कोर्स
Python में Time Series डेटा मैनिपुलेट करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 171 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में आप टाइम सीरीज़ डेटा के साथ काम करने की मूल बातें सीखेंगे।
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
- व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें
- छोटे अध्याय पूरे करें
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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।
179 कोर्स
कोर्स
Python में Time Series Analysis
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 147 समीक्षाएँ
इस चार घंटे के पाठ्यक्रम में, आप Python में समय-श्रृंखला डेटा का विश्लेषण करने की मूल बातें सीखेंगे।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Python में फाइनेंशियल ट्रेडिंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 296 समीक्षाएँ
Python में कस्टम ट्रेडिंग रणनीतियाँ लागू करना, उनका बैकटेस्ट करना, और उनके प्रदर्शन का मूल्यांकन करना सीखें!
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Python में Regular Expressions
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 213 समीक्षाएँ
स्ट्रिंग मैनिपुलेशन सीखें और रेगुलर एक्सप्रेशंस के उपयोग में माहिर बनें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Python में Time Series Data के लिए Machine Learning
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 188 समीक्षाएँ
यह पाठ्यक्रम टाइम सीरीज़ डेटा के लिए फीचर इंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग पर केंद्रित है।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Python में Gymnasium के साथ Reinforcement Learning
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 768 समीक्षाएँ
अपनी reinforcement learning यात्रा शुरू करें! जानें कि एजेंट इंटरैक्शन के माध्यम से वातावरणों को हल करना कैसे सीख सकते हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Python में Model Validation
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 949 समीक्षाएँ
मॉडल वैलिडेशन की बुनियादी बातें, वैलिडेशन तकनीकें सीखें, और वैलिडेटेड व उच्च-प्रदर्शन मॉडल बनाना शुरू करें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
pandas के साथ मार्केटिंग कैंपेनों का विश्लेषण
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 439 समीक्षाएँ
pandas कौशल बढ़ाएँ और मर्जिंग, स्लाइसिंग, विज़ुअलाइज़िंग आदि से मार्केटिंग सवालों के जवाब दें!
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
कोर्स
एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 369 समीक्षाएँ
मशीन लर्निंग की दुनिया में उतरें और एंड-टू-एंड मॉडल डिज़ाइन, ट्रेन और डिप्लॉय करना सीखें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Python में क्लस्टर विश्लेषण
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,055 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में, आप SciPy लाइब्रेरी का उपयोग करके hierarchical और k-means clustering जैसी तकनीकों के माध्यम से unsupervised learning से परिचित होंगे।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Python में पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन का परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 378 समीक्षाएँ
पोर्टफोलियो जोखिम और रिटर्न का मूल्यांकन करें, मार्केट-कैप वेटेड इक्विटी पोर्टफोलियो बनाएं और परिदृश्य निर्माण से मार्केट जोखिम का पूर्वानुमान व हेज करना सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Python में क्रेडिट रिस्क मॉडलिंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 307 समीक्षाएँ
क्रेडिट आवेदन डेटा तैयार करना, मशीन लर्निंग और व्यावसायिक नियम लागू करना सीखें ताकि जोखिम कम हो और लाभप्रदता सुनिश्चित हो।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Python पैकेज विकसित करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 982 समीक्षाएँ
अपने कोड को उपयोग और साझा करना आसान बनाने के लिए अपने स्वयं के Python पैकेज बनाना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Python में Plotly के साथ Data Visualization परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 502 समीक्षाएँ
Python में Plotly का उपयोग करके इंटरैक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Python में A/B Testing
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 384 समीक्षाएँ
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Polars के साथ Data Transformation
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 146 समीक्षाएँ
टेक्स्ट मैनिपुलेशन, रोलिंग स्टैटिस्टिक्स, DataFrame जॉइन्स और उन्नत एनालिटिक्स के साथ Polars को और आगे ले जाएँ।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Python में Portfolio Analysis परिचय
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 390 समीक्षाएँ
जोखिम और प्रदर्शन के सार्थक मापों की गणना करना सीखें, और वांछित जोखिम-प्रतिफल संतुलन के लिए एक इष्टतम पोर्टफोलियो तैयार करें।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Python में Databases का परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 302 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में, आप रिलेशनल डेटाबेस की मूल बातें और उनसे इंटरैक्ट करना सीखेंगे।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
pandas के साथ डेटा को रीशेप करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 842 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
कोर्स
Python में Dimensionality Reduction
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 925 समीक्षाएँ
अपने डेटा में आयाम घटाने की अवधारणा समझें, और Python में इसे करने की तकनीकों में महारत हासिल करें।
मशीन लर्निंग
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Polars के साथ Data Pipelines का स्केलिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.9+
- 109 समीक्षाएँ
प्रोडक्शन-रेडी प्रदर्शन के लिए Polars डेटा पाइपलाइनों को ऑप्टिमाइज़, स्केल और टेस्ट करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
इंटरमीडिएट Data Visualization with Seaborn
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 478 समीक्षाएँ
Seaborn के परिष्कृत विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स का उपयोग करके आसानी से सुंदर, सूचनाप्रद विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Python में Hyperparameter Tuning
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 864 समीक्षाएँ
Python में स्वचालित हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग तकनीकें सीखें, जिसमें Grid, Random और Informed Search शामिल हैं।
मशीन लर्निंग
कोर्स
spaCy के साथ Natural Language Processing
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 649 समीक्षाएँ
spaCy के मुख्य ऑपरेशनों में महारत हासिल करें और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए मॉडल प्रशिक्षित करें। असंरचित डेटा से जानकारी निकालें और पैटर्न मिलाएँ।
मशीन लर्निंग
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Python में कोडिंग इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 78 समीक्षाएँ
अपने अगले कोडिंग इंटरव्यू के लिए Python में तैयारी करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Python में NLP के लिए Feature Engineering
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 154 समीक्षाएँ
पाठ से उपयोगी जानकारी निकालने और उसे मशीन लर्निंग के लिए उपयुक्त प्रारूप में संसाधित करने की तकनीकें सीखें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Dash और Plotly के साथ डैशबोर्ड बनाना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 296 समीक्षाएँ
Dash और Plotly के साथ इंटरैक्टिव और अंतर्दृष्टि-समृद्ध डैशबोर्ड बनाना सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Keras के साथ डीप लर्निंग परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 133 समीक्षाएँ
Keras के साथ डीप लर्निंग मॉडल विकसित करना शुरू करना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Hugging Face smolagents के साथ AI Agents
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 267 समीक्षाएँ
Python का उपयोग करके बुद्धिमान एजेंट बनाना सीखें जो तर्क करें, कार्य करें और वास्तविक दुनिया के कार्य हल करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Python में Quantitative Risk Management
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 238 समीक्षाएँ
Python का उपयोग करके जोखिम प्रबंधन, वैल्यू ऐट रिस्क और 2008 के वित्तीय संकट पर लागू अन्य विषयों के बारे में जानें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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।
मोबाइल के लिए DataCamp के साथ अपने डेटा कौशल को बढ़ाएं
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