कोर्स
स्प्रेडशीट उपयोगकर्ताओं के लिए Python
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 39 समीक्षाएँ
Python का उपयोग करके सामान्य स्प्रेडशीट फ़ंक्शनों और तकनीकों का अन्वेषण करें!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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।
179 कोर्स
कोर्स
Python में Fraud Detection
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 205 समीक्षाएँ
Python का उपयोग करके धोखाधड़ी का पता लगाना सीखें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Python में Geospatial Data का Visualization
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 375 समीक्षाएँ
Geospatial डेटा की आकर्षक विज़ुअलाइज़ेशन बनाना सीखें Python में, geopandas पैकेज और folium मैप्स के साथ।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
मानवीय फीडबैक से रिइनफोर्समेंट लर्निंग (RLHF)
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 331 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 Time Series Data का विज़ुअलाइज़ेशन
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 102 समीक्षाएँ
अपने टाइम सीरीज़ डेटा में मौसमीपन, रुझान और अन्य पैटर्न को विज़ुअलाइज़ करें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Python में Linear Modeling परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 235 समीक्षाएँ
Python के साथ रैखिक मॉडलों की अवधारणाएँ और उपयोग जानें, और डेटा पैटर्न से वर्णन, पूर्वानुमान व अंतर्दृष्टि निकालने के लिए मॉडल बनाएं।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Python में Machine Learning इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 110 समीक्षाएँ
Python मशीन लर्निंग इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास करके अपनी जानकारी निखारें और अगले इंटरव्यू की तैयारी करें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Python में Ensemble Methods
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 438 समीक्षाएँ
Python में bagging, boosting और stacking जैसी ensemble तकनीकों से advanced और effective मशीन learning models बनाना सीखें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Python में Financial Forecasting
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 99 समीक्षाएँ
CFO की भूमिका निभाएँ और वित्तीय पूर्वानुमान बनाते हुए बोर्ड ऑफ डायरेक्टर्स को प्रमुख मेट्रिक्स पर सलाह देना सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Python में Spoken Language Processing
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 306 समीक्षाएँ
कच्ची ऑडियो फ़ाइलों से Python में भाषण लोड, रूपांतरित और ट्रांसक्राइब करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Python में Anomaly Detection
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 185 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 अनुमान का आधार
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 250 समीक्षाएँ
Python में सांख्यिकीय अनुमान पर इस चार घंटे के पाठ्यक्रम में डेटा के आधार पर ठोस निष्कर्ष निकालने का व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Python में Customer Segmentation
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 178 समीक्षाएँ
Python में ग्राहकों को सेगमेंट करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Python में सोशल मीडिया डेटा का विश्लेषण
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 35 समीक्षाएँ
Twitter डेटा संग्रह और Twitter पाठ, नेटवर्क व भौगोलिक स्रोत का विश्लेषण करना सीखें इस पाठ्यक्रम में।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Keras के साथ Image Modeling
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 94 समीक्षाएँ
Python के साथ Keras का उपयोग करके इमेज विश्लेषण करना सीखें, कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क बनाकर, प्रशिक्षित करके और मूल्यांकन करके।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Marketing Analytics: Python में Customer Churn की भविष्यवाणी
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 190 समीक्षाएँ
Python से ग्राहक छूट का विश्लेषण करना और उसका पूर्वानुमान लगाने के लिए मॉडल बनाना सीखें।
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
कोर्स
Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग
- मध्यमकौशल स्तर
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कस्टमर लाइफटाइम वैल्यू से लेकर चर्न प्रेडिक्शन और सेगमेंटेशन तक - Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग उपयोग मामलों को सीखें और लागू करें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Python में Statistical Simulation
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.9+
- 31 समीक्षाएँ
सिमुलेशन से डेटा बनाकर और उसका विश्लेषण करके बढ़ती जटिल समस्याएँ हल करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
LlamaIndex के साथ Agentic Workflows बनाना
- उन्नतकौशल स्तर
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- 76 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
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Amazon Bedrock परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 138 समीक्षाएँ
Amazon Bedrock का उपयोग करके foundation AI models तक पहुँचें और AI के साथ निर्माण करें - बिना जटिल infrastructure प्रबंधित किए।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Python में मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो डिज़ाइन करना
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 99 समीक्षाएँ
ऐसी पाइपलाइनों का निर्माण करना सीखें जो समय की कसौटी पर खरी उतरें।
मशीन लर्निंग
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Python में सांख्यिकी इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास
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- 90 समीक्षाएँ
अपने अगले सांख्यिकी इंटरव्यू की तैयारी करें—conditional probabilities, A/B testing, bias-variance tradeoff और अधिक की समीक्षा करके।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Python में GARCH मॉडल
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GARCH मॉडल्स के बारे में जानें, उन्हें लागू करना और स्टॉक्स से विदेशी मुद्रा तक वित्तीय डेटा पर कैलिब्रेट करना सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Python में प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
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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 Generalized Linear Models
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अपने regression toolbox को logistic और Poisson models से बढ़ाएँ और उन्हें train, समझना, validate करना, तथा predictions करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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इंटरमीडिएट Network Analysis in Python
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समय-श्रृंखला ग्राफ़ों का विश्लेषण करें, द्विभाजित ग्राफ़ों का उपयोग करें, और नेटवर्क एनालिटिक्स में उन्नत समस्याओं से निपटने के कौशल हासिल करें।
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pandas के साथ कुशल कोड लिखना
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Python कोड को बेहतर बनाने के लिए pandas में कुशल तकनीकें सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Python में Discrete Event Simulation
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अपने व्यावसायिक प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने में डिस्क्रीट-इवेंट सिमुलेशन की शक्ति जानें। Python के SimPy पैकेज का उपयोग करके डिजिटल ट्विन विकसित करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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MATLAB उपयोगकर्ताओं के लिए Python
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MATLAB से Python के कुछ बुनियादी कॉन्सेप्ट सीखकर और NumPy व Matplotlib पैकेजों में गहराई से जाकर बदलाव करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Weaviate के साथ एंड-टू-एंड RAG
- मध्यमकौशल स्तर
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Weaviate के साथ RAG में महारत हासिल करें! पुनर्प्राप्ति के लिए टेक्स्ट और छवियाँ एम्बेड करें, और वेक्टर, BM25, तथा हाइब्रिड खोज के साथ प्रयोग 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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