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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।

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776 कोर्स

कोर्स

Keras के साथ Machine Translation

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 48 समीक्षाएँ

क्या आप Google Translate जैसे उत्पादों के पीछे मौजूद मॉडलों की आंतरिक कार्यप्रणाली के बारे में जानने के लिए उत्सुक हैं?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

4 घंटे

कोर्स

R में Hyperparameter Tuning

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 63 समीक्षाएँ

अपने मॉडल के हाइपरपैरामीटर्स को ट्यून करना सीखें ताकि सर्वोत्तम पूर्वानुमानित परिणाम मिलें।

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 15 समीक्षाएँ

Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.

क्लाउड

2 घंटे 30 min

कोर्स

Julia के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन परिचय

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 34 समीक्षाएँ

जूलिया में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में महारत हासिल करें। जानें कि शानदार प्लॉट कैसे बनाएं और समझें कि उन्हें कब और कैसे उपयोग करना है।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

4 घंटे

कोर्स

Introduction to Anomaly Detection in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 28 समीक्षाएँ

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

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

Probability Puzzles in R

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 69 समीक्षाएँ

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

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

Bokeh के साथ इंटरएक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 42 समीक्षाएँ

इंटरैक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाना सीखें, जिसमें Bokeh का उपयोग करके विजेट्स बनाना और जोड़ना शामिल है!

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

4 घंटे

कोर्स

Serverless Data Processing with Dataflow: Operations

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 14 समीक्षाएँ

Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.

क्लाउड

4 घंटे 13 min

कोर्स

Julia में Data Manipulation

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 46 समीक्षाएँ

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

डेटा मैनिपुलेशन

4 घंटे

कोर्स

Python में Machine Learning के साथ CTR प्रेडिक्शन

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 20 समीक्षाएँ

विज्ञापनों पर क्लिक-थ्रू दरों का अनुमान लगाना और Python में बुनियादी मशीन लर्निंग मॉडल लागू करना सीखें, ताकि आप अपने विज्ञापनों को बेहतर अनुकूलित कर सकें।

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

R में नेटवर्क्ड डेटा का उपयोग करके Predictive Analytics

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 34 समीक्षाएँ

नेटवर्क लर्निंग और नेटवर्क से वर्णनात्मक फीचर्स निकालकर नेटवर्क में नोड्स के लेबल की भविष्यवाणी करना सीखें

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

R में Mixture Models

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 27 समीक्षाएँ

मिश्रण मॉडल सीखें: संभाव्य क्लस्टरिंग और वर्गीकरण के लिए एक सुविधाजनक और औपचारिक सांख्यिकीय ढांचा।

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

Building Response Models in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 31 समीक्षाएँ

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

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

R में मार्केटिंग के लिए Choice Modeling

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 42 समीक्षाएँ

R में ग्राहक चयन डेटा का विश्लेषण और मॉडलिंग करना सीखें।

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

Building AI Agent Harnesses with Strands Agents

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 5
  • 1 समीक्षा

Building AI Agent Harnesses with Strands Agents

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

5 घंटे

कोर्स

Analyzing Data with Claude

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.3+
  • 18 समीक्षाएँ

Learn how to use Claude to analyze your data and extract accurate, actionable insights.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

AI Tutor

2 घंटे 30 min

कोर्स

Retrieval-Augmented Generation with LangChain

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 75 समीक्षाएँ

Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

2 घंटे

कोर्स

LLM Application Fundamentals with LangChain

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.6+
  • 271 समीक्षाएँ

Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

3 घंटे

कोर्स

LLM Tool Use with LangChain

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.6+
  • 52 समीक्षाएँ

Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

3 घंटे

कोर्स

Prompt Engineering with LangChain

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.6+
  • 103 समीक्षाएँ

Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

2 घंटे

कोर्स

LLM Application Evaluation with LangSmith

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.6+
  • 103 समीक्षाएँ

Learn to systematically measure and improve LLM application quality.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

2 घंटे

कोर्स

Agentic Systems with LangGraph

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.5+
  • 86 समीक्षाएँ

Learn to build agentic systems using LangGraph.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

3 घंटे

कोर्स

AI Safety and Ethics

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 137 समीक्षाएँ

Develop the judgment to use AI safely, ethically, and responsibly in your work.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

1 घंटा 30 min

कोर्स

Building Claude Cowork Plugins

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 28 समीक्षाएँ

Learn how to install and modify existing plugins, as well as how to build your own plugins using Claude Cowork.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

1 घंटा 15 min

कोर्स

Token Cost Management for Everyone

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.6+
  • 197 समीक्षाएँ

Understand what drives the cost of every AI conversation, and build habits that get more out of your plan without giving up quality.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

1 घंटा 15 min

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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