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Python में Linear Classifiers
- मध्यमकौशल स्तर
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इस पाठ्यक्रम में आप लॉजिस्टिक रिग्रेशन और SVM जैसे रैखिक वर्गीकारकों के विवरण सीखेंगे।
मशीन लर्निंग
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।
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कोर्स
Intermediate Object-Oriented Programming in Python
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
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डिस्क्रिप्टर्स, मल्टीलेवल इनहेरिटेंस और एब्स्ट्रैक्ट बेस क्लासेस के साथ अपनी OOP स्किल्स बढ़ाएँ!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Tableau में Data Visualization
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 924 समीक्षाएँ
डेटा विश्लेषकों के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सबसे ज़्यादा मांग वाले कौशलों में से एक है। यह पाठ्यक्रम Tableau से निष्कर्ष बेहतर प्रस्तुत करना सिखाता है।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Reshaping Data with tidyr
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 511 समीक्षाएँ
Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Java में डेटा टाइप्स और Exceptions
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 765 समीक्षाएँ
Plain Old Java Objects के साथ काम करना सीखें, Collections Framework में महारत हासिल करें, और exceptions को प्रो की तरह संभालें, logging के साथ!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
GDPR को समझना
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 661 समीक्षाएँ
GDPR सिद्धांतों की स्पष्ट समझ पाएँ और इस व्यापक पाठ्यक्रम में GDPR-अनुपालक प्रक्रियाएँ स्थापित करें।
डेटा साक्षरता
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MLflow परिचय
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 891 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
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Data Ethics परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 2,640 समीक्षाएँ
Explore data ethics with this comprehensive introductory course, covering principles, AI ethics, and practical skills to ensure responsible data use.
डेटा साक्षरता
कोर्स
PyTorch के साथ Transformer Models
- उन्नतकौशल स्तर
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- 984 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
Databricks में Spark SQL के साथ Data Transformation
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 229 समीक्षाएँ
एंड-टू-एंड डेटा पाइपलाइन बनाएं - सफाई और एग्रीगेशन से लेकर स्ट्रीमिंग और ऑर्केस्ट्रेशन तक।
डेटा इंजीनियरिंग
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
Hypothesis Testing in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 1,075 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
SQL में रिपोर्टिंग
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अपने SQL रिपोर्ट और डैशबोर्ड बनाना सीखें, साथ ही डेटा अन्वेषण, सफाई और सत्यापन कौशल निखारें।
रिपोर्टिंग
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Python में Web Scraping
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इंटरनेट से जानकारी प्राप्त और पार्स करना सीखें Python लाइब्रेरी scrapy का उपयोग करके।
डेटा तैयारी
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Python में Time Series Analysis
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इस चार घंटे के पाठ्यक्रम में, आप Python में समय-श्रृंखला डेटा का विश्लेषण करने की मूल बातें सीखेंगे।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
pandas के साथ डेटा को रीशेप करना
- मध्यमकौशल स्तर
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वाइड से लॉन्ग फ़ॉर्मेट में DataFrames को रूपांतरित करें, rows और columns को stack और unstack करें, और multi-index DataFrames को संभालें।
डेटा मैनिपुलेशन
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इंटरमीडिएट Data Visualization with ggplot2
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ggplot2 में facets, coordinate systems और statistics का उपयोग करके अर्थपूर्ण व्याख्यात्मक प्लॉट बनाना सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Introduction to Google Workspace with Gemini
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 514 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
R में डेटा क्लीनिंग
- मध्यमकौशल स्तर
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डेटा को जितनी जल्दी और सटीकता से संभव हो साफ़ करना सीखें, ताकि आप कच्चे डेटा से शानदार अंतर्दृष्टि तक पहुँच सकें।
डेटा तैयारी
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Python में Explainable AI
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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
Data Storytelling Case Study: College Majors
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 1,021 समीक्षाएँ
Data storytelling is a high-demand skill that elevates analytics. Learn narrative building and visualizations in this course with a college major dataset!
डेटा साक्षरता
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Reporting with R Markdown
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- 4.7+
- 360 समीक्षाएँ
R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
रिपोर्टिंग
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Python में Portfolio Analysis परिचय
- उन्नतकौशल स्तर
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- 416 समीक्षाएँ
जोखिम और प्रदर्शन के सार्थक मापों की गणना करना सीखें, और वांछित जोखिम-प्रतिफल संतुलन के लिए एक इष्टतम पोर्टफोलियो तैयार करें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Databricks Genie परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 170 समीक्षाएँ
Databricks Genie के साथ सरल अंग्रेज़ी में डेटा प्रश्न पूछें - स्पेस बनाएं, व्यावसायिक भाषा क्यूरेट करें, और गुणवत्ता मॉनिटर करें।
डेटा इंजीनियरिंग
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मानव संसाधन (HR) के लिए AI
- बुनियादीकौशल स्तर
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AI के साथ सहयोग करें ताकि भर्ती, लोगों के संचालन और नीति सहभागिता को तेज़ और अधिक निष्पक्ष बनाया जा सके।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey
- मध्यमकौशल स्तर
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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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R में Supervised Learning: Classification
- मध्यमकौशल स्तर
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- 156 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में आप वर्गीकरण के लिए मशीन लर्निंग की मूल बातें सीखेंगे।
मशीन लर्निंग
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Foundations of Probability in R
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In this course, youll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Python में फाइनेंशियल ट्रेडिंग
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- 317 समीक्षाएँ
Python में कस्टम ट्रेडिंग रणनीतियाँ लागू करना, उनका बैकटेस्ट करना, और उनके प्रदर्शन का मूल्यांकन करना सीखें!
अनुप्रयुक्त वित्त
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Model Context Protocol: Advanced Topics
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 127 समीक्षाएँ
Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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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