आधुनिक विज्ञान और प्रौद्योगिकी का इतिहास

डेटा विज्ञान के बुनियादी सिद्धांतों को नियंत्रित करें और जानकारी का विश्लेषण करने और बुद्धिमान प्रणालियों का निर्माण करने के लिए आधुनिक उपकरणों का पता लगाएं।

4.4 (1,192) ⏱ 1 घंटे 55 मिनट 📚 4 पाठ 🎧 ऑडियो संस्करण

इस कोर्स के बारे में

इस पाठ्यक्रम में डेटा विज्ञान की दुनिया का स्पष्ट, पाठ्य-आधारित परिचय दिया गया है, जिसमें जटिल अवधारणाओं को सुलभ लिखित पाठों में तोड़ा गया है। यह एक डेटा मॉडल है जो डेटा के सभी पहलुओं को एक साथ जोड़ता है और डेटा के सभी पहलुओं को एक साथ जोड़ने के लिए एक डेटा मॉडल का उपयोग करता है। आप क्या सीखेंगे: -डेटा विज्ञान जीवन चक्र और परियोजना प्रबंधन के मूल चरणों को समझें। - आज के क्षेत्र में उपयोग की जाने वाली प्राथमिक प्रोग्रामिंग भाषाओं और आधुनिक डेटा फ्रेम लाइब्रेरी की पहचान करें। - मशीन लर्निंग की बुनियादी अवधारणाओं और स्वचालन में इसकी भूमिका को नियंत्रित करना। -प्रूफ इंजीनियरिंग और वेक्टर डेटाबेस के बुनियादी सिद्धांतों सहित जनरेटिव एआई के प्रभाव का पता लगाना। - विश्लेषक परिदृश्य का विश्लेषण करें और संगठनों में डेटा संपत्ति कैसे वितरित की जाती है। - लिखित अभ्यास के जरिए वास्तविक दुनिया की डेटा समस्याओं को हल करने के लिए तार्किक ढांचे का उपयोग करें। यह पाठ्यक्रम आवश्यक परिभाषाओं और क्षेत्र के इतिहास के साथ शुरू होता है, डेटा संग्रह, सफाई और मॉडलिंग के तकनीकी चरणों में जाने से पहले। यह विशेष रूप से प्रोग्रामिंग या सांख्यिकी में कोई पूर्व अनुभव के साथ शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है। आज के समय में भी अपने लिखित साहित्य के माध्यम से अपनी पहचान बनाये हुए हैं।

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.
  • 🎧 ऑडियो संस्करण शामिल
    चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं
  • ♾️ 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 55 मिनट व्यावहारिक सामग्री

समीक्षाएँ (5)

Renata Morales MX सत्यापित शिक्षार्थी
★ 3 · 2026-05-16T03:30:20+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।

وفاء نايف JO
★ 5 · 2026-04-21T10:29:20+00:00

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

Pavel Veselý CZ
★ 4 · 2026-02-04T22:24:20+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।

بدرية المطيري KW सत्यापित शिक्षार्थी
★ 5 · 2026-01-19T14:31:20+00:00

एक वास्तव में उत्कृष्ट सीखने का अनुभव। प्रवाह तार्किक था और उदाहरण बहुत मददगार थे।

Siobhan Lynch IE सत्यापित शिक्षार्थी
★ 5 · 2025-02-03T07:53:20+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!

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डेटा के उच्च मांग वाले क्षेत्र में संक्रमण, संरचनात्मक विश्लेषणात्मक सोच का उपयोग करके व्यवसाय डेटा सेट का विश्लेषण, सफाई और व्याख्या करने के लिए सीखना।
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2. सूचना प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में: सूचना प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में सूचना प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में:

SQL और पायथन का उपयोग करके डेटा को साफ करने, विश्लेषण करने और दृश्य बनाने के लिए सीखें, एक जूनियर विश्लेषक के रूप में डेटा-चालित निर्णय लेने के लिए आवश्यक बुनियादी कौशल का निर्माण करें।
★ 5.0 (6,972)
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1995: गूगल ने गूगल डॉक्स, गूगल डॉक्स लाइव और गूगल डॉक्स माइक्रोसॉफ्ट को बेच दिया।

डेटा विश्लेषण में एक मजबूत नींव बनाएं और पायथन, एसक्यूएल और आधुनिक डेटा कार्यप्रवाह का उपयोग करके निष्कर्षण, विश्लेषण और कार्यशील डेटा अंतर्दृष्टि प्रस्तुत करना सीखें।
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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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