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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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181 कोर्स

कोर्स

Python में मशीन लर्निंग के लिए फीचर इंजीनियरिंग

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 1,023 समीक्षाएँ

मशीन लर्निंग मॉडल्स के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए नई फीचर्स बनाएं।

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

Python में Time Series Data के लिए Machine Learning

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 178 समीक्षाएँ

यह पाठ्यक्रम टाइम सीरीज़ डेटा के लिए फीचर इंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग पर केंद्रित है।

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 345 समीक्षाएँ

मशीन लर्निंग की दुनिया में उतरें और एंड-टू-एंड मॉडल डिज़ाइन, ट्रेन और डिप्लॉय करना सीखें।

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

Intermediate Object-Oriented Programming in Python

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 993 समीक्षाएँ

डिस्क्रिप्टर्स, मल्टीलेवल इनहेरिटेंस और एब्स्ट्रैक्ट बेस क्लासेस के साथ अपनी OOP स्किल्स बढ़ाएँ!

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

कोर्स

Python में Time Series Analysis

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 135 समीक्षाएँ

इस चार घंटे के पाठ्यक्रम में, आप Python में समय-श्रृंखला डेटा का विश्लेषण करने की मूल बातें सीखेंगे।

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

Python में Model Validation

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 882 समीक्षाएँ

मॉडल वैलिडेशन की बुनियादी बातें, वैलिडेशन तकनीकें सीखें, और वैलिडेटेड व उच्च-प्रदर्शन मॉडल बनाना शुरू करें।

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

Python पैकेज विकसित करना

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 937 समीक्षाएँ

अपने कोड को उपयोग और साझा करना आसान बनाने के लिए अपने स्वयं के Python पैकेज बनाना सीखें।

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

कोर्स

Regular Expressions in Python

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 196 समीक्षाएँ

Learn about string manipulation and become a master at using regular expressions.

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

कोर्स

Python में Plotly के साथ Data Visualization परिचय

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 486 समीक्षाएँ

Python में Plotly का उपयोग करके इंटरैक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

4 घंटे

कोर्स

Python में फाइनेंशियल ट्रेडिंग

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 286 समीक्षाएँ

Python में कस्टम ट्रेडिंग रणनीतियाँ लागू करना, उनका बैकटेस्ट करना, और उनके प्रदर्शन का मूल्यांकन करना सीखें!

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

कोर्स

Keras के साथ डीप लर्निंग परिचय

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 129 समीक्षाएँ

Keras के साथ डीप लर्निंग मॉडल विकसित करना शुरू करना सीखें।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

4 घंटे

कोर्स

Python में क्रेडिट रिस्क मॉडलिंग

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 285 समीक्षाएँ

क्रेडिट आवेदन डेटा तैयार करना, मशीन लर्निंग और व्यावसायिक नियम लागू करना सीखें ताकि जोखिम कम हो और लाभप्रदता सुनिश्चित हो।

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

कोर्स

Analyzing Marketing Campaigns with pandas

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 419 समीक्षाएँ

Build up your pandas skills and answer marketing questions by merging, slicing, visualizing, and more!

अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण

4 घंटे

कोर्स

Cluster Analysis in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 981 समीक्षाएँ

In this course, you will be introduced to unsupervised learning through techniques such as hierarchical and k-means clustering using the SciPy library.

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

Python में Hyperparameter Tuning

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 814 समीक्षाएँ

Python में स्वचालित हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग तकनीकें सीखें, जिसमें Grid, Random और Informed Search शामिल हैं।

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

Python में Natural Language Processing परिचय

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 997 समीक्षाएँ

Python से प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण की बुनियादी तकनीकें सीखें और वास्तविक पाठ डेटा से अंतर्दृष्टि निकालना सीखें।

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

spaCy के साथ Natural Language Processing

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 596 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

4 घंटे

कोर्स

Python में A/B Testing

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 362 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

4 घंटे

कोर्स

Python में Sentiment Analysis

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 441 समीक्षाएँ

क्या ग्राहक आपके उत्पादों से बेहद खुश हैं या आपकी सेवा में कमी है? एंड-टू-एंड सेंटिमेंट विश्लेषण कार्य करना सीखें।

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

Introduction to Databases in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 281 समीक्षाएँ

In this course, youll learn the basics of relational databases and how to interact with them.

डेटा मैनिपुलेशन

4 घंटे

कोर्स

Python में NLP के लिए Feature Engineering

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 145 समीक्षाएँ

पाठ से उपयोगी जानकारी निकालने और उसे मशीन लर्निंग के लिए उपयुक्त प्रारूप में संसाधित करने की तकनीकें सीखें।

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

Dimensionality Reduction in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 872 समीक्षाएँ

Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

Building Dashboards with Dash and Plotly

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 286 समीक्षाएँ

Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

4 घंटे

कोर्स

इंटरमीडिएट Data Visualization with Seaborn

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 452 समीक्षाएँ

Seaborn के परिष्कृत विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स का उपयोग करके आसानी से सुंदर, सूचनाप्रद विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

4 घंटे

कोर्स

Python में पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन का परिचय

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 322 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

4 घंटे

कोर्स

Reshaping Data with pandas

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 800 समीक्षाएँ

Reshape DataFrames from a wide to long format, stack and unstack rows and columns, and wrangle multi-index DataFrames.

डेटा मैनिपुलेशन

4 घंटे

कोर्स

Hugging Face smolagents के साथ AI Agents

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 248 समीक्षाएँ

Python का उपयोग करके बुद्धिमान एजेंट बनाना सीखें जो तर्क करें, कार्य करें और वास्तविक दुनिया के कार्य हल करें।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

3 घंटे

कोर्स

Statistical Thinking in Python (Part 1)

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 110 समीक्षाएँ

सांख्यिकीय रूप से सोचने और अपने डेटा की भाषा बोलने के लिए ज़रूरी आधार तैयार करें।

प्रायिकता और सांख्यिकी

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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