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Data Structures and Algorithms in Python
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लिंक्ड लिस्ट, स्टैक, क्यू, हैश टेबल और ग्राफ जैसी डेटा संरचनाएँ; और सर्च व सॉर्ट एल्गोरिदम सीखें!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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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लिंक्ड लिस्ट, स्टैक, क्यू, हैश टेबल और ग्राफ जैसी डेटा संरचनाएँ; और सर्च व सॉर्ट एल्गोरिदम सीखें!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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डेटा इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो को लागू और शेड्यूल करना सीखें।
डेटा इंजीनियरिंग
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Learn the fundamentals of working with big data with PySpark.
डेटा इंजीनियरिंग
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Build powerful multi-agent systems by applying emerging agentic design patterns in the LangGraph framework.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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What makes LLMs tick? Discover how transformers revolutionized text modeling and kickstarted the generative AI boom.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Apply PyTorch to images and use deep learning models for object detection with bounding boxes and image segmentation generation.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Master Git’s advanced features to streamline data science and engineering workflows, from complex merging to large-scale project optimization.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Dive in and learn how to create classes and leverage inheritance and polymorphism to reuse and optimize code.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Master Python testing: Learn methods, create checks, and ensure error-free code with pytest and unittest.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Discover the exciting world of Deep Learning for Text with PyTorch and unlock new possibilities in natural language processing and text generation.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Take your dbt skills to the next level with this hands-on course designed for data engineers and analytics professionals.
डेटा इंजीनियरिंग
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Learn how to use MLflow to simplify the complexities of building machine learning applications. Explore MLflow tracking, projects, models, and model registry.
मशीन लर्निंग
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Start your reinforcement learning journey! Learn how agents can learn to solve environments through interactions.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.
मशीन लर्निंग
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This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.
मशीन लर्निंग
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Learn how to use FastAPI to develop APIs that support AI models, built to meet real-world demands.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Build your OOP skills with descriptors, multilevel inheritance, and abstract base classes!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control
मशीन लर्निंग
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Learn how to clean data with Apache Spark in Python.
डेटा तैयारी
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Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.
मशीन लर्निंग
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Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.
मशीन लर्निंग
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Learn how to transform raw data into clean, reliable models with dbt through hands-on, real-world exercises.
डेटा इंजीनियरिंग
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In this interactive course, you’ll learn how to use functions for your Tableau calculations and when you should use them!
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Learn and use powerful Deep Reinforcement Learning algorithms, including refinement and optimization techniques.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Learn to conduct image analysis using Keras with Python by constructing, training, and evaluating convolutional neural networks.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Learn how to manipulate data and create machine learning feature sets in Spark using SQL in Python.
डेटा मैनिपुलेशन
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Prepare for your next coding interviews in Python.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.
अनुप्रयुक्त वित्त
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कोड विश्लेषण, प्रदर्शन अनुकूलन, सुरक्षा और सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्चर निर्णयों के लिए AI को वरिष्ठ इंजीनियरिंग साझेदार की तरह उपयोग करना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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।
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।
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।
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।
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।
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।
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।
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।
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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