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Introduction to Python
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 8,788 समीक्षाएं
Master the basics of data analysis with Python in just four hours. This online course will introduce the Python interface and explore popular packages.
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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Master the basics of data analysis with Python in just four hours. This online course will introduce the Python interface and explore popular packages.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Master the Power BI basics and learn to use the data visualization software to build impactful reports.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Explore what AI is and how to use it responsibly for smarter, more productive work!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Learn the fundamentals of AI agents, their components, and real-world use—no coding required.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Learn how to create and query relational databases using SQL in just two hours.
डेटा प्रकलन
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Learn how to write effective prompts with ChatGPT to apply in your workflow today.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Explore AI ethics focusing on principles, fairness, bias reduction, and trust in AI design.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Start your journey developing AI-powered applications with the OpenAI API. Learn about the functionality that underpins popular AI applications like ChatGPT.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Master the basics of data analysis in R, including vectors, lists, and data frames, and practice R with real data sets.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Level up your data science skills by creating visualizations using Matplotlib and manipulating DataFrames with pandas.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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An introduction to data science with no coding involved.
डेटा साक्षरता
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Accompanied at every step with hands-on practice queries, this course teaches you everything you need to know to analyze data using your own SQL code today!
डेटा प्रकलन
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Master the Excel basics and learn to use this spreadsheet tool to conduct impactful analysis.
डेटा प्रकलन
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Master the fundamentals of programming in Python. No prior knowledge required!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!
मशीन लर्निंग
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A non-coding introduction to cloud computing, covering key concepts, terminology, and tools.
क्लाउड
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Data is all around us, which makes data literacy an essential life skill.
डेटा साक्षरता
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Learn the basic concepts of Artificial Intelligence, such as machine learning, deep learning, NLP, generative AI, and more.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Level up your SQL knowledge and learn to join tables together, apply relational set theory, and work with subqueries.
डेटा प्रकलन
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Discover how data engineers lay the groundwork that makes data science possible. No coding involved!
डेटा इंजीनियरिंग
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Gain an introduction to data in this hands-on course. Learn the basics of data types and structures, the DIKW framework, data ethics and more.
डेटा साक्षरता
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Learn how to use ChatGPT. Discover best practices for writing prompts and explore common business use cases for the powerful AI tool.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Learn how to use Claude Code effectively in your daily development workflows.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Discover the fundamentals of Git for version control in your software and data projects.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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An introduction to machine learning with no coding involved.
मशीन लर्निंग
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Discover how to begin responsibly leveraging generative AI. Learn how generative AI models are developed and how they will impact society moving forward.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Learn how to analyze data with PivotTables and intermediate logical functions before moving on to tools such as what-if analysis and forecasting.
रिपोर्टिंग
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Discover the full potential of LLMs with our conceptual course covering LLM applications, training methodologies, ethical considerations, and latest research.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Learn how to import and clean data, calculate statistics, and create visualizations with pandas.
डेटा प्रकलन
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Master the complex SQL queries necessary to answer a wide variety of data science questions and prepare robust data sets for analysis in PostgreSQL.
डेटा प्रकलन
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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