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डेटा, AI, और क्लाउड पाठ्यक्रम

महत्वपूर्ण कौशलों में महारत हासिल करें

विशेषज्ञ 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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776 कोर्स

कोर्स

Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 190 समीक्षाएँ

कस्टमर लाइफटाइम वैल्यू से लेकर चर्न प्रेडिक्शन और सेगमेंटेशन तक - Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग उपयोग मामलों को सीखें और लागू करें।

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

Amazon Bedrock परिचय

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 143 समीक्षाएँ

Amazon Bedrock का उपयोग करके foundation AI models तक पहुँचें और AI के साथ निर्माण करें - बिना जटिल infrastructure प्रबंधित किए।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

3 घंटे

कोर्स

R में संख्यात्मक डेटा के लिए Inference

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 122 समीक्षाएँ

इस पाठ्यक्रम में आप संख्यात्मक डेटा पर सांख्यिकीय अनुमान लगाने की तकनीकें सीखेंगे।

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

SQL Server में Hierarchical और Recursive Queries

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 167 समीक्षाएँ

रिकर्सिव क्वेरी लिखना और पदानुक्रमित डेटा संरचनाओं को क्वेरी करना सीखें।

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

कोर्स

LlamaIndex के साथ Agentic Workflows बनाना

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 76 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

2 घंटे

कोर्स

Equity Valuation in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 74 समीक्षाएँ

Learn the fundamentals of valuing stocks.

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

कोर्स

Analyzing Social Media Data in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 99 समीक्षाएँ

Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.

डेटा मैनिपुलेशन

4 घंटे

कोर्स

Python में Generalized Linear Models

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 152 समीक्षाएँ

अपने regression toolbox को logistic और Poisson models से बढ़ाएँ और उन्हें train, समझना, validate करना, तथा predictions करना सीखें।

प्रायिकता और सांख्यिकी

5 घंटे

कोर्स

KNIME में Data Manipulation

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 273 समीक्षाएँ

KNIME के साथ डेटा मैनिपुलेशन को ऑटोमेट करें, मर्जिंग, एग्रीगेशन, डेटाबेस वर्कफ़्लो और उन्नत फ़ाइल हैंडलिंग में महारत हासिल करें।

डेटा मैनिपुलेशन

3 घंटे

कोर्स

Scaling with Google Cloud Operations

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 108 समीक्षाएँ

Scaling with Google Cloud Operations

क्लाउड

1 घंटा

कोर्स

Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 57 समीक्षाएँ

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.

क्लाउड

4 घंटे 45 min

कोर्स

Python में प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स परिचय

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 245 समीक्षाएँ

इस पाठ्यक्रम में आप पूर्वानुमान लगाने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल का उपयोग और प्रस्तुति करना सीखेंगे।

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

Tidyverse में Categorical डेटा

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 192 समीक्षाएँ

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 मैनिपुलेशन

4 घंटे

कोर्स

Detect, Respond, and Recover from Cloud Cybersecurity Attacks

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 14 समीक्षाएँ

In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.

क्लाउड

26 घंटे 15 min

कोर्स

R में Generalized Additive Models (GAMs) के साथ नॉनलाइनियर मॉडलिंग

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 65 समीक्षाएँ

GAMs डेटा में संबंधों को गैर-रेखीय फ़ंक्शनों के रूप में मॉडल करते हैं, जो डेटा विज्ञान की विभिन्न समस्याओं के लिए अत्यधिक अनुकूलनीय हैं।

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

Web Scraping in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 102 समीक्षाएँ

Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.

डेटा तैयारी

4 घंटे

कोर्स

केस स्टडी: Power BI में ईकॉमर्स विश्लेषण

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 226 समीक्षाएँ

ईकॉमर्स में, बिक्री बढ़ाना और लागत कम करना महत्वपूर्ण हैं। Power BI का उपयोग करके एक ऑनलाइन पालतू आपूर्ति कंपनी के डेटा का विश्लेषण करें।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

4 घंटे

कोर्स

बिज़नेस के लिए MLOps

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 181 समीक्षाएँ

एमएलओps के बारे में जानें, जिसमें मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों को स्वचालित और स्केल करने के लिए आवश्यक उपकरण और अभ्यास शामिल हैं।

मशीन लर्निंग

3 घंटे

कोर्स

Google: Introduction to Large Language Models

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 45 समीक्षाएँ

This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.

क्लाउड

1 घंटा

कोर्स

Scalable AI Models with PyTorch Lightning

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 130 समीक्षाएँ

Streamline your AI projects by building modular models and mastering advanced optimization with PyTorch Lightning!

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

3 घंटे

कोर्स

Python में सांख्यिकी इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 91 समीक्षाएँ

अपने अगले सांख्यिकी इंटरव्यू की तैयारी करें—conditional probabilities, A/B testing, bias-variance tradeoff और अधिक की समीक्षा करके।

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

Getting Started with Snowflake CoCo Desktop

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 15 समीक्षाएँ

Set up Snowflake CoCo Desktop, the AI IDE connected to your data, then guide it with rules, test web apps in its Agentic Browser, and automate prompts.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

2 घंटे

कोर्स

इंटरमीडिएट Network Analysis in Python

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 95 समीक्षाएँ

समय-श्रृंखला ग्राफ़ों का विश्लेषण करें, द्विभाजित ग्राफ़ों का उपयोग करें, और नेटवर्क एनालिटिक्स में उन्नत समस्याओं से निपटने के कौशल हासिल करें।

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

Credit Risk Modeling in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 94 समीक्षाएँ

Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

कोर्स

Programming with dplyr

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 53 समीक्षाएँ

Learn how to perform advanced dplyr transformations and incorporate dplyr and ggplot2 code in functions.

डेटा मैनिपुलेशन

4 घंटे

कोर्स

R में नेटवर्क विश्लेषण

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 139 समीक्षाएँ

igraph पैकेज के साथ नेटवर्क डेटा का विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ करना सीखें, और threejs से इंटरैक्टिव नेटवर्क प्लॉट बनाएं।

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

Python में Discrete Event Simulation

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 84 समीक्षाएँ

अपने व्यावसायिक प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने में डिस्क्रीट-इवेंट सिमुलेशन की शक्ति जानें। Python के SimPy पैकेज का उपयोग करके डिजिटल ट्विन विकसित करना सीखें।

प्रायिकता और सांख्यिकी

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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