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Python में A/B Testing
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- 364 समीक्षाएँ
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
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।
392 कोर्स
कोर्स
इंटरमीडिएट Data Visualization with Seaborn
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 460 समीक्षाएँ
Seaborn के परिष्कृत विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स का उपयोग करके आसानी से सुंदर, सूचनाप्रद विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Python में Hyperparameter Tuning
- मध्यमकौशल स्तर
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- 835 समीक्षाएँ
Python में स्वचालित हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग तकनीकें सीखें, जिसमें Grid, Random और Informed Search शामिल हैं।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Keras के साथ डीप लर्निंग परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 132 समीक्षाएँ
Keras के साथ डीप लर्निंग मॉडल विकसित करना शुरू करना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Power BI में यूज़र-ओरिएंटेड डिज़ाइन
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 463 समीक्षाएँ
जानें कि उपयोगकर्ताओं को ध्यान में रखकर Power BI विज़ुअलाइज़ेशन और रिपोर्ट कैसे डिज़ाइन करें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Python में Dimensionality Reduction
- मध्यमकौशल स्तर
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- 886 समीक्षाएँ
अपने डेटा में आयाम घटाने की अवधारणा समझें, और Python में इसे करने की तकनीकों में महारत हासिल करें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
प्रोडक्शन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 473 समीक्षाएँ
एमएलओps मानसिकता अपनाएँ, ताकि आप अपने मशीन लर्निंग मॉडलों को प्रशिक्षित, दस्तावेज़ित, बनाए और स्केल कर सकें, उनकी पूरी क्षमता तक।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Snowflake में Data Types और Functions
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 539 समीक्षाएँ
Snowflake डेटा प्रकार और फ़ंक्शन सीखें, टेक्स्ट, संख्याएँ और तिथियाँ बदलें, और कस्टम फ़ंक्शन व पिवट टेबल बनाएं।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
SQL Server में क्वेरी परफ़ॉर्मेंस बेहतर करना
- मध्यमकौशल स्तर
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- 416 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में, छात्र ऐसे क्वेरी लिखना सीखेंगे जो कुशल और पढ़ने व समझने में आसान हों।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
R में Bioconductor परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 121 समीक्षाएँ
वायरस, फफूंद, मानव और पौधों के डेटासेट के साथ बायोइन्फॉर्मेटिक्स के लिए आवश्यक Bioconductor पैकेजों का उपयोग करना सीखें!
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Python में Databases का परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
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- 286 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में, आप रिलेशनल डेटाबेस की मूल बातें और उनसे इंटरैक्ट करना सीखेंगे।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
R में Data Science के लिए Linear Algebra
- मध्यमकौशल स्तर
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- 140 समीक्षाएँ
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
spaCy के साथ Natural Language Processing
- मध्यमकौशल स्तर
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- 615 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
NoSQL कॉन्सेप्ट्स
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 539 समीक्षाएँ
इस वैचारिक पाठ्यक्रम में (कोडिंग की आवश्यकता नहीं), आप चार प्रमुख NoSQL डेटाबेस और लोकप्रिय इंजनों के बारे में सीखेंगे।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
Monitoring Machine Learning Concepts
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 511 समीक्षाएँ
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
कोर्स
Python में NLP के लिए Feature Engineering
- मध्यमकौशल स्तर
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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
कोर्स
pandas के साथ डेटा को रीशेप करना
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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
Python में Sentiment Analysis
- मध्यमकौशल स्तर
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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
Snowflake में Window Functions
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जटिल डेटा समस्याएँ रैंकिंग, पार्टिशन और रोलिंग गणनाओं से हल करने के लिए Snowflake विंडो फ़ंक्शंस खोजें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Dash और Plotly के साथ डैशबोर्ड बनाना
- मध्यमकौशल स्तर
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Dash और Plotly के साथ इंटरैक्टिव और अंतर्दृष्टि-समृद्ध डैशबोर्ड बनाना सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Introduction to Modern Data Engineering with Snowflake
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Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
डेटा इंजीनियरिंग
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इंटरमीडिएट Importing Data in R
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किसी भी प्रारूप में डेटा पार्स करें। चाहे वह फ्लैट फ़ाइलें हों, सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर, डेटाबेस, या सीधे वेब से डेटा।
डेटा तैयारी
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Python में Fraud Detection
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Python का उपयोग करके धोखाधड़ी का पता लगाना सीखें।
मशीन लर्निंग
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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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Great Expectations के साथ Data Quality परिचय
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Python की Great Expectations लाइब्रेरी से डेटा विज्ञान और डेटा इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो में उच्च डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करें।
डेटा इंजीनियरिंग
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Reporting with R Markdown
- मध्यमकौशल स्तर
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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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SQL Server में फंक्शंस और स्टोरड प्रोसीजर्स लिखना
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SQL Server प्रोग्रामिंग में महारत हासिल करें: functions और stored procedures बनाना, अपडेट करना और चलाना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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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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Reshaping Data with tidyr
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Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
इंटरमीडिएट Regression with statsmodels in Python
- मध्यमकौशल स्तर
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एकाधिक व्याख्यात्मक चरों के साथ रैखिक और लॉजिस्टिक प्रतिगमन करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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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