विशेषज्ञ प्रशिक्षकों द्वारा बनाए गए छोटे वीडियो देखें और फिर अपने ब्राउज़र में इंटरैक्टिव अभ्यासों के साथ जो आपने सीखा है उसका अभ्यास करें।
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Python में statsmodels के साथ regression analysis लागू, विश्लेषण और व्याख्या करके housing prices और ad click-through rate का अनुमान लगाएँ।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Python में t-tests, proportion tests, और chi-square tests जैसे common hypothesis tests का उपयोग कब और कैसे करें, सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Learn vibe coding with Replit. Build apps like a Typeform clone, and master securing and deploying Replit apps.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
जानें कि Pinecone वेक्टर डेटाबेस AI एप्लिकेशन डेवलपमेंट में कैसे क्रांति ला रहा है!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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मशीन लर्निंग के लिए अपने डेटा को साफ़ और तैयार करना सीखें!
मशीन लर्निंग
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Learn about Excel financial modeling, including cash flow, scenario analysis, time value, and capital budgeting.
अनुप्रयुक्त वित्त
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LangChain एजेंटों के मूल घटकों को समझें और कस्टम चैट एजेंट बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
प्रभावशाली डैशबोर्ड बनाने के लिए आवश्यक कौशल सीखें। डैशबोर्ड डिज़ाइन की मूल बातें, विज़ुअल एनालिटिक्स घटक, और डैशबोर्ड प्रकार समझें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Learn Databricks SQL for data engineering, analytics, and real-time data workflows in the lakehouse architecture.
डेटा इंजीनियरिंग
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Learn to draw conclusions from limited data using Python and statistics. This course covers everything from random sampling to stratified and cluster sampling.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Master Snowflakes three-layer architecture and build the mental model you need to work effectively in Snowflake.
कोर्स
Consolidate and extend your knowledge of Python data types such as lists, dictionaries, and tuples, leveraging them to solve Data Science problems.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
In this course, you will learn the fundamentals of Kubernetes and deploy and orchestrate containers using Manifests and kubectl instructions.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Master text analysis with essential NLP techniques from preprocessing to advanced transformer models.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Explore the basics of data quality management. Learn the key concepts, dimensions, and techniques for monitoring and improving data quality.
डेटा प्रबंधन
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Master AWS cloud technology with hands-on learning and practical applications in the AWS ecosystem.
क्लाउड
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R में hypothesis testing का उपयोग कब और कैसे करें, सीखें, जिसमें t-tests, proportion tests, और chi-square tests शामिल हैं.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Learn how to work with dates and times in Python.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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इस पाठ्यक्रम में, आप readxl और data.table जैसे टूल्स का उपयोग करके R में CSV, XLS और टेक्स्ट फ़ाइलें पढ़ना सीखेंगे।
डेटा तैयारी
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डेटा-आधारित दुनिया में डैशबोर्ड अनिवार्य हैं। Tableau डैशबोर्ड के साथ व्यावसायिक प्रदर्शन पर अपना प्रभाव बढ़ाएँ।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Learn the fundamentals of AI security to protect systems from threats, align security with business goals, and mitigate key risks.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Build a customer-support assistant step-by-step with Google’s Agent Development Kit (ADK).
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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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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Learn the fundamentals of neural networks and how to build deep learning models using Keras 2.0 in Python.
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डेटा इंजीनियरिंग
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Learn to retrieve and parse information from the internet using the Python library scrapy.
डेटा तैयारी
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Build powerful multi-agent systems by applying emerging agentic design patterns in the LangGraph framework.
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What makes LLMs tick? Discover how transformers revolutionized text modeling and kickstarted the generative AI boom.
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Build production-ready code with Cursor. Learn AI prompts, refactoring, testing, and advanced workflows.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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।
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।
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।
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।
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।
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।
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।
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।
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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