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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।

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394 कोर्स

कोर्स

Python में Sentiment Analysis

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 470 समीक्षाएँ

क्या ग्राहक आपके उत्पादों से बेहद खुश हैं या आपकी सेवा में कमी है? एंड-टू-एंड सेंटिमेंट विश्लेषण कार्य करना सीखें।

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

Tableau में Statistical Techniques

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 694 समीक्षाएँ

Tableau के अंतर्निहित सांख्यिकीय फ़ंक्शनों के साथ अपनी रिपोर्टिंग कौशल को अगले स्तर पर ले जाएँ।

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

Building Web Applications with Shiny in R

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 228 समीक्षाएँ

Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

कोर्स

Power BI में Financial Statements का परिचय

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 321 समीक्षाएँ

Power BI में आय विवरण और बैलेंस शीट का उपयोग करना सीखें

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

कोर्स

AWS Lambda के साथ Serverless Applications

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 46 समीक्षाएँ

Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.

क्लाउड

3 घंटे

कोर्स

Advanced Data Engineering with Snowflake

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 30 समीक्षाएँ

Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.

डेटा इंजीनियरिंग

3 घंटे

कोर्स

PySpark की नींव

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 636 समीक्षाएँ

स्पार्क में PySpark पैकेज का उपयोग करके वितरित डेटा प्रबंधन और मशीन लर्निंग लागू करना सीखें।

डेटा इंजीनियरिंग

4 घंटे

कोर्स

Python में Fraud Detection

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 202 समीक्षाएँ

Python का उपयोग करके धोखाधड़ी का पता लगाना सीखें।

मशीन लर्निंग

4 घंटे

कोर्स

Llama 3 के साथ फाइन-ट्यूनिंग

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 413 समीक्षाएँ

TorchTune से कस्टम कार्यों के लिए Llama को फाइन-ट्यून करें, और क्वांटाइज़ेशन जैसी कुशल फाइन-ट्यूनिंग तकनीकें सीखें।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

2 घंटे

कोर्स

PostgreSQL डेटाबेस में डेटा क्लीनिंग

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
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अपने PostgreSQL डेटाबेस में संग्रहीत कच्चे, अव्यवस्थित डेटा को नियंत्रित करना सीखें, ताकि सटीक अंतर्दृष्टियाँ निकाल सकें।

डेटा तैयारी

4 घंटे

कोर्स

Python में Bayesian डेटा विश्लेषण

  • मध्यमकौशल स्तर
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Bayesian डेटा विश्लेषण के फ़ायदों को जानें, और इसे कई वास्तविक-विश्व उपयोग मामलों में लागू करें!

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

Python में वित्तीय डेटा इम्पोर्ट और मैनेज करना

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 65 समीक्षाएँ

इस पाठ्यक्रम में, आप विभिन्न टूल्स और स्रोतों का उपयोग करके Python में वित्तीय डेटा आयात और प्रबंधित करना सीखेंगे।

अनुप्रयुक्त वित्त

5 घंटे

कोर्स

CrewAI के साथ AI एजेंट बनाना

  • मध्यमकौशल स्तर
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  • 110 समीक्षाएँ

CrewAI के साथ साथ मिलकर काम करने वाली AI टीमें बनाएं, वर्कफ़्लो स्वचालित करें, और कंटेंट जनरेट करें।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

1 घंटा

कोर्स

Power BI में Python परिचय

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 157 समीक्षाएँ

Power BI में डेटा तैयारी, विज़ुअलाइज़ेशन और सहसंबंध गुणांक निकालने के लिए Python स्क्रिप्ट्स का उपयोग करना सीखें।

डेटा मैनिपुलेशन

3 घंटे

कोर्स

DVC के साथ डेटा वर्ज़निंग परिचय

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 424 समीक्षाएँ

ML डेटा प्रबंधन के लिए Data Version Control का अन्वेषण करें। सेटअप में महारत हासिल करें, पाइपलाइनों को स्वचालित करें, और मॉडलों का सहज मूल्यांकन करें।

मशीन लर्निंग

3 घंटे

कोर्स

Python में Optimization परिचय

  • मध्यमकौशल स्तर
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  • 208 समीक्षाएँ

Python के SciPy और PuLP से वास्तविक-विश्व अनुकूलन समस्याएँ हल करना सीखें, बुनियादी से लेकर बाधित और जटिल अनुकूलन तक।

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

कोर्स

Redshift परिचय

  • मध्यमकौशल स्तर
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Amazon Redshift के SQL, डेटा प्रबंधन, अनुकूलन और सुरक्षा में महारत हासिल करें।

डेटा इंजीनियरिंग

4 घंटे

कोर्स

इंटरमीडिएट Regression with statsmodels in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
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एकाधिक व्याख्यात्मक चरों के साथ रैखिक और लॉजिस्टिक प्रतिगमन करना सीखें।

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

Working with Dates and Times in R

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

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

4 घंटे

कोर्स

Power BI में Time Series Analysis

  • मध्यमकौशल स्तर
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  • 285 समीक्षाएँ

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

कोर्स

Python में अपनी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बेहतर करें

  • मध्यमकौशल स्तर
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प्रभावी और आकर्षक विज़ुअलाइज़ेशन बनाना सीखें, जो परिणामों को कुशलता और प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने में मदद करें।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

4 घंटे

कोर्स

Experimental Design in R

  • मध्यमकौशल स्तर
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  • 364 समीक्षाएँ

In this course youll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

Unsupervised Learning in R

  • मध्यमकौशल स्तर
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  • 109 समीक्षाएँ

This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

मशीन लर्निंग

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कोर्स

Python में MongoDB परिचय

  • मध्यमकौशल स्तर
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MongoDB के साथ लचीले ढंग से संरचित डेटा को हेरफेर और विश्लेषण करना सीखें।

डेटा इंजीनियरिंग

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कोर्स

Python में Monte Carlo Simulations

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Python से अपनी खुद की Monte Carlo सिमुलेशन डिज़ाइन और चलाना सीखें!

प्रायिकता और सांख्यिकी

4 घंटे

कोर्स

AWS पर Deployments को ऑटोमेट करना

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Build CI/CD pipelines with AWS CodePipeline, CodeBuild, and CodeDeploy. Automate blue/green and canary releases, and define infrastructure with CloudFormation.

क्लाउड

3 घंटे

कोर्स

AWS पर एप्लिकेशन डिप्लॉय करना

  • मध्यमकौशल स्तर
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AWS पर Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch और X-Ray के साथ ऐप्स तैनात, सुरक्षित और संचालित करें। DVA-C02 परीक्षा के लिए व्यावहारिक तैयारी।

क्लाउड

3 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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