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डेटा, AI, और क्लाउड पाठ्यक्रम

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72 पाठ्यक्रम

पाठ्यक्रम

Reshaping Data with tidyr

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 1.1K

Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.

डेटा प्रकलन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Data Manipulation in Snowflake

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 1K

Master data manipulation and analysis techniques such as CASE statements, subqueries, and CTEs in Snowflake.

डेटा प्रकलन

2 घंटे

पाठ्यक्रम

Manipulating Time Series Data in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 829

Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.

डेटा प्रकलन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Pivot Tables in Google Sheets

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 823

Learn how to create pivot tables and quickly organize thousands of data points with just a few clicks.

डेटा प्रकलन

2 घंटे

पाठ्यक्रम

Data Transformation in Alteryx

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 774

Unlock Alteryx for data transformation, mastering Crosstab, Transpose, and workflow optimization in this interactive course.

डेटा प्रकलन

2 घंटे

पाठ्यक्रम

Introduction to Databases in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 743

In this course, youll learn the basics of relational databases and how to interact with them.

डेटा प्रकलन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Data Manipulation in Alteryx

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 718

Orchestrate data using unions, joins, parsing, and performance optimization in Alteryx.

डेटा प्रकलन

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Biomedical Image Analysis in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 679

Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.

डेटा प्रकलन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Working with Geospatial Data in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 669

This course will show you how to integrate spatial data into your Python Data Science workflow.

डेटा प्रकलन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Introduction to Text Analysis in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 645

Analyze text data in R using the tidy framework.

डेटा प्रकलन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Intermediate SQL Querying with AI

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 627

Build SQL skills by writing AI prompts that generate queries for sorting, grouping, filtering, and categorizing data.

डेटा प्रकलन

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Introduction to Oracle SQL

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 627

Sharpen your skills in Oracle SQL including SQL basics, aggregating, combining, and customizing data.

डेटा प्रकलन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Data Types and Functions in Snowflake

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 619

Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.

डेटा प्रकलन

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Window Functions in Snowflake

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 612

Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.

डेटा प्रकलन

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Introduction to Polars

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 598

Learn how to efficiently transform, clean, and analyze data using Polars, a Python library for fast data manipulation.

डेटा प्रकलन

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Case Study: Analyzing Job Market Data in Power BI

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 571

Help a fictional company in this interactive Power BI case study. You’ll use Power Query, DAX, and dashboards to identify the most in-demand data jobs!

डेटा प्रकलन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Data Manipulation with data.table in R

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 480

Master core concepts about data manipulation such as filtering, selecting and calculating groupwise statistics using data.table.

डेटा प्रकलन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Data Processing in Shell

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 471

Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.

डेटा प्रकलन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Introduction to Spark SQL in Python

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 460

Learn how to manipulate data and create machine learning feature sets in Spark using SQL in Python.

डेटा प्रकलन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Feature Engineering with PySpark

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 458

Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.

डेटा प्रकलन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Time Series Analysis in SQL Server

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 434

Explore ways to work with date and time data in SQL Server for time series analysis

डेटा प्रकलन

5 घंटे

पाठ्यक्रम

Dealing with Missing Data in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 412

Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.

डेटा प्रकलन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Functions for Manipulating Data in SQL Server

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 387

Learn the most important functions for manipulating, processing, and transforming data in SQL Server.

डेटा प्रकलन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Introduction to Python in Power BI

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 363

Learn how to use Python scripts in Power BI for data prep, visualizations, and calculating correlation coefficients.

डेटा प्रकलन

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Calculations in Sigma

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 345

Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.

डेटा प्रकलन

2 घंटे

पाठ्यक्रम

Spoken Language Processing in Python

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 332

Learn how to load, transform, and transcribe speech from raw audio files in Python.

डेटा प्रकलन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Categorical Data in the Tidyverse

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 328

Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.

डेटा प्रकलन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Customer Segmentation in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 311

Learn how to segment customers in Python.

डेटा प्रकलन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Joining Data with data.table in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 240

This course will show you how to combine and merge datasets with data.table.

डेटा प्रकलन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Analyzing IoT Data in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 239

Learn how to import, clean and manipulate IoT data in Python to make it ready for machine learning.

डेटा प्रकलन

4 घंटे

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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