Free Data Science Courses with Certificates in Feb 2024
ऑनलाइन में कई मुफ्त डेटा साइंस कोर्स उपलब्ध हैं जो पूरा करने पर प्रमाणपत्र प्रदान करते हैं।
यहाँ 10 ऐसे कोर्स हैं जो प्रमाणपत्र प्रदान करते हैं:
Coursera: IBM डेटा साइंस पेशेवर प्रमाणपत्र: Coursera पर IBM द्वारा प्रस्तुत यह प्रमाणपत्र कार्यक्रम डेटा साइंस विधि, पायथन, डेटा विश्लेषण, डेटा दृश्यकर्तन, मशीन लर्निंग, और अधिक को कवर करता है।
edX: डेटा साइंस माइक्रोमास्टर्स: edX पर कई विश्वविद्यालयों द्वारा प्रस्तुत इस माइक्रोमास्टर्स प्रोग्राम में पायथन, संभावना और सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, और बिग डेटा कवर किया जाता है।
Udacity: डेटा साइंटिस्ट नैनोडिग्री: यूडेसिटी डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, और बिग डेटा एनालिटिक्स कवर करने वाला यह नैनोडिग्री प्रदान करता है।
Coursera: गूगल डेटा एनालिटिक्स पेशेवर प्रमाणपत्र: Coursera पर गूगल द्वारा प्रस्तुत यह प्रमाणपत्र प्रोग्राम गूगल शीट्स, SQL, डेटा दृश्यकर्तन, और अधिक के साथ डेटा विश्लेषण का शिक्षण देता है।
Kaggle Learn: Kaggle पायथन, डेटा दृश्यकर्तन, मशीन लर्निंग, और डीप लर्निंग जैसे विषयों पर मुफ्त कोर्स प्रदान करता है।
DataCamp: डेटा साइंस कोर्सेस: DataCamp पायथन, आर, SQL, मशीन लर्निंग, और डेटा विश्लेषण जैसे विषयों पर कई मुफ्त डेटा साइंस कोर्स प्रदान करता है।
Coursera: पायथन फॉर एवरीबॉडी स्पेशियलाइज़ेशन: Coursera पर मिशिगन यूनिवर्सिटी द्वारा प्रस्तुत यह स्पेशियलाइज़ेशन पायथन प्रोग्रामिंग की मूल बातें सिखाता है।
Coursera: डेटा साइंस स्पेशियलाइजेशन: Coursera पर जॉन्स हापकिंस यूनिवर्सिटी द्वारा प्रस्तुत यह स्पेशियलाइजेशन आर प्रोग्रामिंग, डेटा सफाई, डेटा अन्वेषण, और मशीन लर्निंग को कवर करता है।
IBM: डेटा साइंस फंडामेंटल्स: IBM द्वारा प्रदान की जाने वाली यह कई नि:शुल्क डेटा साइंस कोर्स प्रदान करती है जो डेटा विश्लेषण, डेटा दृश्यकर्तन, मशीन लर्निंग, और अधिक को कवर करती है।
Microsoft: डेटा साइंस एसेंशियल्स: Microsoft edX पर डेटा साइंस के अनुसंधान को कवर करने वाला एक मुफ्त कोर्स प्रदान करता है।
ये कोर्स डेटा साइंस और एनालिटिक्स में मूलभूत ज्ञान और कौशल प्रदान करते हैं और आमतौर पर सफलतापूर्वक पूरा करने पर प्रमाणपत्र प्रदान करते हैं, जो कि अपनी विशेषज्ञता को पोटेंशियल नियोक्ताओं के सामने प्रदर्शित करने या शैक्षिक उद्देश्यों के लिए उपयोगी हो सकता है। हालांकि, नामंजूर करने से पहले कोर्स सामग्री की प्रमाणितता और प्रासंगिकता की पुष्टि करना हमेशा अच्छा विचार है।
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