2022 की शीर्ष संसाधन सामग्री: अपने डेटा कौशल को निखारें

जैसे-जैसे 2022 अपने अंत की ओर है और हमारी नज़रें 2023 पर टिकी हैं, हम इस वर्ष की अपनी पसंदीदा सामग्री का संकलन साझा करना चाहते थे। चाहे आप नवीनतम टूल्स और तकनीकों से अपडेट रहने के इच्छुक एक अनुभवी डेटा प्रोफेशनल हों, डेटा साइंस के रोमांचक क्षेत्र में प्रवेश करने के इच्छुक नए हों, या अपनी संगठन की डेटा संस्कृति को स्केल करने के इच्छुक एक लीडर—हमारे पास आपके लिए सब है। 

इस लेख में, हम 2022 की अपनी शीर्ष चीट शीट्स, लेख, लाइव ट्रेनिंग्स, DataFramed एपिसोड्स और वेबिनार्स पर प्रकाश डालेंगे। हम डेटा में प्रवेश करने, डेटा संस्कृति बनाने, और डेटा टीमों की हायरिंग व रिटेंशन पर संसाधनों के लिए अपनी शीर्ष सिफारिशें भी साझा करेंगे। आइए शुरू करें!

अपने डेटा कौशल को निखारने के लिए 2022 के शीर्ष संसाधन

2022 की हमारी शीर्ष चीट शीट्स

• Pandas चीट शीट: हमारी व्यापक चीट शीट के साथ अपने pandas सीखने की यात्रा को अधिकतम करें—पांडस में डेटा इम्पोर्ट करने की बुनियाद से लेकर उन्नत डेटा मैनिपुलेशन फ़ंक्शंस तक सब कुछ। 
• NumPy चीट शीट: हमारी उपयोगी चीट शीट के साथ अपने NumPy सीखने को अगले स्तर पर ले जाएँ—एरे मैनिपुलेशन, इंडेक्सिंग, और NumPy के साथ लीनियर अल्जेब्रा पर समृद्ध जानकारी सहित।
• मशीन लर्निंग चीट शीट: इस संकल्पनात्मक चीट शीट में, प्रमुख एल्गोरिद्म, उनका उपयोग कब करें, उनके फायदे-नुकसान, और बहुत कुछ सीखकर अपनी मशीन लर्निंग विशेषज्ञता बढ़ाएँ। 
• Power BI चीट शीट: Power BI सीखने की पूरी यात्रा में इस चीट शीट को साथ रखें—बेसिक विज़ुअलाइजेशन से लेकर Power BI में डैशबोर्डिंग तक।
• SQL बेसिक्स चीट शीट: हमारी उपयोगी चीट शीट के साथ SQL में तेज़ी और आसानी से गति पकड़ें—डेटाबेस पर काम करने के लिए आवश्यक कमांड्स, डेटा टाइप्स, और फ़ंक्शंस शामिल हैं।
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन चीट शीट: हमारी व्यापक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन चीट शीट के साथ अपने डेटा को जीवंत बनाएं—प्रमुख विज़ुअलाइजेशन, उनका उपयोग कब करें, और उनके सामान्य उपयोग मामलों सहित। 
• Power BI DAX चीट शीट: Power BI की पूरी क्षमता को अनलॉक करें हमारी व्यापक DAX चीट शीट के साथ—Power BI में calculated columns और measures बनाने के लिए शक्तिशाली एक्सप्रेशन भाषा।
• Python में Scikit Learn के साथ मशीन लर्निंग चीट शीट: हमारी व्यापक चीट शीट के साथ Python और Scikit Learn में मशीन लर्निंग में महारत पाएँ—भविष्यवाणी मॉडल बनाने के लिए प्रमुख एल्गोरिद्म, तकनीकें, और श्रेष्ठ प्रथाएँ शामिल हैं।
• Tableau चीट शीट: हमारी व्यापक चीट शीट के साथ अपने Tableau कौशल को निखारें—प्रमुख सिद्धांत, श्रेष्ठ प्रथाएँ, और प्रभावी विज़ुअलाइजेशन व डैशबोर्ड बनाने के टिप्स।
• SQL Joins चीट शीट: SQL में कई टेबल्स से डेटा को जोड़ने की क्षमता को मजबूत करें—inner, left, right, और cross joins के लिए प्रमुख सिद्धांत, सिंटैक्स, और उदाहरण सहित हमारी उपयोगी चीट शीट।
• Git चीट शीट: हमारी व्यापक चीट शीट के साथ Git पर अपनी उत्पादकता अधिकतम करें—डेटा साइंस वर्कफ़्लोज़ के लिए Git के उपयोग की बुनियादें कवर करता है।
• वर्णनात्मक सांख्यिकी चीट शीटt: इस चीट शीट के साथ वर्णनात्मक सांख्यिकी की संकल्पनात्मक समझ प्राप्त करें—किसी भी टूल या फ्रेमवर्क के साथ डेटा को संक्षेपित और व्याख्यायित करने के लिए प्रमुख सिद्धांत, सूत्र, और उदाहरण शामिल हैं।
• डेटा स्टोरीटेलिंग चीट शीट: हमारी व्यापक चीट शीट के साथ अपने डेटा को प्रभावशाली कथाओं में बदलें—किसी भी टूल या फ्रेमवर्क के साथ प्रभावी डेटा कहानियाँ गढ़ने के लिए प्रमुख सिद्धांत, श्रेष्ठ प्रथाएँ, और टिप्स।
• डेटा क्लीनिंग चेकलिस्ट: डेटा क्लीनिंग के लिए इस व्यापक चेकलिस्ट से आत्मविश्वास के साथ डेटा प्रोजेक्ट शुरू करें—अपने डेटा में समस्याओं की पहचान और समाधान के लिए प्रमुख चरण और श्रेष्ठ प्रथाएँ शामिल हैं।

