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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
  • व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें
  • छोटे अध्याय पूरे करें

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675 पाठ्यक्रम

पाठ्यक्रम

Interactive Data Visualization with Bokeh

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 82

Learn how to create interactive data visualizations, including building and connecting widgets using Bokeh!

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 81

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

क्लाउड

5 घंटे

पाठ्यक्रम

Choice Modeling for Marketing in R

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 81

Learn to analyze and model customer choice data in R.

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Bond Valuation and Analysis in Python

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 80

Learn how bonds work and how to price them and assess some of their risks using the numpy and numpy-financial packages.

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Intermediate Predictive Analytics in Python

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 80

Learn how to prepare and organize your data for predictive analytics.

मशीन लर्निंग

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Intermediate Julia

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 80

Take your Julia skills to the next level with our intermediate Julia course. Learn about loops, advanced data structures, timing, and more.

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Case Study: Analyzing Fitness Data in Alteryx

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 78

Advance your Alteryx skills with real fitness data to develop targeted marketing strategies and innovative products!

डेटा तैयारी

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Case Studies: Network Analysis in R

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 77

Apply fundamental concepts in network analysis to large real-world datasets in 4 different case studies.

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Building Response Models in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 73

Learn to build simple models of market response to increase the effectiveness of your marketing plans.

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Analyzing US Census Data in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 72

Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.

अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Google DeepMind: Build Your Own Small Language Model

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 5.0+
  • 68

In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.

क्लाउड

6 घंटे

पाठ्यक्रम

Parallel Programming in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 65

Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Machine Translation with Keras

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 64

Are you curious about the inner workings of the models that are behind products like Google Translate?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Defensive R Programming

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 62

Learn defensive programming in R to make your code more robust.

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Introduction to Anomaly Detection in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 61

Learn statistical tests for identifying outliers and how to use sophisticated anomaly scoring algorithms.

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Forecasting Product Demand in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 61

Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Programming with dplyr

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 60

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

डेटा प्रकलन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Introduction to Data Visualization with Julia

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 58

Master data visualization in Julia. Learn how to make stunning plots while understanding when and how to use them.

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Data Manipulation in Julia

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 57

Master the essential skills of data manipulation in Julia. Learn how to inspect, transform, group, and visualize DataFrames using real-world datasets.

डेटा प्रकलन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Predicting CTR with Machine Learning in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 56

Learn how to predict click-through rates on ads and implement basic machine learning models in Python so that you can see how to better optimize your ads.

मशीन लर्निंग

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Optimizing R Code with Rcpp

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 54

Use C++ to dramatically boost the performance of your R code.

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Intermediate Functional Programming with purrr

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 52

Continue learning with purrr to create robust, clean, and easy to maintain iterative code.

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Visualizing Big Data with Trelliscope in R

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 52

Learn how to visualize big data in R using ggplot2 and trelliscopejs.

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Probability Puzzles in R

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 49

Learn strategies for answering probability questions in R by solving a variety of probability puzzles.

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

4 घंटे

पाठ्यक्रम

HR Analytics: Predicting Employee Churn in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 47

Predict employee turnover and design retention strategies.

मशीन लर्निंग

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Mixture Models in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 47

Learn mixture models: a convenient and formal statistical framework for probabilistic clustering and classification.

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Scalable Data Processing in R

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 41

Learn how to write scalable code for working with big data in R using the bigmemory and iotools packages.

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 5.0+
  • 38

This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.

क्लाउड

5 घंटे

पाठ्यक्रम

Getting Started with Google Kubernetes Engine

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 37

The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.

क्लाउड

5 घंटे

पाठ्यक्रम

Select a Google Cloud Database for Your Applications

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 33

In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.

क्लाउड

3 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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