कोर्स
केस स्टडी: Excel में ग्राहक चर्न का विश्लेषण
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,979 समीक्षाएँ
आप Excel में काल्पनिक कंपनी Databel के डेटासेट की जांच करेंगे, और पता लगाएंगे कि ग्राहक क्यों छोड़ रहे हैं।
रिपोर्टिंग
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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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।
771 कोर्स
कोर्स
SQL में डेटा-ड्रिवन निर्णय-निर्माण
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 4,522 समीक्षाएँ
जानें कि SQL तालिका का विश्लेषण कैसे करें और प्रबंधन को अंतर्दृष्टियाँ कैसे रिपोर्ट करें।
डेटा साक्षरता
कोर्स
इंटरमीडिएट DAX in Power BI
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 4,166 समीक्षाएँ
DAX गणनाओं की विस्तृत रेंज जानें और Microsoft Power BI में उनका उपयोग करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Python में Data Science परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 504 समीक्षाएँ
Python से डेटा विज्ञान में उतरें और अपने डेटा का प्रभावी विश्लेषण व विज़ुअलाइज़ेशन करना सीखें। कोई कोडिंग अनुभव या कौशल की आवश्यकता नहीं।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
डेटा लिटरेसी केस स्टडी: रिमोट वर्किंग विश्लेषण
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 3,626 समीक्षाएँ
दूरस्थ कार्य नीतियों का विश्लेषण करके डेटा साक्षरता कौशल सुधारें।
डेटा साक्षरता
कोर्स
Power BI में Exploratory Data Analysis
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 3,872 समीक्षाएँ
Power BI की Exploratory Data Analysis (EDA) से प्रभावशाली रिपोर्ट बनाना सीखें, जो अंतर्दृष्टियाँ तेज़ी से उजागर करें और व्यावसायिक मूल्य बढ़ाएँ.
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
कोर्स
AI for Finance
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 376 समीक्षाएँ
वित्त में AI लागू करें, डेटा का विश्लेषण करें, प्रभावी प्रॉम्प्ट दें, और बेहतर निर्णयों के लिए वर्कफ़्लो स्वचालित करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Python में ETL और ELT
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,646 समीक्षाएँ
एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, और लोड सिद्धांतों का उपयोग करके प्रभावी, प्रदर्शनकारी, और विश्वसनीय डेटा पाइपलाइन बनाना सीखें।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
Python में Functions लिखना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,825 समीक्षाएँ
अच्छे दस्तावेज़ीकरण के साथ रखरखाव योग्य, पुन: प्रयोज्य, जटिल फ़ंक्शन लिखने के लिए अभ्यास का उपयोग करना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
SQL Server परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 406 समीक्षाएँ
SQL Server का उपयोग करके सामान्य डेटा मैनिपुलेशन कार्य करना सीखें और इस डेटाबेस सिस्टम से सामान्य डेटा मैनिपुलेशन कार्यों में महारत हासिल करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Power BI में रिपोर्ट्स
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 3,096 समीक्षाएँ
अपने मौजूदा कौशल से Power BI विज़ुअलाइज़ेशन को एक स्तर ऊपर ले जाएँ। डैशबोर्ड बनाने से आगे, वैकल्पिक डेटा स्टोरीटेलिंग तकनीकें सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
केस स्टडी: Power BI में HR Analytics
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 3,964 समीक्षाएँ
Power BI से HR डेटा इम्पोर्ट, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ करें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Data Governance Concepts
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,004 समीक्षाएँ
डेटा गवर्नेंस का परिचय पाएं, इसके अर्थ, उद्देश्य और डेटा गवर्नेंस फ्रेमवर्क को लागू करने के तरीके को समझें।
डेटा प्रबंधन
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Artificial Intelligence (AI) Strategy
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,102 समीक्षाएँ
व्यवसाय, डेटा और AI को मिलाकर, प्रभावी रूप से स्केलेबल AI Strategy के साथ सफलता के लिए लक्ष्य निर्धारित करना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Introduction to Data Security
- बुनियादीकौशल स्तर
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जानें कैसे डेटा रक्षक बनें और इस शुरुआती-अनुकूल इंटरैक्टिव पाठ्यक्रम के साथ डेटा को सुरक्षित और संरक्षित रखें।
डेटा प्रबंधन
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जनरेटिव AI के साथ डेटा क्लीनिंग
- बुनियादीकौशल स्तर
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सुसंगत, सटीक डेटासेट के लिए डेटा सफाई, डुप्लिकेट, nulls और फ़ॉर्मेटिंग को ठीक करने में generative AI का उपयोग करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Microsoft Copilot in Excel
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Stop fighting Excel and start talking to it! Use Copilot in Excel to clean data, build charts, and get answers faster.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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ggplot2 के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
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ggplot2 से अर्थपूर्ण और सुंदर डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाना सीखें, ग्राफ़िक्स की व्याकरण समझकर।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Python में Apache Airflow परिचय
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डेटा इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो को लागू और शेड्यूल करना सीखें।
डेटा इंजीनियरिंग
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एडवांस्ड Excel फंक्शंस
- मध्यमकौशल स्तर
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व्यावहारिक अभ्यासों के साथ उन्नत संदर्भ, लुकअप और डेटाबेस फ़ंक्शनों से अपनी Excel कौशल बढ़ाएँ।
डेटा मैनिपुलेशन
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FastAPI परिचय
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FastAPI से मजबूत, प्रोडक्शन-ग्रेड APIs बनाएं, HTTP ऑपरेशंस, वैलिडेशन और async execution में महारत पाकर efficient data और ML pipelines बनाएं.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Python में Tree-Based Models के साथ Machine Learning
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इस पाठ्यक्रम में, आप scikit-learn का उपयोग करके regression और classification के लिए tree-based models और ensembles का उपयोग करना सीखेंगे।
मशीन लर्निंग
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Data Manipulation with dplyr
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 721 समीक्षाएँ
dplyr से डेटा को बदलना और संचालित करना सीखकर Tidyverse कौशल विकसित करें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Polars परिचय
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Polars, एक Python लाइब्रेरी, से डेटा को तेज़ी से transform, clean और analyze करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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इंटरमीडिएट Deep Learning with PyTorch
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CNN, RNN, LSTM और GRU जैसी मूलभूत डीप लर्निंग आर्किटेक्चर सीखें, ताकि इमेज और क्रमिक डेटा का मॉडल बना सकें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Model Context Protocol (MCP) परिचय
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Model Context Protocol (MCP) के साथ AI/LLM अनुप्रयोगों को APIs, डेटाबेस और फ़ाइल सिस्टम से पहले से कहीं आसान तरीके से एकीकृत करें।
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NumPy परिचय
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- 1,496 समीक्षाएँ
NYC की ट्री जनगणना का उपयोग करके arrays बनाना, sort करना, filter करना और update करना सीखकर NumPy में अपनी skills master करें।
डेटा मैनिपुलेशन
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LangChain के साथ Agentic Systems डिज़ाइन करना
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LangChain एजेंटों के मूल घटकों को समझें और कस्टम चैट एजेंट बनाएं।
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Introduction to Databricks SQL
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Learn Databricks SQL for data engineering, analytics, and real-time data workflows in the lakehouse architecture.
डेटा इंजीनियरिंग
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AI Security और Risk Management
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AI सुरक्षा की मूल बातें सीखें, सिस्टमों को खतरों से बचाएँ, सुरक्षा को व्यावसायिक लक्ष्यों से जोड़ें, और प्रमुख जोखिम कम करें.
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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