कोर्स
Model Context Protocol (MCP) परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 170 समीक्षाएँ
Model Context Protocol (MCP) के साथ AI/LLM अनुप्रयोगों को APIs, डेटाबेस और फ़ाइल सिस्टम से पहले से कहीं आसान तरीके से एकीकृत 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
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- 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।
181 कोर्स
कोर्स
NumPy परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,459 समीक्षाएँ
NYC की ट्री जनगणना का उपयोग करके arrays बनाना, sort करना, filter करना और update करना सीखकर NumPy में अपनी skills master करें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Python में Tree-Based Models के साथ Machine Learning
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 736 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
Python में Hypothesis Testing
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 3,529 समीक्षाएँ
Python में t-tests, proportion tests, और chi-square tests जैसे common hypothesis tests का उपयोग कब और कैसे करें, सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Python में Machine Learning के लिए Preprocessing
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 432 समीक्षाएँ
मशीन लर्निंग के लिए अपने डेटा को साफ़ और तैयार करना सीखें!
मशीन लर्निंग
कोर्स
Python में statsmodels के साथ Regression परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,901 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
कोर्स
Pinecone के साथ AI Applications बनाना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,934 समीक्षाएँ
जानें कि Pinecone वेक्टर डेटाबेस AI एप्लिकेशन डेवलपमेंट में कैसे क्रांति ला रहा है!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,932 समीक्षाएँ
LangChain एजेंटों के मूल घटकों को समझें और कस्टम चैट एजेंट बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Python में डेटा टाइप्स
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 515 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 Sampling
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 3,737 समीक्षाएँ
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
कोर्स
Python में Dates और Times के साथ काम करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 2,668 समीक्षाएँ
Python में तारीख़ों और समयों के साथ काम करना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Python में Natural Language Processing (NLP)
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 758 समीक्षाएँ
प्रीप्रोसेसिंग से लेकर उन्नत ट्रांसफॉर्मर मॉडलों तक, आवश्यक NLP तकनीकों के साथ टेक्स्ट विश्लेषण में महारत हासिल करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
LangGraph के साथ Multi-Agent Systems
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 568 समीक्षाएँ
LangGraph फ्रेमवर्क में उभरते एजेंटिक डिज़ाइन पैटर्न लागू करके शक्तिशाली मल्टी-एजेंट सिस्टम बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Google ADK के साथ AI एजेंट बनाना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 553 समीक्षाएँ
Google के Agent Development Kit (ADK) के साथ चरण-दर-चरण ग्राहक-सहायता सहायक बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Python में Deep Learning परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 224 समीक्षाएँ
Python में Keras 2.0 का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क की बुनियादी बातें और डीप लर्निंग मॉडल बनाना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Polars परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 431 समीक्षाएँ
Polars, एक Python लाइब्रेरी, से डेटा को तेज़ी से transform, clean और analyze करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Python में Testing का परिचय
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 1,324 समीक्षाएँ
Python परीक्षण में महारत हासिल करें: तरीके सीखें, चेक बनाएं, और pytest व unittest के साथ त्रुटिरहित कोड सुनिश्चित करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Introduction to Data Engineering
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 816 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
Python में Web Scraping
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 1,055 समीक्षाएँ
इंटरनेट से जानकारी प्राप्त और पार्स करना सीखें Python लाइब्रेरी scrapy का उपयोग करके।
डेटा तैयारी
कोर्स
Python में Categorical Data के साथ काम करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,632 समीक्षाएँ
pandas और seaborn का उपयोग करके श्रेणीबद्ध डेटा को कैसे संसाधित और विज़ुअलाइज़ करें, सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
pandas के साथ सरल Data Ingestion
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,844 समीक्षाएँ
CSV, स्प्रेडशीट, JSON, SQL डेटाबेस और API जैसे सामान्य फ़ाइल फ़ॉर्मैट और सिस्टम से डेटा प्राप्त करना सीखें।
डेटा तैयारी
कोर्स
Object-Oriented Programming in Python
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 770 समीक्षाएँ
Dive in and learn how to create classes and leverage inheritance and polymorphism to reuse and optimize code.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
XGBoost के साथ Extreme Gradient Boosting
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 264 समीक्षाएँ
ग्रेडिएंट बूस्टिंग की बुनियादी बातें सीखें और वर्गीकरण व रिग्रेशन समस्याएँ हल करने के लिए XGBoost से अत्याधुनिक मशीन लर्निंग मॉडल बनाएं।
मशीन लर्निंग
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Python में इमेज प्रोसेसिंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 214 समीक्षाएँ
अपनी इच्छानुसार छवियों को प्रोसेस, ट्रांसफ़ॉर्म और मैनिपुलेट करना सीखें।
मशीन लर्निंग
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Python में Explainable AI
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,105 समीक्षाएँ
Scikit-learn, SHAP और LIME का उपयोग करके पारदर्शी, भरोसेमंद और जवाबदेह AI सिस्टमों को परखने और बनाने के लिए आवश्यक कौशल हासिल करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Python में Gymnasium के साथ Reinforcement Learning
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- 730 समीक्षाएँ
अपनी reinforcement learning यात्रा शुरू करें! जानें कि एजेंट इंटरैक्शन के माध्यम से वातावरणों को हल करना कैसे सीख सकते हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Python में Linear Classifiers
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 331 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में आप लॉजिस्टिक रिग्रेशन और SVM जैसे रैखिक वर्गीकारकों के विवरण सीखेंगे।
मशीन लर्निंग
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Python में Experimental Design
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प्रायोगिक डिज़ाइन सेटअप लागू करें और सटीक व वैध निष्कर्षों के लिए मजबूत सांख्यिकीय विश्लेषण करें!
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Python में Time Series डेटा मैनिपुलेट करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 167 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में आप टाइम सीरीज़ डेटा के साथ काम करने की मूल बातें सीखेंगे।
डेटा मैनिपुलेशन
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इंटरमीडिएट Python फॉर फाइनेंस
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- 4.8+
- 962 समीक्षाएँ
Finance के लिए अपनी Python skills को आगे बढ़ाएँ, datetime, if-statements, DataFrames और अधिक का उपयोग करना सीखकर।
अनुप्रयुक्त वित्त
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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