डाटा विज्ञान के आधार

यह एक प्रारंभिक चरण है, जिसमें कोशिकाओं का अध्ययन किया जाता है, उनकी संरचना का अध्ययन किया जाता है और उनके कार्यों का विश्लेषण किया जाता है।

4.6 (3,036) ⏱ 1 घंटे 15 मिनट 📚 11 पाठ

इस कोर्स के बारे में

डेटा आधुनिक निर्णय लेने और नवाचार के पीछे की प्रमुख शक्ति है। आप क्या सीखेंगे: • बुनियादी डेटा विज्ञान शब्दावली और बुनियादी अवधारणाओं को समझें • डेटा संग्रह, सफाई और तैयारी के मूल सिद्धांतों को सीखना • छिपे हुए रुझानों को उजागर करने के लिए डेटा का अन्वेषण और दृश्यीकरण कैसे करें, यह सीखें। • सूचनाओं का विश्लेषण करने के लिए मूल सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करें। • मशीन लर्निंग और एआई सिद्धांतों की बुनियादी समझ का निर्माण करना • कच्चे डेटासेट से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि निकालने का अभ्यास हम प्रमुख शब्दावली, बुनियादी अवधारणाओं और बुनियादी परिभाषाओं को समझाने से शुरू करते हैं, फिर धीरे-धीरे व्यावहारिक अभ्यासों में जाते हैं। आप कच्चे जानकारी को इकट्ठा करने से लेकर अपनी अंतिम अंतर्दृष्टि को संप्रेषित करने तक पूरे डेटा जीवन चक्र का पता लगाएंगे। यह कोर्स विशेष रूप से पूर्ण शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें कोई पूर्व प्रोग्रामिंग, उन्नत गणित या तकनीकी अनुभव की आवश्यकता नहीं है। आज डेटा की दुनिया में अपनी यात्रा शुरू करें और नए विश्लेषणात्मक कौशल का पता लगाएं।

आपको क्या मिलेगा

  • 📜 समापन प्रमाणपत्र
    अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें
  • ♾️ लाइफटाइम एक्सेस
    कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं
  • 📱 फ़ोन या कंप्यूटर
    कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर
  • 💸 30-दिन वापसी
    बिना सवाल
  • छोटा और केंद्रित
    1 घंटे 15 मिनट व्यावहारिक सामग्री

समीक्षाएँ (4)

هشام طارق EG सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 2026-05-15T04:34:58+00:00

यह एक अच्छी शुरुआत थी। संरचना तार्किक है, और यह मूल बातों को प्रभावी ढंग से कवर करता है। उन्नत शिक्षार्थियों के लिए शायद बहुत परिचयात्मक हो।

松本 陸 JP
★ 4 · 2026-05-04T19:42:58+00:00

काफी अच्छी नींव। स्पष्टीकरण आम तौर पर स्पष्ट थे, और संरचना समझ में आई। मैं कहूँगा कि यह एक सार्थक कोर्स है।

Juma Omondi KE सत्यापित शिक्षार्थी
★ 3 · 2026-01-12T14:40:58+00:00

अच्छा अवलोकन, लेकिन यदि आप गहन जानकारी की तलाश में हैं, तो यह बहुत उच्च-स्तरीय हो सकता है। मूलभूत ज्ञान बनाने के लिए ठोस।

Poppy Martinez AU सत्यापित शिक्षार्थी
★ 5 · 2025-07-25T18:40:58+00:00

शानदार कोर्स! जानकारी का प्रवाह एकदम सही था, और उदाहरणों ने अवधारणाओं को वास्तव में मजबूत किया। बहुत पसंद आया!

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शिक्षार्थियों ने यह भी लिया

1. विज्ञान और प्रौद्योगिकी का समन्वय।

इनपुटों को निकालना, पूर्वानुमान मॉडल बनाना और आधुनिक डेटा विश्लेषण तकनीकों का उपयोग करके जटिल समस्याओं को हल करना सीखें।
★ 5.0 (6,972)
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MATLAB और AWS के साथ डेटा साइंस का परिचय

MATLAB का उपयोग करके, शून्य पूर्व अनुभव के साथ भी, डेटा को प्रोसेस करना, लो-कोड टूल के साथ मशीन लर्निंग मॉडल बनाना और अपने वर्कफ़्लो को AWS तक स्केल करना सीखें।
★ 4.9 (14)
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1. विज्ञान का विकास 2. विज्ञान का विकास

1. नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता, नैतिकता,
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व्यापार के नेताओं के लिए मशीन लर्निंग रणनीति

यह तकनीकी टीमों के साथ सहयोग, और डेटा-चालित निर्णय लेने के माध्यम से बुनियादी एआई अवधारणाओं के माध्यम से मशीन सीखने के अवसरों की पहचान करने के लिए सीखें।
★ 4.8 (1,588)
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +

बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।

मैं भुगतान कैसे करूँ? +

Stripe के माध्यम से कार्ड से, या क्रिप्टोकरेंसी से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।

क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +

हाँ — 30 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।

मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +

हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।

क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +

हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।

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