कोर्स
कंसल्टिंग के लिए AI
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 218 समीक्षाएँ
जानें कि AI आपकी परामर्श कार्य को अगले स्तर तक कैसे ले जा सकता है! अधिक उत्पादक और प्रभावी ढंग से शोध, विश्लेषण और संचार 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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Google के साथ जारी रखेंअधिक विकल्प दिखाएँया
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।
771 कोर्स
कोर्स
R में डेटा इम्पोर्ट करने का परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 368 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में, आप readxl और data.table जैसे टूल्स का उपयोग करके R में CSV, XLS और टेक्स्ट फ़ाइलें पढ़ना सीखेंगे।
डेटा तैयारी
कोर्स
Python में Web Scraping
- मध्यमकौशल स्तर
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- 1,069 समीक्षाएँ
इंटरनेट से जानकारी प्राप्त और पार्स करना सीखें Python लाइब्रेरी scrapy का उपयोग करके।
डेटा तैयारी
कोर्स
बिज़नेस के लिए मशीन लर्निंग
- बुनियादीकौशल स्तर
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मशीन लर्निंग की बुनियादी बातें समझें और जानें कि इसे व्यवसाय जगत में कैसे लागू किया जाता है।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Tableau में डैशबोर्ड बनाना
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,478 समीक्षाएँ
डेटा-आधारित दुनिया में डैशबोर्ड अनिवार्य हैं। Tableau डैशबोर्ड के साथ व्यावसायिक प्रदर्शन पर अपना प्रभाव बढ़ाएँ।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Introduction to Google Workspace with Gemini
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 378 समीक्षाएँ
You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
डेटा विश्लेषकों के लिए AI
- मध्यमकौशल स्तर
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- 60 समीक्षाएँ
Use AI across every stage of your data analysis. Write sharper prompts, audit data quality, find insights worth chasing, and ship work you can trust.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
R में Exploratory Data Analysis
- मध्यमकौशल स्तर
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- 1,249 समीक्षाएँ
ग्राफिकल और संख्यात्मक तकनीकों का उपयोग करके अपने डेटा की संरचना उजागर करना सीखें।
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
कोर्स
इंटरमीडिएट Power Query in Excel
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 1,136 समीक्षाएँ
Excel में अपनी बुनियादी Power Query जानकारी पर आगे बढ़ते हुए, यह मध्यवर्ती पाठ्यक्रम आपको डेटा रूपांतरण में महारत के अगले स्तर तक ले जाता है
डेटा तैयारी
कोर्स
Hypothesis Testing in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 1,016 समीक्षाएँ
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
कोर्स
MLflow परिचय
- उन्नतकौशल स्तर
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- 780 समीक्षाएँ
MLflow का उपयोग करके मशीन लर्निंग एप्लिकेशन बनाने की जटिलताओं को सरल बनाना सीखें। MLflow ट्रैकिंग, प्रोजेक्ट्स, मॉडल और मॉडल रजिस्ट्री का अन्वेषण करें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
इंटरमीडिएट dbt
- उन्नतकौशल स्तर
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इस व्यावहारिक पाठ्यक्रम के साथ अपनी dbt कौशल को अगले स्तर पर ले जाएँ, जो डेटा इंजीनियरों और एनालिटिक्स पेशेवरों के लिए बनाया गया है।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
PyTorch के साथ Transformer Models
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 875 समीक्षाएँ
LLM कैसे काम करते हैं? जानें कि ट्रांसफॉर्मर्स ने टेक्स्ट मॉडलिंग में कैसे क्रांति लाई और जनरेटिव AI बूम की शुरुआत की।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Python में Linear Classifiers
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 338 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में आप लॉजिस्टिक रिग्रेशन और SVM जैसे रैखिक वर्गीकारकों के विवरण सीखेंगे।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Databricks कॉन्सेप्ट्स
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 894 समीक्षाएँ
Databricks Lakehouse की शक्ति जानें और अपने डेटा इंजीनियरिंग व मशीन लर्निंग कौशल को बढ़ाएँ।
डेटा इंजीनियरिंग
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Gemini in Google Slides
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 367 समीक्षाएँ
Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Data Ethics परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 2,514 समीक्षाएँ
Explore data ethics with this comprehensive introductory course, covering principles, AI ethics, and practical skills to ensure responsible data use.
डेटा साक्षरता
कोर्स
Python में Explainable AI
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
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Scikit-learn, SHAP और LIME का उपयोग करके पारदर्शी, भरोसेमंद और जवाबदेह AI सिस्टमों को परखने और बनाने के लिए आवश्यक कौशल हासिल करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
AWS Security और Cost Management Concepts
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,394 समीक्षाएँ
AWS सुरक्षा, गवर्नेंस और लागत अनुकूलन में महारत हासिल करें, Cloud Practitioner प्रमाणन की तैयारी करें।
क्लाउड
कोर्स
Create Engaging Video with Google Vids
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.9+
- 338 समीक्षाएँ
Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.
क्लाउड
कोर्स
Python में Gymnasium के साथ Reinforcement Learning
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 736 समीक्षाएँ
अपनी reinforcement learning यात्रा शुरू करें! जानें कि एजेंट इंटरैक्शन के माध्यम से वातावरणों को हल करना कैसे सीख सकते हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Microsoft Copilot in Word
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 259 समीक्षाएँ
Word में Microsoft Copilot में महारत हासिल करें, तेज़ी से लिखें, दस्तावेज़ तुरंत समझें, और अधिक प्रभावी ढंग से सहयोग करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
XGBoost के साथ Extreme Gradient Boosting
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 267 समीक्षाएँ
ग्रेडिएंट बूस्टिंग की बुनियादी बातें सीखें और वर्गीकरण व रिग्रेशन समस्याएँ हल करने के लिए XGBoost से अत्याधुनिक मशीन लर्निंग मॉडल बनाएं।
मशीन लर्निंग
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Python में Experimental Design
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- 1,859 समीक्षाएँ
प्रायोगिक डिज़ाइन सेटअप लागू करें और सटीक व वैध निष्कर्षों के लिए मजबूत सांख्यिकीय विश्लेषण करें!
प्रायिकता और सांख्यिकी
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dplyr के साथ डेटा जॉइन करना
- बुनियादीकौशल स्तर
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dplyr के साथ अधिक जटिल प्रश्नों के उत्तर देने के लिए कई तालिकाओं में डेटा को संयोजित करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey
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This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
क्लाउड
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PyTorch के साथ इमेज के लिए डीप लर्निंग
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छवियों पर PyTorch लागू करें और ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, बाउंडिंग बॉक्स और इमेज सेगमेंटेशन जनरेशन के लिए डीप लर्निंग मॉडल का उपयोग करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Data Science for Business
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Learn about data science for managers and businesses and how to use data to strengthen your organization.
डेटा साक्षरता
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Data-Driven Decision Making for Business
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व्यावहारिक डेटा फ्रेमवर्क लागू करके बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेना सीखें—कोडिंग की आवश्यकता नहीं।
नेतृत्व
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Databricks में डेटा मैनेजमेंट
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 880 समीक्षाएँ
Databricks में Delta Lake के साथ डेटा प्रबंधन सीखें, जिसमें ACID लेनदेन, स्कीमा प्रवर्तन और सुरक्षा शामिल हैं।
डेटा प्रबंधन
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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