कोर्स
Python में Fraud Detection
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 200 समीक्षाएँ
Python का उपयोग करके धोखाधड़ी का पता लगाना सीखें।
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
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- छोटे अध्याय पूरे करें
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179 कोर्स
कोर्स
Statistical Thinking in Python (Part 1)
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 115 समीक्षाएँ
सांख्यिकीय रूप से सोचने और अपने डेटा की भाषा बोलने के लिए ज़रूरी आधार तैयार करें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Python में मशीन लर्निंग मॉनिटरिंग
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 396 समीक्षाएँ
यह पाठ्यक्रम Python में एक बुनियादी मशीन लर्निंग मॉनिटरिंग सिस्टम बनाने के लिए आवश्यक सभी बातें कवर करता है
मशीन लर्निंग
कोर्स
Great Expectations के साथ Data Quality परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 417 समीक्षाएँ
Python की Great Expectations लाइब्रेरी से डेटा विज्ञान और डेटा इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो में उच्च डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करें।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
Python में Market Basket Analysis
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 284 समीक्षाएँ
Python के साथ बुकस्टोर डेटा से मार्केट बास्केट विश्लेषण में एसोसिएशन रूल्स खोजें और मूवी सिफारिशें बनाएं।
मशीन लर्निंग
कोर्स
इंटरमीडिएट Regression with statsmodels in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 603 समीक्षाएँ
एकाधिक व्याख्यात्मक चरों के साथ रैखिक और लॉजिस्टिक प्रतिगमन करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Python में Geospatial Data के साथ काम करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 291 समीक्षाएँ
यह पाठ्यक्रम आपको दिखाएगा कि अपने Python डेटा विज्ञान वर्कफ़्लो में स्थानिक डेटा को कैसे एकीकृत करें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Python में Sentiment Analysis
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 457 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
Python में वित्तीय कॉन्सेप्ट्स का परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 452 समीक्षाएँ
Python और NumPy का उपयोग करके, सबसे बुनियादी वित्तीय अवधारणाएँ सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Python में TensorFlow परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 56 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+
- 423 समीक्षाएँ
Python में ARIMA मॉडल्स सीखें और टाइम सीरीज़ विश्लेषण में विशेषज्ञ बनें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Python में नेटवर्क विश्लेषण का परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 226 समीक्षाएँ
यह पाठ्यक्रम आपको NetworkX लाइब्रेरी का उपयोग करके नेटवर्क का विश्लेषण, दृश्यांकन और अर्थ समझने के कौशल प्रदान करेगा।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
LangChain और Neo4j के साथ Graph RAG
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 116 समीक्षाएँ
Graph RAG और hybrid RAG के साथ अधिक सटीक और विश्वसनीय RAG सिस्टम बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Hugging Face के साथ मल्टी-मोडल मॉडल्स
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 185 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 Kaggle प्रतियोगिता जीतना
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 480 समीक्षाएँ
Kaggle पर प्रतियोगिताओं को कैसे अपनाएँ और जीतें, यह सीखें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Python में MongoDB परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 388 समीक्षाएँ
MongoDB के साथ लचीले ढंग से संरचित डेटा को हेरफेर और विश्लेषण करना सीखें।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
Python में बायोमेडिकल इमेज विश्लेषण
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 240 समीक्षाएँ
जैव-चिकित्सीय छवि डेटा की खोज, हेरफेर और मापन की मूल बातें सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Python में Bayesian डेटा विश्लेषण
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 266 समीक्षाएँ
Bayesian डेटा विश्लेषण के फ़ायदों को जानें, और इसे कई वास्तविक-विश्व उपयोग मामलों में लागू करें!
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
केस स्टडी: Python में सॉफ्टवेयर बनाना
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 307 समीक्षाएँ
Python से वास्तविक दुनिया के एप्लिकेशन बनाएं—अभ्यास में OOP और सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग सिद्धांतों से साफ़, रखरखाव योग्य कोड लिखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
CrewAI के साथ AI एजेंट बनाना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 108 समीक्षाएँ
CrewAI के साथ साथ मिलकर काम करने वाली AI टीमें बनाएं, वर्कफ़्लो स्वचालित करें, और कंटेंट जनरेट करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Python में Optimization परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 206 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 Finance के लिए Machine Learning
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 220 समीक्षाएँ
लीनियर मॉडल, निर्णय वृक्ष, रैंडम फ़ॉरेस्ट और न्यूरल नेटवर्क से स्टॉक डेटा मानों का मॉडल बनाना और पूर्वानुमान लगाना सीखें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Python में सप्लाई चेन एनालिटिक्स
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 97 समीक्षाएँ
Python और PuLP की शक्ति का उपयोग करके आपूर्ति श्रृंखलाओं का अनुकूलन करें।
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
कोर्स
मानवीय फीडबैक से रिइनफोर्समेंट लर्निंग (RLHF)
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 322 समीक्षाएँ
जानें कि GenAI मॉडल्स को मानव मूल्यों को सही मायने में कैसे प्रतिबिंबित करें, साथ ही उन्नत LLMs के साथ व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Python में Monte Carlo Simulations
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 171 समीक्षाएँ
Python से अपनी खुद की Monte Carlo सिमुलेशन डिज़ाइन और चलाना सीखें!
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Python में अपनी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बेहतर करें
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 317 समीक्षाएँ
प्रभावी और आकर्षक विज़ुअलाइज़ेशन बनाना सीखें, जो परिणामों को कुशलता और प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने में मदद करें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Python में प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 239 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में आप पूर्वानुमान लगाने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल का उपयोग और प्रस्तुति करना सीखेंगे।
मशीन लर्निंग
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Python में Anomaly Detection
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 181 समीक्षाएँ
अपने डेटा विश्लेषण में विसंगतियों का पता लगाएँ और इस चार घंटे के पाठ्यक्रम में अपने Python सांख्यिकीय टूलकिट का विस्तार करें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Python में Geospatial Data का Visualization
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 355 समीक्षाएँ
Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
LlamaIndex के साथ Agentic Workflows बनाना
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 72 समीक्षाएँ
LlamaIndex का उपयोग करके ऐसे AI agentic workflows बनाएं जो योजना बना सकें, खोज सकें, याद रख सकें और सहयोग कर सकें।
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।
मोबाइल के लिए DataCamp के साथ अपने डेटा कौशल को बढ़ाएं
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