कोर्स
प्रोडक्शन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करना
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एमएलओps मानसिकता अपनाएँ, ताकि आप अपने मशीन लर्निंग मॉडलों को प्रशिक्षित, दस्तावेज़ित, बनाए और स्केल कर सकें, उनकी पूरी क्षमता तक।
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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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
Power BI में यूज़र-ओरिएंटेड डिज़ाइन
- मध्यमकौशल स्तर
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जानें कि उपयोगकर्ताओं को ध्यान में रखकर Power BI विज़ुअलाइज़ेशन और रिपोर्ट कैसे डिज़ाइन करें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
SQL Server में क्वेरी परफ़ॉर्मेंस बेहतर करना
- मध्यमकौशल स्तर
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इस पाठ्यक्रम में, छात्र ऐसे क्वेरी लिखना सीखेंगे जो कुशल और पढ़ने व समझने में आसान हों।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Introduction to Modern Data Engineering with Snowflake
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 37 समीक्षाएँ
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
PostgreSQL में क्वेरी प्रदर्शन सुधारना
- मध्यमकौशल स्तर
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जानें कि अपने PostgreSQL क्वेरीज़ को कैसे संरचित करें ताकि वे बहुत कम समय में चलें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Intermediate Regression in R
- मध्यमकौशल स्तर
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- 832 समीक्षाएँ
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
SQL Server में फंक्शंस और स्टोरड प्रोसीजर्स लिखना
- मध्यमकौशल स्तर
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SQL Server प्रोग्रामिंग में महारत हासिल करें: functions और stored procedures बनाना, अपडेट करना और चलाना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
R में Data Science के लिए Linear Algebra
- मध्यमकौशल स्तर
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यह पाठ्यक्रम रैखिक बीजगणित का परिचय है, जो डेटा विज्ञान की नींव रखने वाले सबसे महत्वपूर्ण गणितीय विषयों में से एक है।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Building a Marketing Dashboard with Claude Cowork
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Want to spend more time on analysis and less time formatting charts? Build an on-brand interactive marketing dashboard from raw data with Claude Cowork.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
SQL Server में Time Series Analysis
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SQL Server में समय-श्रृंखला विश्लेषण के लिए दिनांक और समय डेटा के साथ काम करने के तरीके खोजें
डेटा मैनिपुलेशन
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Python में Dimensionality Reduction
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अपने डेटा में आयाम घटाने की अवधारणा समझें, और Python में इसे करने की तकनीकों में महारत हासिल करें।
मशीन लर्निंग
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Reshaping Data with tidyr
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Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
डेटा मैनिपुलेशन
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Snowflake में Data Types और Functions
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Snowflake डेटा प्रकार और फ़ंक्शन सीखें, टेक्स्ट, संख्याएँ और तिथियाँ बदलें, और कस्टम फ़ंक्शन व पिवट टेबल बनाएं।
डेटा मैनिपुलेशन
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Polars के साथ Data Pipelines का स्केलिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन
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प्रोडक्शन-रेडी प्रदर्शन के लिए Polars डेटा पाइपलाइनों को ऑप्टिमाइज़, स्केल और टेस्ट करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Python में Databases का परिचय
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इस पाठ्यक्रम में, आप रिलेशनल डेटाबेस की मूल बातें और उनसे इंटरैक्ट करना सीखेंगे।
डेटा मैनिपुलेशन
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Reporting with R Markdown
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R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
रिपोर्टिंग
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Monitoring Machine Learning Concepts
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प्रोडक्शन में मशीन लर्निंग मॉडल्स की मॉनिटरिंग की चुनौतियाँ जानें, जिसमें डेटा और कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट, और मॉडल गिरावट से निपटने के तरीके शामिल हैं।
मशीन लर्निंग
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Intermediate Power Automate
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Build reliable Power Automate cloud flows with triggers, branching, approvals, error handling, and production handover.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Google: Build and Deploy Agents in Production
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Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
क्लाउड
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इंटरमीडिएट Data Visualization with Seaborn
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Seaborn के परिष्कृत विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स का उपयोग करके आसानी से सुंदर, सूचनाप्रद विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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SQL Server में Transactions और Error Handling
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ऐसी स्क्रिप्ट लिखना सीखें जो त्रुटियों को पकड़ें और संभालें तथा एक साथ होने वाले कई ऑपरेशनों को नियंत्रित करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Apache Iceberg: From Zero to Production Data Lakehouse
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Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
डेटा इंजीनियरिंग
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SQL Server में डेटा मैनिपुलेट करने के लिए फ़ंक्शंस
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SQL Server में डेटा को मैनिपुलेट, प्रोसेस और ट्रांसफॉर्म करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण फ़ंक्शन सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Statistical Thinking in Python (Part 1)
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सांख्यिकीय रूप से सोचने और अपने डेटा की भाषा बोलने के लिए ज़रूरी आधार तैयार करें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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फ़ुली ऑटोमेटेड MLOps
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MLOps आर्किटेक्चर, CI/CD/CM/CT तकनीकें और ऑटोमेशन पैटर्न सीखें, ताकि ML सिस्टम समय के साथ मूल्य दे सकें।
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spaCy के साथ Natural Language Processing
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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।
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केस स्टडी: Excel में Net Revenue Management
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आप Excel में एक Fast Moving Consumer Goods कंपनी के लिए Net Revenue Management तकनीकों का उपयोग करेंगे।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Python में Hyperparameter Tuning
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Python में स्वचालित हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग तकनीकें सीखें, जिसमें Grid, Random और Informed Search शामिल हैं।
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Python में NLP के लिए Feature Engineering
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पाठ से उपयोगी जानकारी निकालने और उसे मशीन लर्निंग के लिए उपयुक्त प्रारूप में संसाधित करने की तकनीकें सीखें।
मशीन लर्निंग
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AWS पर एप्लिकेशन विकसित करना
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AWS पर API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge और Kinesis से क्लाउड ऐप्स बनाएं। DVA-C02 परीक्षा के लिए सर्वरलेस और इवेंट-ड्रिवन पैटर्न में महारत हासिल करें।
क्लाउड
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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