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Python में Market Basket Analysis
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 310 समीक्षाएँ
Python के साथ बुकस्टोर डेटा से मार्केट बास्केट विश्लेषण में एसोसिएशन रूल्स खोजें और मूवी सिफारिशें बनाएं।
मशीन लर्निंग
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
spaCy के साथ Natural Language Processing
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 690 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
कोर्स
इंटरमीडिएट Data Visualization with Seaborn
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 495 समीक्षाएँ
Seaborn के परिष्कृत विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स का उपयोग करके आसानी से सुंदर, सूचनाप्रद विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Python में वित्तीय कॉन्सेप्ट्स का परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 471 समीक्षाएँ
Python और NumPy का उपयोग करके, सबसे बुनियादी वित्तीय अवधारणाएँ सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Python में NLP के लिए Feature Engineering
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 159 समीक्षाएँ
पाठ से उपयोगी जानकारी निकालने और उसे मशीन लर्निंग के लिए उपयुक्त प्रारूप में संसाधित करने की तकनीकें सीखें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Python में कोडिंग इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 84 समीक्षाएँ
अपने अगले कोडिंग इंटरव्यू के लिए Python में तैयारी करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Python में Hyperparameter Tuning
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 891 समीक्षाएँ
Python में स्वचालित हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग तकनीकें सीखें, जिसमें Grid, Random और Informed Search शामिल हैं।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Hugging Face smolagents के साथ AI Agents
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 286 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 सप्लाई चेन एनालिटिक्स
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 106 समीक्षाएँ
Python और PuLP की शक्ति का उपयोग करके आपूर्ति श्रृंखलाओं का अनुकूलन करें।
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
कोर्स
Python में Optimization परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 228 समीक्षाएँ
Python के SciPy और PuLP से वास्तविक-विश्व अनुकूलन समस्याएँ हल करना सीखें, बुनियादी से लेकर बाधित और जटिल अनुकूलन तक।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Python में Sentiment Analysis
- मध्यमकौशल स्तर
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- 485 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
कोर्स
Hugging Face के साथ मल्टी-मोडल मॉडल्स
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 199 समीक्षाएँ
Hugging Face के नवीनतम AI मॉडल्स से टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो को मिलाएँ, और नई इमेज व वीडियो बनाएँ!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Python में MongoDB परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 407 समीक्षाएँ
MongoDB के साथ लचीले ढंग से संरचित डेटा को हेरफेर और विश्लेषण करना सीखें।
डेटा इंजीनियरिंग
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Python में TensorFlow परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 58 समीक्षाएँ
TensorFlow का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क की मूल बातें और डीप लर्निंग मॉडल बनाना सीखें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Python में ARIMA Models
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 439 समीक्षाएँ
Python में ARIMA मॉडल्स सीखें और टाइम सीरीज़ विश्लेषण में विशेषज्ञ बनें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Python में Bayesian डेटा विश्लेषण
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 279 समीक्षाएँ
Bayesian डेटा विश्लेषण के फ़ायदों को जानें, और इसे कई वास्तविक-विश्व उपयोग मामलों में लागू करें!
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
LangChain और Neo4j के साथ Graph RAG
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 130 समीक्षाएँ
Graph RAG और hybrid RAG के साथ अधिक सटीक और विश्वसनीय RAG सिस्टम बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Great Expectations के साथ Data Quality परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
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- 435 समीक्षाएँ
Python की Great Expectations लाइब्रेरी से डेटा विज्ञान और डेटा इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो में उच्च डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करें।
डेटा इंजीनियरिंग
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Python में Monte Carlo Simulations
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 180 समीक्षाएँ
Python से अपनी खुद की Monte Carlo सिमुलेशन डिज़ाइन और चलाना सीखें!
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Python में नेटवर्क विश्लेषण का परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
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- 232 समीक्षाएँ
यह पाठ्यक्रम आपको NetworkX लाइब्रेरी का उपयोग करके नेटवर्क का विश्लेषण, दृश्यांकन और अर्थ समझने के कौशल प्रदान करेगा।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Python में बायोमेडिकल इमेज विश्लेषण
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जैव-चिकित्सीय छवि डेटा की खोज, हेरफेर और मापन की मूल बातें सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Python में मशीन लर्निंग मॉनिटरिंग
- उन्नतकौशल स्तर
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- 414 समीक्षाएँ
यह पाठ्यक्रम Python में एक बुनियादी मशीन लर्निंग मॉनिटरिंग सिस्टम बनाने के लिए आवश्यक सभी बातें कवर करता है
मशीन लर्निंग
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Python में Financial Statements का विश्लेषण
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 124 समीक्षाएँ
Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.
अनुप्रयुक्त वित्त
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Python में अपनी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बेहतर करें
- मध्यमकौशल स्तर
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- 339 समीक्षाएँ
प्रभावी और आकर्षक विज़ुअलाइज़ेशन बनाना सीखें, जो परिणामों को कुशलता और प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने में मदद करें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Python में Kaggle प्रतियोगिता जीतना
- उन्नतकौशल स्तर
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Kaggle पर प्रतियोगिताओं को कैसे अपनाएँ और जीतें, यह सीखें।
मशीन लर्निंग
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Python में Missing Data से निपटना
- मध्यमकौशल स्तर
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- 222 समीक्षाएँ
Python में missing data की पहचान, विश्लेषण, हटाना और impute करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Dash और Plotly के साथ डैशबोर्ड बनाना
- मध्यमकौशल स्तर
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- 311 समीक्षाएँ
Dash और Plotly के साथ इंटरैक्टिव और अंतर्दृष्टि-समृद्ध डैशबोर्ड बनाना सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Statistical Thinking in Python (Part 2)
- मध्यमकौशल स्तर
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- 282 समीक्षाएँ
सांख्यिकीय अनुमान के दो प्रमुख कार्य सीखें: पैरामीटर आकलन और परिकल्पना परीक्षण।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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R उपयोगकर्ताओं के लिए Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 92 समीक्षाएँ
यह पाठ्यक्रम उन R उपयोगकर्ताओं के लिए है जो Python के साथ जल्दी गति पकड़ना चाहते हैं!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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केस स्टडी: Python में सॉफ्टवेयर बनाना
- उन्नतकौशल स्तर
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Python से वास्तविक दुनिया के एप्लिकेशन बनाएं—अभ्यास में OOP और सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग सिद्धांतों से साफ़, रखरखाव योग्य कोड लिखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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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