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डेटा साइंस सीखना

Data Science Tutorials

Learn data science and AI with step-by-step tutorials on the DataCamp blog. Master Python, SQL, machine learning, and build your own AI agents.
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Devin के साथ सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट: सुरक्षा, डिप्लॉयमेंट, मेंटेनेंस (भाग 4)

जानें कि Devin का उपयोग करके NextAuth से वास्तविक यूज़र ऑथ कैसे जोड़ें, Sentry से त्रुटियाँ मॉनिटर करें, और प्रीव्यू URL के साथ फ्रंटएंड को Vercel पर डिप्लॉय करें।
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Marie Fayard

25 सितंबर 2026

Devstral क्विकस्टार्ट गाइड: Mistral AI का LLM लोकली चलाएँ

Mistral Inference के साथ लोकली और OpenHands में Mistral AI API का उपयोग करके Devstral चलाना सीखें।
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Abid Ali Awan

25 सितंबर 2026

मैट्रिक्स डायगोनलाइज़ेशन: एक व्यापक मार्गदर्शिका

समझें कि मैट्रिसों को कब और कैसे डायगोनलाइज़ किया जा सकता है, और डेटा साइंस तथा कम्प्यूटेशनल रैखिक बीजगणित के लिए यह क्यों महत्वपूर्ण है।
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Arunn Thevapalan

25 सितंबर 2026

SQL और PL/SQL में अंतर: किसे कब इस्तेमाल करें

SQL और PL/SQL के प्रमुख अंतर, उनके आदर्श उपयोग के मामले, और कुशल डेटाबेस डेवलपमेंट के लिए सही टूल चुनने के व्यावहारिक सुझाव समझें।
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Allan Ouko

25 सितंबर 2026

SQL में WHERE और HAVING के बीच अंतर

जानें कि SQL क्वेरियों में WHERE पंक्ति-स्तर के डाटा को फ़िल्टर करता है, जबकि HAVING एग्रीगेशन के बाद समूहित डाटा को फ़िल्टर करता है—और इनके अलग-अलग उपयोगों में महारत पाएं।
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Islam Salahuddin

25 सितंबर 2026

डिफरेंशियल इक्वेशंस: मूल बातें से लेकर ML अनुप्रयोगों तक

डिफरेंशियल इक्वेशंस का व्यावहारिक परिचय — मुख्य प्रकार, वर्गीकरण, विश्लेषणात्मक और संख्यात्मक हल विधियाँ, और उनका ग्रेडिएंट डीसेंट, रिग्रेशन, तथा टाइम सीरीज़ मॉडलिंग में वास्तविक-world रोल।
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Dario Radečić

25 सितंबर 2026

Dify AI: डेमो प्रोजेक्ट के साथ एक गाइड

जानें Dify क्या है और इसकी लो-कोड ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफ़ेस का उपयोग करके AI ट्रैवल एजेंट कैसे बनाएं।
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François Aubry

25 सितंबर 2026

Python का उपयोग करके लेटेंट सेमांटिक एनालिसिस

इस ट्यूटोरियल में, आप सीखेंगे कि Python में लेटेंट सेमांटिक एनालिसिस का उपयोग करके दिए गए दस्तावेज़ों से छिपे हुए विषय कैसे खोजें।
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Avinash Navlani

25 सितंबर 2026

डिस्क्रीट प्रायिकता वितरण: उदाहरणों के साथ समझाया गया

डेटा साइंस में डिस्क्रीट प्रायिकता वितरण समझें। PMF, CDF, और Bernoulli, Binomial, तथा Poisson जैसे प्रमुख प्रकारों को Python उदाहरणों के साथ जानें।
Vaibhav Mehra's photo

Vaibhav Mehra

25 सितंबर 2026

Python में Ray फ्रेमवर्क का उपयोग करके वितरित प्रोसेसिंग

स्केलेबल वितरित सिस्टम की शक्ति अनलॉक करें: Python में Ray फ्रेमवर्क पर एक मार्गदर्शिका
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Moez Ali

25 सितंबर 2026

असंतुलित डेटा के साथ गहराई से समझ

असंतुलित डेटासेट से निपटने की तकनीकों को सीखें।
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Sayak Paul

25 सितंबर 2026