1. विज्ञान का विकास 2. विज्ञान का विकास

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4.8 (6,730) ⏱ 1 घंटे 26 मिनट 📚 3 पाठ

इस कोर्स के बारे में

यह पाठ्य-आधारित पाठ्यक्रम जटिलता को तोड़ता है, जिससे आपको यह स्पष्ट, वैचारिक समझ मिलती है कि डेटा कैसे एकत्र किया जाता है, इसका विश्लेषण किया जाता है, और वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए इसका उपयोग किया जाता है। लिखित व्याख्याओं और व्यावहारिक परिदृश्यों के माध्यम से प्रमुख अवधारणाओं का पता लगाकर, आप समझेंगे कि संगठन रणनीतिक निर्णय लेने के लिए डेटा का उपयोग कैसे करते हैं। आप क्या सीखेंगे: -डेटा संग्रह से लेकर डेटा विज्ञान जीवन चक्र के मूल चरणों को समझें। -डेटा वैज्ञानिकों, डेटा इंजीनियरों और विश्लेषकों सहित डेटा क्षेत्र में विभिन्न भूमिकाओं के बीच अंतर करें। -ए/बी परीक्षण, समय-सीमा विश्लेषण और पूर्वानुमान जैसी बुनियादी विश्लेषणात्मक विधियों का पता लगाना। -प्रोग्रामिंग के बिना मशीन लर्निंग, गहरे सीखने और आधुनिक जनरेटिव एआई अवधारणाओं को उजागर करना। -एमएलओपी के मूल सिद्धांतों को समझें और डेटा मॉडल की निगरानी और उत्पादन में रखरखाव कैसे किया जाता है। -वास्‍तविक दुनिया के मामलों का विश्लेषण करें और देखें कि डेटा-आधारित अंतर्दृष्टि से किस प्रकार व्‍यापारिक चुनौतियों का समाधान किया जा सकता है। पाठ्यक्रम मूलभूत परिभाषाओं और प्रमुख शब्दावली से शुरू होता है, उसके बाद व्यावहारिक डेटा पद्धतियों, मशीन लर्निंग प्रकारों और आधुनिक एआई अनुप्रयोगों का पता लगाया जाता है। यह पाठ्यक्रम विशेष रूप से पूर्ण प्रारंभिक, व्यवसायिक पेशेवरों, प्रबंधकों और डेटा विज्ञान के बारे में जिज्ञासु किसी के लिए डिज़ाइन किया गया है जो कोड लिखने के बिना एक वैचारिक नींव चाहता है। कोई पूर्व तकनीकी पृष्ठभूमि या गणितीय अनुभव की आवश्यकता नहीं है। डेटा की क्षमता का पता लगाने और आत्मविश्वास के साथ बातचीत में शामिल होने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।

आपको क्या मिलेगा

  • 📜 समापन प्रमाणपत्र
    अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें
  • 💬 Personal AI tutor
    Stuck on a lesson? Ask your built-in tutor anything, any time.
  • ♾️ 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 26 मिनट व्यावहारिक सामग्री

समीक्षाएँ (15)

รัตนาภรณ์ สุขใจ TH सत्यापित शिक्षार्थी
★ 3 · 2026-03-12T21:45:23+00:00

यह एक ठीक-ठाक परिचय है। हालाँकि, अवधारणाओं को मजबूत करने के लिए कुछ और वास्तविक दुनिया के उदाहरणों का उपयोग किया जा सकता है।

علي محمد AE सत्यापित शिक्षार्थी
★ 5 · 2026-03-06T09:21:23+00:00

शानदार कोर्स! वास्तविक दुनिया के उदाहरण अमूल्य थे। मैं अब इस ज्ञान का वास्तव में उपयोग कर सकता हूँ।

Kenji Sato KE सत्यापित शिक्षार्थी
★ 3 · 2026-01-09T10:49:23+00:00

यह एक बढ़िया कोर्स है। संरचना तार्किक है और ज़्यादातर उदाहरण मददगार थे। हालाँकि, कुछ और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों की आवश्यकता है।

