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Python में Deep Learning परिचय
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- 4.8+
- 233 समीक्षाएँ
Python में Keras 2.0 का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क की बुनियादी बातें और डीप लर्निंग मॉडल बनाना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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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Google के साथ जारी रखेंअधिक विकल्प दिखाएँया
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।
394 कोर्स
कोर्स
Hypothesis Testing in R
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R में hypothesis testing का उपयोग कब और कैसे करें, सीखें, जिसमें t-tests, proportion tests, और chi-square tests शामिल हैं.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
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This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
क्लाउड
कोर्स
Java में डेटा टाइप्स और Exceptions
- मध्यमकौशल स्तर
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Plain Old Java Objects के साथ काम करना सीखें, Collections Framework में महारत हासिल करें, और exceptions को प्रो की तरह संभालें, logging के साथ!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Python में Time Series Analysis
- मध्यमकौशल स्तर
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इस चार घंटे के पाठ्यक्रम में, आप Python में समय-श्रृंखला डेटा का विश्लेषण करने की मूल बातें सीखेंगे।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Databricks में Spark SQL के साथ Data Transformation
- मध्यमकौशल स्तर
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- 192 समीक्षाएँ
एंड-टू-एंड डेटा पाइपलाइन बनाएं - सफाई और एग्रीगेशन से लेकर स्ट्रीमिंग और ऑर्केस्ट्रेशन तक।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
Python में Explainable AI
- मध्यमकौशल स्तर
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- 1,190 समीक्षाएँ
Scikit-learn, SHAP और LIME का उपयोग करके पारदर्शी, भरोसेमंद और जवाबदेह AI सिस्टमों को परखने और बनाने के लिए आवश्यक कौशल हासिल करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Cursor के साथ सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
- मध्यमकौशल स्तर
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- 472 समीक्षाएँ
Cursor के साथ प्रोडक्शन-रेडी कोड बनाएं। AI प्रॉम्प्ट, रिफैक्टरिंग, टेस्टिंग और उन्नत वर्कफ़्लो सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Python में फाइनेंशियल ट्रेडिंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 301 समीक्षाएँ
Python में कस्टम ट्रेडिंग रणनीतियाँ लागू करना, उनका बैकटेस्ट करना, और उनके प्रदर्शन का मूल्यांकन करना सीखें!
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
R में डेटा क्लीनिंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 847 समीक्षाएँ
डेटा को जितनी जल्दी और सटीकता से संभव हो साफ़ करना सीखें, ताकि आप कच्चे डेटा से शानदार अंतर्दृष्टि तक पहुँच सकें।
डेटा तैयारी
कोर्स
Python में इमेज प्रोसेसिंग
- मध्यमकौशल स्तर
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- 224 समीक्षाएँ
अपनी इच्छानुसार छवियों को प्रोसेस, ट्रांसफ़ॉर्म और मैनिपुलेट करना सीखें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
pandas के साथ डेटा को रीशेप करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 862 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
XGBoost के साथ Extreme Gradient Boosting
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 275 समीक्षाएँ
ग्रेडिएंट बूस्टिंग की बुनियादी बातें सीखें और वर्गीकरण व रिग्रेशन समस्याएँ हल करने के लिए XGBoost से अत्याधुनिक मशीन लर्निंग मॉडल बनाएं।
मशीन लर्निंग
कोर्स
BigQuery परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 466 समीक्षाएँ
BigQuery की शक्ति अनलॉक करें: इसके मूल सिद्धांत समझें, क्वेरी चलाएँ, और कुशल डेटा विश्लेषण के लिए वर्कफ़्लो अनुकूलित करें।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
इंटरमीडिएट Data Visualization with ggplot2
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 998 समीक्षाएँ
ggplot2 में facets, coordinate systems और statistics का उपयोग करके अर्थपूर्ण व्याख्यात्मक प्लॉट बनाना सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
R में Supervised Learning: Classification
- मध्यमकौशल स्तर
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- 150 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में आप वर्गीकरण के लिए मशीन लर्निंग की मूल बातें सीखेंगे।
मशीन लर्निंग
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इंटरमीडिएट Docker
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
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मल्टी-स्टेज बिल्ड, Docker नेटवर्किंग टूल्स, और Docker Compose में महारत हासिल करें, सर्वोत्तम कंटेनराइज़्ड एप्लिकेशन के लिए!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
कार्यकुशल R कोड लिखना
- मध्यमकौशल स्तर
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- 145 समीक्षाएँ
तेज़ R कोड लिखना सीखें, बेंचमार्किंग और प्रोफाइलिंग जानें, और समानांतर प्रोग्रामिंग के रहस्य खोलें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Python में क्लस्टर विश्लेषण
- मध्यमकौशल स्तर
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- 1,083 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
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Python में Model Validation
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मॉडल वैलिडेशन की बुनियादी बातें, वैलिडेशन तकनीकें सीखें, और वैलिडेटेड व उच्च-प्रदर्शन मॉडल बनाना शुरू करें।
मशीन लर्निंग
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Python में पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन का परिचय
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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
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Python में क्रेडिट रिस्क मॉडलिंग
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क्रेडिट आवेदन डेटा तैयार करना, मशीन लर्निंग और व्यावसायिक नियम लागू करना सीखें ताकि जोखिम कम हो और लाभप्रदता सुनिश्चित हो।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Java में इनपुट/आउटपुट और स्ट्रीम्स
- मध्यमकौशल स्तर
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- 510 समीक्षाएँ
फ़ाइलें संभालना, डेटा प्रोसेस करना और वास्तविक-विश्व तकनीकों से साफ़, पुन: उपयोगी कोड बनाना सीखकर अपनी Java कौशल बढ़ाएँ।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Intermediate Workflow Automation with n8n
- मध्यमकौशल स्तर
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- 109 समीक्षाएँ
Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.
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एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग
- मध्यमकौशल स्तर
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मशीन लर्निंग की दुनिया में उतरें और एंड-टू-एंड मॉडल डिज़ाइन, ट्रेन और डिप्लॉय करना सीखें।
मशीन लर्निंग
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Python में A/B Testing
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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
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Polars के साथ Data Transformation
- मध्यमकौशल स्तर
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- 153 समीक्षाएँ
टेक्स्ट मैनिपुलेशन, रोलिंग स्टैटिस्टिक्स, DataFrame जॉइन्स और उन्नत एनालिटिक्स के साथ Polars को और आगे ले जाएँ।
डेटा मैनिपुलेशन
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Sampling in R
- मध्यमकौशल स्तर
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- 899 समीक्षाएँ
Master sampling to get more accurate statistics with less data.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Python पैकेज विकसित करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
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अपने कोड को उपयोग और साझा करना आसान बनाने के लिए अपने स्वयं के Python पैकेज बनाना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Building AI Agents with Snowflake
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 44 समीक्षाएँ
Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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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