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डेटा, AI, और क्लाउड पाठ्यक्रम

महत्वपूर्ण कौशलों में महारत हासिल करें

विशेषज्ञ 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
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38 पाठ्यक्रम

पाठ्यक्रम

Introduction to Python for Finance

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 3.6K

Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Financial Modeling in Excel

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 2.1K

Learn about Excel financial modeling, including cash flow, scenario analysis, time value, and capital budgeting.

अनुप्रयुक्त वित्त

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Financial Analysis in Power BI

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 1.6K

Learn how to perform financial analysis in Power BI or apply any existing financial skills using Power BI data visualizations.

अनुप्रयुक्त वित्त

6 घंटे

पाठ्यक्रम

Intermediate Python for Finance

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 1.5K

Build on top of your Python skills for Finance, by learning how to use datetime, if-statements, DataFrames, and more.

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Introduction to R for Finance

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 898

Learn essential data structures such as lists and data frames and apply that knowledge directly to financial examples.

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Credit Risk Modeling in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 690

Learn how to prepare credit application data, apply machine learning and business rules to reduce risk and ensure profitability.

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Introduction to Financial Concepts in Python

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 686

Using Python and NumPy, learn the most fundamental financial concepts.

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Introduction to Portfolio Risk Management in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 682

Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Financial Trading in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 603

Learn to implement custom trading strategies in Python, backtest them, and evaluate their performance!

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Quantitative Risk Management in Python

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 536

Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Importing and Managing Financial Data in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 519

In this course, youll learn how to import and manage financial data in Python using various tools and sources.

अनुप्रयुक्त वित्त

5 घंटे

पाठ्यक्रम

Case Study: Net Revenue Management in Excel

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 513

You will use Net Revenue Management techniques in Excel for a Fast Moving Consumer Goods company.

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Math for Finance Professionals

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 494

Learn essential finance math skills with practical Excel exercises and real-world examples.

अनुप्रयुक्त वित्त

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Financial Analytics in Google Sheets

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 480

Learn how to build a graphical dashboard with Google Sheets to track the performance of financial securities.

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Introduction to Portfolio Analysis in Python

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 447

Learn how to calculate meaningful measures of risk and performance, and how to compile an optimal portfolio for the desired risk and return trade-off.

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Financial Modeling in Google Sheets

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 442

Learn basic business modeling including cash flows, investments, annuities, loan amortization, and more using Google Sheets.

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Corporate Finance Fundamentals

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 435

Learn key financial concepts such as capital investment, WACC, and shareholder value.

अनुप्रयुक्त वित्त

2 घंटे

पाठ्यक्रम

Introduction to Financial Statements in Power BI

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 422

Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Case Study: Mortgage Trading Analysis in Power BI

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 396

In this Power BI case study you’ll play the role of a junior trader, analyzing mortgage trading and enhancing your data modeling and financial analysis skills.

अनुप्रयुक्त वित्त

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Intermediate R for Finance

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 349

Learn about how dates work in R, and explore the world of if statements, loops, and functions using financial examples.

अनुप्रयुक्त वित्त

5 घंटे

पाठ्यक्रम

Analyzing Financial Statements in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 338

Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

पाठ्यक्रम

GARCH Models in Python

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 336

Learn about GARCH Models, how to implement them and calibrate them on financial data from stocks to foreign exchange.

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Introduction to Portfolio Analysis in R

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 303

Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.

अनुप्रयुक्त वित्त

5 घंटे

पाठ्यक्रम

Introduction to Business Valuation

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 244

Learn business valuation with real-world applications and case studies using discounted cash flows (DCF).

अनुप्रयुक्त वित्त

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Case Study: Financial Analysis in KNIME

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 218

Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.

अनुप्रयुक्त वित्त

3 घंटे

पाठ्यक्रम

Quantitative Risk Management in R

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 188

Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.

अनुप्रयुक्त वित्त

5 घंटे

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

4 घंटे

पाठ्यक्रम

GARCH Models in R

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 161

Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

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

4 घंटे

पाठ्यक्रम

Loan Amortization in Google Sheets

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 127

Learn how to build an amortization dashboard in Google Sheets with financial and conditional formulas.

अनुप्रयुक्त वित्त

4 घंटे

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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