راشد المرزوق KW सत्यापित शिक्षार्थी
★ 5 · 2026-01-03T11:01:23+00:00

यदि आपके पास कुछ पूर्व ज्ञान है तो यह एक अच्छा कोर्स है। पूर्ण शुरुआती लोगों के लिए, कुछ अवधारणाएं थोड़ी चुनौतीपूर्ण हो सकती हैं। हालांकि, संरचना तार्किक है।

Elijah Brown US
★ 4 · 2025-12-28T04:15:23+00:00

शानदार कोर्स! सामग्री को बहुत ही सुपाच्य तरीके से प्रस्तुत किया गया था, और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों ने इसे सुपर मूल्यवान बना दिया। इसकी अत्यधिक अनुशंसा करता हूँ।

Victoria Mitchell US सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 2025-12-17T08:27:23+00:00

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

Fatma Kaya TR
★ 5 · 2025-11-30T04:58:23+00:00

शानदार कोर्स। इस्तेमाल किए गए उदाहरण एकदम सही थे और उन्होंने अवधारणाओं को मजबूत करने में वास्तव में मदद की। मेरी समझ में काफी सुधार हुआ है।

Bente Nielsen DK सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 2025-10-10T05:10:23+00:00

एक अच्छी शुरुआत। संरचना ज्यादातर स्पष्ट थी, लेकिन काश कुछ और वास्तविक दुनिया के उदाहरण होते। फिर भी, बहुत कुछ सीखा।

Michał Kozłowski PL
★ 4 · 2025-08-24T07:43:23+00:00

इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर लिया! उदाहरण एकदम सही थे और सीखने को वास्तव में मजबूत करने में मदद की। निश्चित रूप से समय के लायक।

سميرة غالب JO सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 2025-08-10T07:35:23+00:00

विषय का अच्छा परिचय। संरचना तार्किक थी, और अधिकांश उदाहरण प्रासंगिक थे, हालांकि मैं कुछ क्षेत्रों में अधिक गहराई चाहता था।

Finn Richter AT सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 2025-08-03T03:46:23+00:00

शानदार कोर्स डिज़ाइन। अवधारणाएं एक-दूसरे पर जिस तरह से बनती हैं वह सहज है। बहुत व्यावहारिक और अच्छी तरह से समझाया गया।

Victoria Mitchell US सत्यापित शिक्षार्थी
★ 1 · 2025-07-14T18:20:23+00:00

ईमानदारी से कहूं तो, काफी निराशाजनक। अवधारणाओं को बिल्कुल भी अच्छी तरह से नहीं समझाया गया था, और उदाहरण भ्रमित करने वाले थे। मैं इसे दोबारा नहीं करूंगा।

Madison Bouchard CA
★ 5 · 2025-02-05T04:05:23+00:00

इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर दिया। चर्चा किए गए वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग अविश्वसनीय रूप से उपयोगी हैं। बहुत बढ़िया काम!

Phạm Thị Thảo VN सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 2025-01-13T00:11:23+00:00

इस कोर्स का भरपूर आनंद लिया। जिस तरह से जानकारी प्रस्तुत की गई थी वह उत्कृष्ट थी, और व्यावहारिक अनुप्रयोगों को प्रभावी ढंग से उजागर किया गया था। बहुत बढ़िया काम!

سعاد DZ सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 2024-12-05T21:34:23+00:00

शानदार सीखने का अनुभव। गति एकदम सही थी, और उदाहरणों ने अवधारणाओं को अच्छी तरह से मजबूत किया। बहुत बढ़िया!

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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)
$4.99

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)
$4.99

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।
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1. शिक्षा के लिए 2. विज्ञान के लिए 3. कला के लिए।

अनुकूलन और तंत्रिका नेटवर्क के पीछे आवश्यक गणितीय अवधारणाओं को कोड की प्रतिलिपि बनाने से लेकर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को समझने तक सीखें।
★ 4.8 (1,652)
$4.99

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।

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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।

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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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