कोर्स
Excel में Data Preparation
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 7,580 समीक्षाएँ
Excel डेटा को logical functions, nested formulas, lookup functions और PivotTables से तैयार करना सीखें।
डेटा तैयारी
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
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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।
28 कोर्स
कोर्स
Excel में Power Query परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,636 समीक्षाएँ
उन्नत डेटा रूपांतरण और सफाई के लिए Excel Power Query का उपयोग करें, ताकि निर्णय-निर्माण और विश्लेषण बेहतर हो सके।
डेटा तैयारी
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Power BI में Data Preparation
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 8,797 समीक्षाएँ
इस इंटरैक्टिव Power BI पाठ्यक्रम में, आप सीखेंगे कि विश्लेषण के लिए डेटा को तैयार करने हेतु Power Query Editor का उपयोग करके उसे कैसे रूपांतरित और आकार दें।
डेटा तैयारी
कोर्स
Python में डेटा क्लीनिंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 5,338 समीक्षाएँ
गंदे डेटा का निदान और उपचार करना सीखें, और अपने रॉ डेटा को सटीक इनसाइट्स में बदलने के लिए आवश्यक कौशल विकसित करें!
डेटा तैयारी
कोर्स
Python में डेटा आयात का परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,525 समीक्षाएँ
Excel, SQL, SAS और वेब से सीधे Python में डेटा इम्पोर्ट करना सीखें।
डेटा तैयारी
कोर्स
इंटरमीडिएट Importing Data in Python
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,051 समीक्षाएँ
Python डेटा इम्पोर्टिंग कौशल बेहतर करें और वेब व API डेटा के साथ काम करना सीखें।
डेटा तैयारी
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Alteryx परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,606 समीक्षाएँ
Alteryx Designer की दुनिया में प्रवेश करें और टूल का उपयोग करके डेटा लोड, तैयार और समेकित करना सीखें।
डेटा तैयारी
कोर्स
Google Sheets परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,023 समीक्षाएँ
फ़ॉर्मूला, ऑपरेशन और सेल संदर्भ जैसी बुनियादी कौशलों में महारत हासिल करके अपनी Google Sheets को जीवंत बनाएं।
डेटा तैयारी
कोर्स
R में डेटा इम्पोर्ट करने का परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 386 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में, आप readxl और data.table जैसे टूल्स का उपयोग करके R में CSV, XLS और टेक्स्ट फ़ाइलें पढ़ना सीखेंगे।
डेटा तैयारी
कोर्स
pandas के साथ सरल Data Ingestion
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,054 समीक्षाएँ
CSV, स्प्रेडशीट, JSON, SQL डेटाबेस और API जैसे सामान्य फ़ाइल फ़ॉर्मैट और सिस्टम से डेटा प्राप्त करना सीखें।
डेटा तैयारी
कोर्स
इंटरमीडिएट Power Query in Excel
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 1,215 समीक्षाएँ
Excel में अपनी बुनियादी Power Query जानकारी पर आगे बढ़ते हुए, यह मध्यवर्ती पाठ्यक्रम आपको डेटा रूपांतरण में महारत के अगले स्तर तक ले जाता है
डेटा तैयारी
कोर्स
Python में Web Scraping
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 1,106 समीक्षाएँ
इंटरनेट से जानकारी प्राप्त और पार्स करना सीखें Python लाइब्रेरी scrapy का उपयोग करके।
डेटा तैयारी
कोर्स
PostgreSQL डेटाबेस बनाना
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 767 समीक्षाएँ
PostgreSQL डेटाबेस बनाना सीखें और उसकी संरचना, डेटा प्रकारों और डेटाबेस को सामान्यीकृत करने का तरीका जानें।
डेटा तैयारी
कोर्स
Alteryx में Data Preparation
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,184 समीक्षाएँ
Alteryx Designer में डेटा तैयारी, सफाई और विश्लेषण में महारत हासिल करें, चाहे आप नए हों या अनुभवी विश्लेषक।
डेटा तैयारी
कोर्स
Tableau में डेटा कनेक्ट करना
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,260 समीक्षाएँ
Tableau को विभिन्न डेटा स्रोतों से जोड़ना और सुचारु विश्लेषण के लिए डेटा तैयार करना सीखें।
डेटा तैयारी
कोर्स
R में डेटा क्लीनिंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 851 समीक्षाएँ
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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KNIME परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 566 समीक्षाएँ
KNIME Analytics Platform का उपयोग करके डेटा एक्सेस, सफाई और विश्लेषण करना सीखें, no-code/low-code दृष्टिकोण के साथ।
डेटा तैयारी
कोर्स
PySpark के साथ डेटा क्लीनिंग
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 528 समीक्षाएँ
Python में Apache Spark से डेटा साफ़ करना सीखें।
डेटा तैयारी
कोर्स
इंटरमीडिएट Google Sheets
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 867 समीक्षाएँ
अपने Google Sheets शब्दावली को डेटा प्रकारों में और गहराई से जाकर बढ़ाएँ, जिसमें संख्यात्मक डेटा, तार्किक डेटा और अनुपस्थित डेटा शामिल हैं।
डेटा तैयारी
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इंटरमीडिएट Importing Data in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 296 समीक्षाएँ
किसी भी प्रारूप में डेटा पार्स करें। चाहे वह फ्लैट फ़ाइलें हों, सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर, डेटाबेस, या सीधे वेब से डेटा।
डेटा तैयारी
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R में Missing Data से निपटना
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 150 समीक्षाएँ
naniar के साथ डेटा को आसानी से विज़ुअलाइज़, एक्सप्लोर और गायब डेटा इम्प्यूट करें, जो missing data के लिए tidyverse-friendly तरीका है।
डेटा तैयारी
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केस स्टडी: Alteryx में सेल्स डेटा का विश्लेषण
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 513 समीक्षाएँ
रिटेल डेटा केस स्टडी में Alteryx Designer का उपयोग करके बिक्री विश्लेषण और रणनीतिक निर्णय-निर्माण को बेहतर बनाएं।
डेटा तैयारी
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PostgreSQL डेटाबेस में डेटा क्लीनिंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 480 समीक्षाएँ
अपने PostgreSQL डेटाबेस में संग्रहीत कच्चे, अव्यवस्थित डेटा को नियंत्रित करना सीखें, ताकि सटीक अंतर्दृष्टियाँ निकाल सकें।
डेटा तैयारी
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SQL Server डेटाबेस में डेटा क्लीनिंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 209 समीक्षाएँ
कच्चे डेटा को साफ़ करने और उसे सटीक अंतर्दृष्टियों में बदलने के लिए आवश्यक कौशल विकसित करें।
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Tableau में मार्केटिंग एनालिटिक्स
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 96 समीक्षाएँ
Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.
डेटा तैयारी
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Web Scraping in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 101 समीक्षाएँ
Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.
डेटा तैयारी
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KNIME में Data Transformation
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 302 समीक्षाएँ
अपने KNIME कौशल को हमारे पाठ्यक्रम के साथ बढ़ाएँ: डेटा रूपांतरण, कॉलम संचालन और वर्कफ़्लो अनुकूलन।
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केस स्टडी: Alteryx में फिटनेस डेटा का विश्लेषण
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 60 समीक्षाएँ
वास्तविक फिटनेस डेटा के साथ अपनी Alteryx कौशल को आगे बढ़ाएँ, ताकि लक्षित मार्केटिंग रणनीतियाँ और नवोन्मेषी उत्पाद विकसित कर सकें!
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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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