
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 104 समीक्षाएँ
Accelerator और Trainer के साथ वितरित प्रशिक्षण के लिए बड़े भाषा मॉडल के प्रशिक्षण समय को कम करना सीखें
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Python में Machine Learning इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 107 समीक्षाएँ
Python मशीन लर्निंग इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास करके अपनी जानकारी निखारें और अगले इंटरव्यू की तैयारी करें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Keras के साथ भाषा मॉडलिंग के लिए Recurrent Neural Networks (RNNs)
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 134 समीक्षाएँ
Learn how to use RNNs to classify text sentiment, generate sentences, and translate text between languages.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Case Study: Data Analysis in Databricks
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.6+
- 87 समीक्षाएँ
Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.
डेटा आयात और सफ़ाई
कोर्स
Object-Oriented Programming with S3 and R6 in R
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 292 समीक्षाएँ
Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
SQL Server में Hierarchical और Recursive Queries
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 150 समीक्षाएँ
रिकर्सिव क्वेरी लिखना और पदानुक्रमित डेटा संरचनाओं को क्वेरी करना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Python में मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो डिज़ाइन करना
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 96 समीक्षाएँ
ऐसी पाइपलाइनों का निर्माण करना सीखें जो समय की कसौटी पर खरी उतरें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Airflow के साथ Data Pipelines बनाना
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.6+
- 12 समीक्षाएँ
TaskFlow API, asset-based scheduling और deferrable sensors के साथ DAGs बनाएं, और quality checks के साथ end-to-end SQL ETL pipeline चलाएं।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
Keras के साथ Image Modeling
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 90 समीक्षाएँ
Python के साथ Keras का उपयोग करके इमेज विश्लेषण करना सीखें, कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क बनाकर, प्रशिक्षित करके और मूल्यांकन करके।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
एडवांस्ड Probability: डेटा में अनिश्चितता
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 155 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
Python में सांख्यिकी इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 88 समीक्षाएँ
अपने अगले सांख्यिकी इंटरव्यू की तैयारी करें—conditional probabilities, A/B testing, bias-variance tradeoff और अधिक की समीक्षा करके।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Handling Missing Data with Imputations in R
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 104 समीक्षाएँ
Diagnose, visualize and treat missing data with a range of imputation techniques with tips to improve your results.
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Java में PostgreSQL डेटाबेस को क्वेरी करना
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 95 समीक्षाएँ
JDBC के साथ Java को PostgreSQL से जोड़ें। सुरक्षित क्वेरी लिखें, ट्रांज़ैक्शन प्रबंधित करें, और बड़े डेटासेट को कुशलता से संभालें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
PySpark के साथ Recommendation Engines बनाना
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 239 समीक्षाएँ
अपने बिग डेटा का उपयोग करके अपने उपयोगकर्ताओं के लिए सकारात्मक अनुभवों को सुगम बनाने हेतु टूल्स और तकनीकें सीखें।
मशीन लर्निंग
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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