Harvard Online Courses Free: अगर आप डेटा साइंस, AI, मशीन लर्निंग या रिसर्च फील्ड में करियर बनाना चाहते हैं, तो ये मौका आपके लिए बेहद खास है. दुनिया की टॉप यूनिवर्सिटीज में शामिल हार्वर्ड यूनिवर्सिटी ने 7 फ्री ऑनलाइन डेटा साइंस कोर्स ऑफर किए हैं, जिनके लिए कोई फीस नहीं ली जा रही है. इन कोर्स की अवधि 8 से 9 हफ्ते की है और हर हफ्ते सिर्फ 1 से 2 घंटे पढ़ाई करनी होगी.
इन कोर्सेज के लिए आवेदन की लास्ट डेट 17 जून 2026 है. कैंडिडेट्स हार्वर्ड की ऑफिशियल वेबसाइट पर जाकर सीधे अप्लाई कर सकते हैं.
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हार्वर्ड के ये कोर्स क्यों खास हैं
हार्वर्ड के ये कोर्स सिर्फ थ्योरी तक सीमित नहीं हैं. इनमें रियल-वर्ल्ड डेटा, रिसर्च अप्रोच और प्रैक्टिकल केस स्टडीज के जरिए सिखाया जाता है कि डेटा से सही रिजल्ट कैसे निकाले जाते हैं. कम समय में हाई-वैल्यू स्किल्स सीखना चाहते हैं, तो यह कोर्स स्टूडेंट्स, वर्किंग प्रोफेशनल्स और रिसर्चर्स तीनों के लिए फायदेमंद हैं.
हार्वर्ड में कौन-कौन से कोर्स फ्री सीख सकते हैं
1. डेटा साइंस इंटरफेस और मॉडलिंग - Data Science: Inference and Modelingइस कोर्स में ये समझाया जाता है कि इंटरफेस और मॉडलिंग का इस्तेमाल करके ऐसे स्टैटिकल तरीके कैसे डेवलप किए जाएं, जो ओपिनियन पोल्स और डेटा-ड्रिवन डिसीजन लेने में मदद करें. ये कोर्स खासतौर पर उन लोगों के लिए यूजफुल है, जो डेटा के जरिए समाज, राजनीति या बिजनेस से जुड़े निष्कर्ष निकालना चाहते हैं.
2. कैजुअल डायग्राम्स - Causal Diagramsइस कोर्स का पहला हिस्सा कैजुअल डायग्राम्स के बेसिक प्रिंसिपल्स को समझाता है और यह बताता है कि किसी नतीजे पर पहुंचने से पहले अपनी हाइपोथीसिस कैसे तय करें. दूसरे हिस्से में हेल्थ और सोशल साइंस से जुड़े रियल केस स्टडीज के जरिए दिखाया जाता है कि ये डायग्राम्स असल जिंदगी में कैसे इस्तेमाल होते हैं. ये कोर्स उन लोगों के लिए बेहद जरूरी है जो रिसर्च में गलत रिजल्ट से बचना चाहते हैं.
3. डेटा साइंस कैपस्टोन - Data Science Capstoneये एक दो हफ्ते का स्पेशलाइज्ड कोर्स है, जिसमें हर हफ्ते 15 से 20 घंटे का समय देना होगा. इस कैपस्टोन प्रोजेक्ट के जरिए स्टूडेंट आर प्रोग्रामिंग (R Programming) और डेटा एनालिसिस (Data Analysis) से जुड़ी स्किल्स को प्रैक्टिकल प्रोजेक्ट पर लागू करते हैं. ये कोर्स आपके प्रोफाइल को इंडस्ट्री-रेडी बनाने में मदद करता है.
4. डिजिटल ह्यूमिनिटी इिन प्रैक्टिस - Digital Humanities in Practiceइस कोर्स में छात्रों को यह सिखाया जाता है कि एकेडमिक रिसर्च की जरूरतों के हिसाब से एक सर्च इंजन के अलग-अलग कंपोनेंट्स पर कैसे काम किया जाता है. साथ ही, टेक्स एनालिसिस टेक्निक्स की बेसिक समझ दी जाती है, जो डिजिटल ह्यूमिनिटीज का बेस माना जाता है. ये कोर्स रिसर्च और ह्यूमैनिटीज बैकग्राउंड वालों के लिए यूजफुल है.
5. डेटा साइंस प्रोबैबिलिटीज - Data Science Probabilityइस कोर्स में रैंडम वैरिएबल्स (Random Variables), इंडिपेंडेंस, मोंटे कार्लो सिमुलेशन, एक्सपेक्टेड वैल्यू, स्टैंडर्ड एरर और सेंट्रल लिमिट थियरम (Central Limit Theorem) जैसे जरूरी स्टैटिकल्स कॉन्सेप्ट सिखाए जाते हैं. ये कोर्स उन छात्रों के लिए बेहद जरूरी है जो आगे चलकर एडवांस्ड डेटा साइंस या AI सीखना चाहते हैं.
6. डेटा साइंस लीनियर रिग्रेशन - Data Science Linear Regressionइस कोर्स में आर प्रोग्रामिंग के जरिए लीनियर रिग्रेशन को इम्प्लीमेंट करना सिखाया जाता है. साथ ही ये भी समझाया जाता है कि रियल-वर्ल्ड डेटा में मौजूद कॉन्फाउंडिंग फैक्टर्स को कैसे बैलेंस किया जाए ताकि नतीजे ज्यादा सटीक हों.
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