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OpenAI API के साथ Embeddings परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 3,279 समीक्षाएँ
OpenAI के एम्बेडिंग मॉडल का उपयोग करके सेमांटिक सर्च और रिकमेंडेशन इंजन जैसी उन्नत AI एप्लिकेशन अनलॉक करें!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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
अपना मुफ़्त खाता बनाएं
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।
394 कोर्स
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MLOps Concepts
- मध्यमकौशल स्तर
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जानें कि MLOps कैसे मशीन लर्निंग मॉडल्स को लोकल नोटबुक्स से प्रोडक्शन में काम करने वाले मॉडल्स तक ले जाता है, जो वास्तविक व्यावसायिक मूल्य उत्पन्न करते हैं।
मशीन लर्निंग
कोर्स
इंटरमीडिएट DAX in Power BI
- मध्यमकौशल स्तर
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- 4,450 समीक्षाएँ
DAX गणनाओं की विस्तृत रेंज जानें और Microsoft Power BI में उनका उपयोग करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Efficient Python Code लिखना
- मध्यमकौशल स्तर
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तेज़ी से चलने वाला, कुशल कोड लिखना सीखें जो संसाधनों का समझदारी से आवंटन करे और अनावश्यक ओवरहेड से बचाए।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
LangChain के साथ Retrieval Augmented Generation (RAG)
- मध्यमकौशल स्तर
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LangChain के साथ Retrieval Augmented Generation (RAG) का उपयोग करके बाहरी डेटा को LLMs के साथ एकीकृत करने की अत्याधुनिक विधियाँ सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Python में Functions लिखना
- मध्यमकौशल स्तर
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- 3,006 समीक्षाएँ
अच्छे दस्तावेज़ीकरण के साथ रखरखाव योग्य, पुन: प्रयोज्य, जटिल फ़ंक्शन लिखने के लिए अभ्यास का उपयोग करना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Python में LLMs का परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 1,929 समीक्षाएँ
LLM और उनके आधारभूत क्रांतिकारी ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर की बारीकियाँ सीखें!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Python में डेटा टाइप्स
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 566 समीक्षाएँ
Python डेटा प्रकारों—जैसे lists, dictionaries और tuples—में अपनी समझ को मजबूत करें और उन्हें डेटा विज्ञान समस्याएँ हल करने में इस्तेमाल करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Python में Object-Oriented Programming परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,816 समीक्षाएँ
ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग (OOP) की मूल अवधारणाएँ जानें, कस्टम क्लास और ऑब्जेक्ट बनाएं!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Python में Tree-Based Models के साथ Machine Learning
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 780 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में, आप scikit-learn का उपयोग करके regression और classification के लिए tree-based models और ensembles का उपयोग करना सीखेंगे।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Power BI में रिपोर्ट्स
- मध्यमकौशल स्तर
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- 3,301 समीक्षाएँ
अपने मौजूदा कौशल से Power BI विज़ुअलाइज़ेशन को एक स्तर ऊपर ले जाएँ। डैशबोर्ड बनाने से आगे, वैकल्पिक डेटा स्टोरीटेलिंग तकनीकें सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,318 समीक्षाएँ
LangChain एजेंटों के मूल घटकों को समझें और कस्टम चैट एजेंट बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
एडवांस्ड Excel फंक्शंस
- मध्यमकौशल स्तर
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- 1,312 समीक्षाएँ
व्यावहारिक अभ्यासों के साथ उन्नत संदर्भ, लुकअप और डेटाबेस फ़ंक्शनों से अपनी Excel कौशल बढ़ाएँ।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Python में ETL और ELT
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,805 समीक्षाएँ
एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, और लोड सिद्धांतों का उपयोग करके प्रभावी, प्रदर्शनकारी, और विश्वसनीय डेटा पाइपलाइन बनाना सीखें।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
Introduction to Data Engineering
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 896 समीक्षाएँ
डेटा इंजीनियरिंग की दुनिया को इस संक्षिप्त पाठ्यक्रम में जानें, जिसमें ETL और क्लाउड कंप्यूटिंग जैसे टूल और विषय शामिल हैं।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
OpenAI Responses API के साथ काम करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 485 समीक्षाएँ
OpenAI Responses API और GPT-5 के साथ स्मार्ट, इंटरैक्टिव और भरोसेमंद AI ऐप्स पहले से कहीं आसान बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
इंटरमीडिएट Deep Learning with PyTorch
- मध्यमकौशल स्तर
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- 2,330 समीक्षाएँ
CNN, RNN, LSTM और GRU जैसी मूलभूत डीप लर्निंग आर्किटेक्चर सीखें, ताकि इमेज और क्रमिक डेटा का मॉडल बना सकें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Databricks SQL परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
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- 875 समीक्षाएँ
Databricks SQL सीखें—डेटा इंजीनियरिंग, एनालिटिक्स और रियल-टाइम डेटा वर्कफ़्लो के लिए लेकहाउस आर्किटेक्चर में।
डेटा इंजीनियरिंग
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Python में statsmodels के साथ Regression परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
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- 3,109 समीक्षाएँ
Python में statsmodels के साथ regression analysis लागू, विश्लेषण और व्याख्या करके housing prices और ad click-through rate का अनुमान लगाएँ।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Pinecone के साथ AI Applications बनाना
- मध्यमकौशल स्तर
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- 2,254 समीक्षाएँ
जानें कि Pinecone वेक्टर डेटाबेस AI एप्लिकेशन डेवलपमेंट में कैसे क्रांति ला रहा है!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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FastAPI परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
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FastAPI से मजबूत, प्रोडक्शन-ग्रेड APIs बनाएं, HTTP ऑपरेशंस, वैलिडेशन और async execution में महारत पाकर efficient data और ML pipelines बनाएं.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Excel में फाइनेंशियल मॉडलिंग
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Excel वित्तीय मॉडलिंग सीखें, जिसमें नकदी प्रवाह, परिदृश्य विश्लेषण, समय मूल्य और पूंजी बजटिंग शामिल हैं।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Python में Sampling
- मध्यमकौशल स्तर
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Learn to draw conclusions from limited data using Python and statistics. This course covers everything from random sampling to stratified and cluster sampling.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Python में Hypothesis Testing
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Python में t-tests, proportion tests, और chi-square tests जैसे common hypothesis tests का उपयोग कब और कैसे करें, सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Power BI में ट्रेंड एनालिसिस
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टाइम सीरीज़, डीकंपोज़िशन ट्री और की इन्फ्लुएंसर्स जैसी ट्रेंड एनालिसिस तकनीकों से अपनी रिपोर्ट्स बेहतर बनाएं।
डेटा मैनिपुलेशन
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Introduction to Subagents
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Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Power BI में रिपोर्ट डिज़ाइन
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- 3,206 समीक्षाएँ
अपने डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सफ़र को आगे बढ़ाएँ, जहाँ आप अपनी रिपोर्टों में DAX माप और प्रगतिशील प्रकटीकरण शामिल करने की व्यावहारिक तकनीकें सीखेंगे।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Python में Dates और Times के साथ काम करना
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Python में तारीख़ों और समयों के साथ काम करना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Python में Natural Language Processing (NLP)
- मध्यमकौशल स्तर
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प्रीप्रोसेसिंग से लेकर उन्नत ट्रांसफॉर्मर मॉडलों तक, आवश्यक NLP तकनीकों के साथ टेक्स्ट विश्लेषण में महारत हासिल करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Python में Machine Learning के लिए Preprocessing
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मशीन लर्निंग के लिए अपने डेटा को साफ़ और तैयार करना 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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