कोर्स
मानवीय फीडबैक से रिइनफोर्समेंट लर्निंग (RLHF)
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 302 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
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।
181 कोर्स
कोर्स
Visualizing Time Series Data in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 95 समीक्षाएँ
Visualize seasonality, trends and other patterns in your time series data.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
LlamaIndex के साथ Agentic Workflows बनाना
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 68 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
कोर्स
Keras के साथ भाषा मॉडलिंग के लिए Recurrent Neural Networks (RNNs)
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 134 समीक्षाएँ
Learn how to use RNNs to classify text sentiment, generate sentences, and translate text between languages.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
CrewAI के साथ AI एजेंट बनाना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 87 समीक्षाएँ
CrewAI के साथ साथ मिलकर काम करने वाली AI टीमें बनाएं, वर्कफ़्लो स्वचालित करें, और कंटेंट जनरेट करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Dealing with Missing Data in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 180 समीक्षाएँ
Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Multi-Modal Models with Hugging Face
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 161 समीक्षाएँ
Combine text, images, audio, and video with the latest AI models from Hugging Face, and generate new images and videos!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Python में सांख्यिकी इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 87 समीक्षाएँ
अपने अगले सांख्यिकी इंटरव्यू की तैयारी करें—conditional probabilities, A/B testing, bias-variance tradeoff और अधिक की समीक्षा करके।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Amazon Bedrock परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 128 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 वित्तीय डेटा इम्पोर्ट और मैनेज करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 62 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में, आप विभिन्न टूल्स और स्रोतों का उपयोग करके Python में वित्तीय डेटा आयात और प्रबंधित करना सीखेंगे।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Marketing Analytics: Python में Customer Churn की भविष्यवाणी
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 175 समीक्षाएँ
Python से ग्राहक छूट का विश्लेषण करना और उसका पूर्वानुमान लगाने के लिए मॉडल बनाना सीखें।
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
कोर्स
Statistical Thinking in Python (Part 2)
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 252 समीक्षाएँ
सांख्यिकीय अनुमान के दो प्रमुख कार्य सीखें: पैरामीटर आकलन और परिकल्पना परीक्षण।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Efficient AI Model Training with PyTorch
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 102 समीक्षाएँ
Learn how to reduce training times for large language models with Accelerator and Trainer for distributed training
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
GARCH Models in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 188 समीक्षाएँ
Learn about GARCH Models, how to implement them and calibrate them on financial data from stocks to foreign exchange.
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Python में मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो डिज़ाइन करना
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 95 समीक्षाएँ
ऐसी पाइपलाइनों का निर्माण करना सीखें जो समय की कसौटी पर खरी उतरें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Practicing Machine Learning Interview Questions in Python
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 106 समीक्षाएँ
Sharpen your knowledge and prepare for your next interview by practicing Python machine learning interview questions.
मशीन लर्निंग
कोर्स
pandas के साथ कुशल कोड लिखना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 155 समीक्षाएँ
Python कोड को बेहतर बनाने के लिए pandas में कुशल तकनीकें सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Analyzing IoT Data in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 108 समीक्षाएँ
Learn how to import, clean and manipulate IoT data in Python to make it ready for machine learning.
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Python में Linear Modeling परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 218 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
Analyzing Financial Statements in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 112 समीक्षाएँ
Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Building Chatbots in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 149 समीक्षाएँ
Learn the fundamentals of how to build conversational bots using rule-based systems as well as machine learning.
मशीन लर्निंग
कोर्स
Analyzing Social Media Data in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 32 समीक्षाएँ
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 171 समीक्षाएँ
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
Weaviate के साथ एंड-टू-एंड RAG
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.6+
- 18 समीक्षाएँ
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
कोर्स
Scaling and Optimizing Data Pipelines with Polars
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 23 समीक्षाएँ
Learn to optimize, scale, and test Polars data pipelines for production-ready performance.
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Keras के साथ Advanced Deep Learning
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 235 समीक्षाएँ
Keras के साथ डीप लर्निंग मॉडल विकसित करना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Python for R Users
- मध्यमकौशल स्तर
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This course is for R users who want to get up to speed with Python!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Python में Generalized Linear Models
- उन्नतकौशल स्तर
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- 144 समीक्षाएँ
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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Customer Segmentation in Python
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Learn how to segment customers in Python.
डेटा मैनिपुलेशन
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Haystack के साथ AI Agents बनाना
- मध्यमकौशल स्तर
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- 43 समीक्षाएँ
Haystack, एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क, का उपयोग करके LLMs और बाहरी घटकों को ऑर्केस्ट्रेट करने वाला एक हेल्थकेयर AI एजेंट बनाएं।
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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