पाठ्यक्रम
Web Scraping in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 1.7K
Learn to retrieve and parse information from the internet using the Python library scrapy.
डेटा तैयारी
विशेषज्ञ प्रशिक्षकों द्वारा बनाए गए छोटे वीडियो देखें और फिर अपने ब्राउज़र में इंटरैक्टिव अभ्यासों के साथ जो आपने सीखा है उसका अभ्यास करें।
या
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।पाठ्यक्रम
Learn to retrieve and parse information from the internet using the Python library scrapy.
डेटा तैयारी
पाठ्यक्रम
Learn about the world of data engineering in this short course, covering tools and topics like ETL and cloud computing.
डेटा इंजीनियरिंग
पाठ्यक्रम
In this course youll learn the basics of working with time series data.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Learn to process, transform, and manipulate images at your will.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Discover how the Pinecone vector database is revolutionizing AI application development!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn the fundamentals of neural networks and how to build deep learning models using Keras 2.0 in Python.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn how to perform financial analysis in Power BI or apply any existing financial skills using Power BI data visualizations.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Learn key object-oriented programming concepts, from basic classes and objects to advanced topics like inheritance and polymorphism.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Building on your foundational Power Query in Excel knowledge, this intermediate course takes you to the next level of data transformation mastery
डेटा तैयारी
पाठ्यक्रम
In this course you will learn the details of linear classifiers like logistic regression and SVM.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Build on top of your Python skills for Finance, by learning how to use datetime, if-statements, DataFrames, and more.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Learn to acquire data from common file formats and systems such as CSV files, spreadsheets, JSON, SQL databases, and APIs.
डेटा तैयारी
पाठ्यक्रम
Learn how to manipulate and visualize categorical data using pandas and seaborn.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Learn to write SQL queries to calculate key metrics that businesses use to measure performance.
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Explore the latest techniques for running the Llama LLM locally and integrating it within your stack.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Reshape DataFrames from a wide to long format, stack and unstack rows and columns, and wrangle multi-index DataFrames.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Build a customer-support assistant step-by-step with Google’s Agent Development Kit (ADK).
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Find tables, store and manage new tables and views, and write maintainable SQL code to answer business questions.
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Integrate AI/LLM applications with APIs, databases, and filesystems easier than ever before with the Model Context Protocol (MCP).
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Build production-ready code with Cursor. Learn AI prompts, refactoring, testing, and advanced workflows.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
In this course you will learn the basics of machine learning for classification.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Learn to use facets, coordinate systems and statistics in ggplot2 to create meaningful explanatory plots.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
In this four-hour course, you’ll learn the basics of analyzing time series data in Python.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Learn fundamental natural language processing techniques using Python and how to apply them to extract insights from real-world text data.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Master multi-stage builds, Docker networking tools, and Docker Compose for optimal containerized applications!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Learn to start developing deep learning models with Keras.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Gain the essential skills using Scikit-learn, SHAP, and LIME to test and build transparent, trustworthy, and accountable AI systems.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn the theory behind responsibly managing your data for any AI project, from start to finish and beyond.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn to clean data as quickly and accurately as possible to help you move from raw data to awesome insights.
डेटा तैयारी
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।
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।
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।
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।
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।
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।
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।
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।
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।
हमारे मोबाइल कोर्स और दैनिक 5 मिनट की कोडिंग चुनौतियों के साथ चलते-फिरते प्रगति करें।