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डेटा, AI, और क्लाउड पाठ्यक्रम

महत्वपूर्ण कौशलों में महारत हासिल करें

विशेषज्ञ 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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329 पाठ्यक्रम

पाठ्यक्रम

Introduction to Data Quality with Great Expectations

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 393

Ensure high data quality in data science and data engineering workflows with Pythons Great Expectations library.

डेटा इंजीनियरिंग

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Working with Dates and Times in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 392

Learn the essentials of parsing, manipulating and computing with dates and times in R.

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Anomaly Detection in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 390

Detect anomalies in your data analysis and expand your Python statistical toolkit in this four-hour course.

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Functions for Manipulating Data in SQL Server

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 387

Learn the most important functions for manipulating, processing, and transforming data in SQL Server.

डेटा प्रकलन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Introduction to Network Analysis in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 385

This course will equip you with the skills to analyze, visualize, and make sense of networks using the NetworkX library.

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Fully Automated MLOps

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 382

Learn about MLOps architecture, CI/CD/CM/CT techniques, and automation patterns to deploy ML systems that can deliver value over time.

मशीन लर्निंग

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Monte Carlo Simulations in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 380

Learn to design and run your own Monte Carlo simulations using Python!

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Improving Your Data Visualizations in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 377

Learn to construct compelling and attractive visualizations that help communicate results efficiently and effectively.

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Marketing Analytics in Google Sheets

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 365

Learn how to ensure clean data entry and build dynamic dashboards to display your marketing data.

रिपोर्टिंग

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Fine-Tuning with Llama 3

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 365

Fine-tune Llama for custom tasks using TorchTune, and learn techniques for efficient fine-tuning such as quantization.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

2 घंटे

पाठ्यक्रम

Building AI Agents with CrewAI

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 364

Build AI teams that work together, automate workflows, and generate content with CrewAI.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

1 घंटा

पाठ्यक्रम

Introduction to Python in Power BI

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 363

Learn how to use Python scripts in Power BI for data prep, visualizations, and calculating correlation coefficients.

डेटा प्रकलन

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Building and Optimizing Triggers in SQL Server

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 363

Learn how to design and implement triggers in SQL Server using real-world examples.

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Transactions and Error Handling in SQL Server

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 361

Learn to write scripts that will catch and handle errors and control for multiple operations happening at once.

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Time Series Analysis in Power BI

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 356

Learn to analyze data over time with this practical course on Time Series Analysis in Power BI. Work with real datasets & practice common techniques.

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

5 घंटे

पाठ्यक्रम

Case Study: Ecommerce Analysis in Power BI

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 344

In ecommerce, increasing sales and reducing costs are key. Analyze data from an online pet supply company using Power BI.

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Supply Chain Analytics in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 344

Leverage the power of Python and PuLP to optimize supply chains.

अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण

4 घंटे

पाठ्यक्रम

HR Analytics: Exploring Employee Data in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 343

Learn how to manipulate, visualize, and perform statistical tests through a series of HR analytics case studies.

अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण

5 घंटे

पाठ्यक्रम

Introduction to Data Versioning with DVC

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 340

Explore Data Version Control for ML data management. Master setup, automate pipelines, and evaluate models seamlessly.

मशीन लर्निंग

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Case Study: Inventory Analysis in Power BI

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 340

This Power BI case study follows a real-world business use case on tackling inventory analysis using DAX and visualizations.

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

5 घंटे

पाठ्यक्रम

Analyzing Financial Statements in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 338

Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

पाठ्यक्रम

GARCH Models in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 336

Learn about GARCH Models, how to implement them and calibrate them on financial data from stocks to foreign exchange.

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Advanced Deep Learning with Keras

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 334

Learn how to develop deep learning models with Keras.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Case Study: Analyzing City Time Series Data in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 333

Strengthen your knowledge of the topics covered in Manipulating Time Series in R using real case study data.

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 329

Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.

प्रायिकता एवं सांख्यिकी

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Multi-Modal Models with Hugging Face

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 329

Combine text, images, audio, and video with the latest AI models from Hugging Face, and generate new images and videos!

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Azure Compute Solutions

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 316

Learn how containers work in Azure, including registries, ACI, AKS basics, scaling, monitoring, and troubleshooting.

क्लाउड

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Customer Segmentation in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 311

Learn how to segment customers in Python.

डेटा प्रकलन

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Building Chatbots in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 306

Learn the fundamentals of how to build conversational bots using rule-based systems as well as machine learning.

मशीन लर्निंग

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Transactions and Error Handling in PostgreSQL

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 300

Ensure data consistency by learning how to use transactions and handle errors in concurrent environments.

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

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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