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pandas के साथ डेटा को रीशेप करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 865 समीक्षाएँ
वाइड से लॉन्ग फ़ॉर्मेट में DataFrames को रूपांतरित करें, rows और columns को stack और unstack करें, और multi-index DataFrames को संभालें।
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।
- अपनी गति से सीखें
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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।
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कोर्स
Google Sheets में Pivot Tables
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 232 समीक्षाएँ
पिवट टेबल बनाना सीखें और कुछ ही क्लिक में हज़ारों डेटा बिंदुओं को तेज़ी से व्यवस्थित करें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Polars के साथ Data Transformation
- मध्यमकौशल स्तर
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- 154 समीक्षाएँ
टेक्स्ट मैनिपुलेशन, रोलिंग स्टैटिस्टिक्स, DataFrame जॉइन्स और उन्नत एनालिटिक्स के साथ Polars को और आगे ले जाएँ।
डेटा मैनिपुलेशन
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Oracle SQL परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 274 समीक्षाएँ
Oracle SQL में अपने कौशल को निखारें, जिसमें SQL की बुनियादी बातें, डेटा का समेकन, संयोजन और अनुकूलन शामिल हैं।
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Snowflake में डेटा मैनिपुलेशन
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,142 समीक्षाएँ
Snowflake में CASE स्टेटमेंट, सबक्वेरी और CTEs जैसी डेटा मैनिपुलेशन व विश्लेषण तकनीकों में महारत हासिल करें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Python में Spark SQL परिचय
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 212 समीक्षाएँ
Python में SQL का उपयोग करके Spark में डेटा को मैनिपुलेट करना और मशीन लर्निंग फीचर सेट बनाना सीखें।
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Alteryx में Data Transformation
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 842 समीक्षाएँ
डेटा रूपांतरण के लिए Alteryx अनलॉक करें, Crosstab, Transpose और workflow optimization में महारत हासिल करें इस इंटरैक्टिव पाठ्यक्रम में।
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Reshaping Data with tidyr
- मध्यमकौशल स्तर
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Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
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SQL Server में Time Series Analysis
- मध्यमकौशल स्तर
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SQL Server में समय-श्रृंखला विश्लेषण के लिए दिनांक और समय डेटा के साथ काम करने के तरीके खोजें
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इंटरमीडिएट SQL Querying with AI
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 277 समीक्षाएँ
AI प्रॉम्प्ट लिखकर SQL कौशल विकसित करें, जो सॉर्टिंग, ग्रुपिंग, फ़िल्टरिंग और डेटा वर्गीकरण के लिए क्वेरी बनाते हैं।
डेटा मैनिपुलेशन
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Polars के साथ Data Pipelines का स्केलिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन
- मध्यमकौशल स्तर
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- 122 समीक्षाएँ
प्रोडक्शन-रेडी प्रदर्शन के लिए Polars डेटा पाइपलाइनों को ऑप्टिमाइज़, स्केल और टेस्ट करना सीखें।
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Alteryx में Data Manipulation
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 702 समीक्षाएँ
Alteryx में unions, joins, parsing और performance optimization का उपयोग करके डेटा को orchestrate करें।
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Python में Databases का परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
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- 304 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में, आप रिलेशनल डेटाबेस की मूल बातें और उनसे इंटरैक्ट करना सीखेंगे।
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Snowflake में Data Types और Functions
- मध्यमकौशल स्तर
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- 599 समीक्षाएँ
Snowflake डेटा प्रकार और फ़ंक्शन सीखें, टेक्स्ट, संख्याएँ और तिथियाँ बदलें, और कस्टम फ़ंक्शन व पिवट टेबल बनाएं।
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SQL Server में डेटा मैनिपुलेट करने के लिए फ़ंक्शंस
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.9+
- 112 समीक्षाएँ
SQL Server में डेटा को मैनिपुलेट, प्रोसेस और ट्रांसफॉर्म करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण फ़ंक्शन सीखें।
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शेल में डेटा प्रोसेसिंग
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कमांड-लाइन कौशल सीखें, डेटा डाउनलोड, प्रोसेस और ट्रांसफॉर्म करें, जिसमें मशीन लर्निंग पाइपलाइन शामिल है।
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Python में Geospatial Data के साथ काम करना
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यह पाठ्यक्रम आपको दिखाएगा कि अपने Python डेटा विज्ञान वर्कफ़्लो में स्थानिक डेटा को कैसे एकीकृत करें।
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केस स्टडी: Power BI में जॉब मार्केट डेटा का विश्लेषण
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 349 समीक्षाएँ
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!
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Sigma में Calculations
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- 214 समीक्षाएँ
व्यावहारिक व्यावसायिक उदाहरणों के साथ डेटा का अन्वेषण करने, लॉजिक स्वचालित करने और रुझान उजागर करने के लिए डायनामिक Sigma गणनाएँ बनाएं।
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Snowflake में Window Functions
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जटिल डेटा समस्याएँ रैंकिंग, पार्टिशन और रोलिंग गणनाओं से हल करने के लिए Snowflake विंडो फ़ंक्शंस खोजें।
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Python में बायोमेडिकल इमेज विश्लेषण
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जैव-चिकित्सीय छवि डेटा की खोज, हेरफेर और मापन की मूल बातें सीखें।
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Power BI में Python परिचय
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Power BI में डेटा तैयारी, विज़ुअलाइज़ेशन और सहसंबंध गुणांक निकालने के लिए Python स्क्रिप्ट्स का उपयोग करना सीखें।
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Python में सोशल मीडिया डेटा का विश्लेषण
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Twitter डेटा संग्रह और Twitter पाठ, नेटवर्क व भौगोलिक स्रोत का विश्लेषण करना सीखें इस पाठ्यक्रम में।
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PySpark के साथ Feature Engineering
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डेटा वैज्ञानिकों का 70-80% समय लेने वाले बारीक पहलू सीखें; डेटा रैंगलिंग और फीचर इंजीनियरिंग।
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Python में Spoken Language Processing
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कच्ची ऑडियो फ़ाइलों से Python में भाषण लोड, रूपांतरित और ट्रांसक्राइब करना सीखें।
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Manipulating Time Series Data in R
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Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
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Python में Customer Segmentation
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Python में ग्राहकों को सेगमेंट करना सीखें।
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Python में Missing Data से निपटना
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Python में missing data की पहचान, विश्लेषण, हटाना और impute करना सीखें।
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R में Text Analysis परिचय
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tidy framework का उपयोग करके R में टेक्स्ट डेटा का विश्लेषण करें।
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R में data.table के साथ Data Manipulation
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data.table का उपयोग करके फ़िल्टरिंग, चयन और समूह-वार सांख्यिकी की गणना जैसे डेटा हेरफेर के मुख्य अवधारणाएँ सीखें।
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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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