कोर्स
Working with the OpenAI Responses API
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 61 समीक्षाएँ
Build smart, interactive, and reliable AI applications easier than ever before with the OpenAI Responses API and GPT-5.
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
अपना मुफ़्त खाता बनाएं
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।
348 कोर्स
कोर्स
Time Series Analysis in Tableau
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 153 समीक्षाएँ
In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Marketing Analytics in Tableau
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 86 समीक्षाएँ
Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.
डेटा तैयारी
कोर्स
Building Recommendation Engines in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 142 समीक्षाएँ
Learn to build recommendation engines in Python using machine learning techniques.
मशीन लर्निंग
कोर्स
Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 23 समीक्षाएँ
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
क्लाउड
कोर्स
Importing Data in Java
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 55 समीक्षाएँ
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
कोर्स
Analyzing IoT Data in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 102 समीक्षाएँ
Learn how to import, clean and manipulate IoT data in Python to make it ready for machine learning.
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Importing and Managing Financial Data in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 103 समीक्षाएँ
Learn how to access financial data from local files as well as from internet sources.
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Machine Learning for Marketing in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 168 समीक्षाएँ
From customer lifetime value, predicting churn to segmentation - learn and implement Machine Learning use cases for Marketing in Python.
मशीन लर्निंग
कोर्स
Machine Learning in the Tidyverse
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 112 समीक्षाएँ
Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.
मशीन लर्निंग
कोर्स
Credit Risk Modeling in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 83 समीक्षाएँ
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Sentiment Analysis in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 95 समीक्षाएँ
Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.
मशीन लर्निंग
कोर्स
Analyzing Social Media Data in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 32 समीक्षाएँ
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
डेटा मैनिपुलेशन
मशीन लर्निंग
कोर्स
Python for R Users
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 78 समीक्षाएँ
This course is for R users who want to get up to speed with Python!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
End-to-End RAG with Weaviate
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.6+
- 16 समीक्षाएँ
Master RAG with Weaviate! Embed text and images for retrieval, and experiment with vector, BM25, and hybrid search.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Building AI Agents with Haystack
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 40 समीक्षाएँ
Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Error and Uncertainty in Google Sheets
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 138 समीक्षाएँ
Learn to distinguish real differences from random noise, and explore psychological crutches we use that interfere with our rational decision making.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Develop Azure Event-based and Message-based Solutions
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 59 समीक्षाएँ
Learn to design scalable event-driven architectures in Azure using messaging services and real-world integrations.
क्लाउड
कोर्स
Cleaning Data in Java
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 60 समीक्षाएँ
Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.
डेटा आयात और सफ़ाई
कोर्स
Nonlinear Modeling with Generalized Additive Models (GAMs) in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 62 समीक्षाएँ
GAMs model relationships in data as nonlinear functions that are highly adaptable to different types of data science problems.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Monitor and Troubleshoot Azure Solutions
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 64 समीक्षाएँ
Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.
क्लाउड
कोर्स
Text-to-Query Agents with MongoDB and LangGraph
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 34 समीक्षाएँ
Discover how to talk to your data using text-to-query AI agents with MongoDB and LangGraph.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Time Series Analysis in PostgreSQL
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 92 समीक्षाएँ
Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Visualizing Geospatial Data in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.5+
- 86 समीक्षाएँ
Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Statistical Simulation in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 28 समीक्षाएँ
Learn to solve increasingly complex problems using simulations to generate and analyze data.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Introduction to Modern Data Engineering with Snowflake
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 7 समीक्षाएँ
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
Text Mining with Bag-of-Words in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 137 समीक्षाएँ
Learn the bag of words technique for text mining with R.
मशीन लर्निंग
कोर्स
Case Study: Financial Analysis in KNIME
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 115 समीक्षाएँ
Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Market Basket Analysis in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 84 समीक्षाएँ
Explore association rules in market basket analysis with R by analyzing retail data and creating movie recommendations.
डेटा मैनिपुलेशन
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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