क्लाउड
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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Analyzing Social Media Data in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.9+
- 214
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Network Analysis in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 212
Learn to analyze and visualize network data with the igraph package and create interactive network plots with threejs.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Sentiment Analysis in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 210
Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Python for R Users
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 208
This course is for R users who want to get up to speed with Python!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Visualizing Geospatial Data in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.6+
- 203
Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Develop Azure Event-based and Message-based Solutions
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 193
Learn to design scalable event-driven architectures in Azure using messaging services and real-world integrations.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Machine Learning in the Tidyverse
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 186
Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Time Series Analysis in PostgreSQL
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.9+
- 183
Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Building AI Agents with Haystack
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.9+
- 180
Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Monitor and Troubleshoot Azure Solutions
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 176
Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Nonlinear Modeling with Generalized Additive Models (GAMs) in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 169
GAMs model relationships in data as nonlinear functions that are highly adaptable to different types of data science problems.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Case Studies: Building Web Applications with Shiny in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.9+
- 168
Practice your Shiny skills while building some fun Shiny apps for real-life scenarios!
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Market Basket Analysis in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 167
Explore association rules in market basket analysis with R by analyzing retail data and creating movie recommendations.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
End-to-End RAG with Weaviate
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 165
Master RAG with Weaviate! Embed text and images for retrieval, and experiment with vector, BM25, and hybrid search.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Importing Data in Java
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 164
Learn to import, manipulate, and transform data in Java using the Tablesaw library. Work with CSV files, tabular structures, and complex JSON formats.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Developing R Packages
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 164
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Machine Learning for Marketing Analytics in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.9+
- 162
In this course youll learn how to use data science for several common marketing tasks.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Credit Risk Modeling in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 162
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Text-to-Query Agents with MongoDB and LangGraph
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 159
Discover how to talk to your data using text-to-query AI agents with MongoDB and LangGraph.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Financial Forecasting in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 155
Step into the role of CFO and learn how to advise a board of directors on key metrics while building a financial forecast.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Cleaning Data in Java
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.9+
- 147
Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.
डेटा आयात और सफाई
पाठ्यक्रम
Analyzing Police Activity with pandas
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 147
Explore the Stanford Open Policing Project dataset and analyze the impact of gender on police behavior using pandas.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Analyzing US Census Data in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 146
Learn to use the Census API to work with demographic and socioeconomic data.
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
पाठ्यक्रम
Data Transformation with Polars
- मध्यमकौशल स्तर
- 5.0+
- 144
Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Case Study: Ecommerce Analysis in Tableau
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 144
In ecommerce, increasing sales and reducing expenses are top priorities. In this case study, youll investigate data from an online pet supply company.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Advanced NLP with spaCy
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.6+
- 141
Learn how to use spaCy to build advanced natural language understanding systems, using both rule-based and machine learning approaches.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Pandas Joins for Spreadsheet Users
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 138
Learn how to effectively and efficiently join datasets in tabular format using the Python Pandas library.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Analyzing Social Media Data in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.9+
- 136
Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Introduction to Natural Language Processing in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 135
Gain an overview of all the skills and tools needed to excel in Natural Language Processing in R.
मशीन लर्निंग
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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