2022 के हमारे शीर्ष लेख

• 2022 में डेटा वैज्ञानिकों के लिए शीर्ष प्रोग्रामिंग भाषाएँ: डेटा में प्रवेश करने के लिए आपको कौन-सी प्रोग्रामिंग सीखनी चाहिए? हमारे व्यापक गाइड के साथ 2022 में डेटा वैज्ञानिकों के लिए शीर्ष प्रोग्रामिंग भाषाओं के बारे में जानें और आगे रहें। 
• GPT-3 के लिए शुरुआती मार्गदर्शिका: हमारी शुरुआती-अनुकूल गाइड के साथ GPT-3 की ताकत को अनलॉक करें। प्रमुख अवधारणाओं और अनुप्रयोगों से लेकर टिप्स और श्रेष्ठ प्रथाओं तक—GPT-3 शुरू करने और अपने नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग कौशल को आगे बढ़ाने के लिए आवश्यक सब कुछ सीखें।
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पर शीर्ष 10 किताबें: विषय की शीर्ष 10 पुस्तकों की हमारी चुनी हुई सूची के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में अपना ज्ञान और कौशल बढ़ाएँ—बुनियादी सिद्धांतों से लेकर डेटा स्टोरीटेलिंग की श्रेष्ठ प्रथाओं तक। 
• शीर्ष 9 Power BI डैशबोर्ड उदाहरण: हमारे शीर्ष 9 Power BI डैशबोर्ड उदाहरणों के संग्रह से प्रेरित हों और सर्वश्रेष्ठ से सीखें—विभिन्न उपयोग मामलों और उद्योगों को कवर करने वाली डैशबोर्ड सूची देखें। 
• Power BI में डेट टेबल्स कैसे बनाएं ट्यूटोरियल: हमारे चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल के साथ Power BI में डेट टेबल्स बनाना सीखें। ट्यूटोरियल फॉलो करके अपने Power BI कौशल को निखारें। 
• FIFA World Cup Qatar 2022 के विजेताओं की भविष्यवाणी: हमने Elo Ratings का उपयोग करके अनुमान लगाया कि FIFA World Cup Qatar 2022 का विजेता कौन होगा—आप स्वयं यह विश्लेषण दोहरा सकते हैं।
• Python pandas ट्यूटोरियल: शुरुआती लोगों के लिए अंतिम गाइड: इस व्यापक ट्यूटोरियल और गाइड में pandas के बारे में जानें। 
• Tableau में स्टोरीज़ बनाना: डेटा स्टोरीटेलिंग डेटा में सबसे महत्वपूर्ण कौशलों में से एक है। Tableau का उपयोग करके प्रभावी स्टोरीज़ कैसे बनाएं, जानें।
• हर किसी के लिए 15 बुनियादी Excel फार्मूले: Excel दुनिया का सबसे व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला डेटा टूल है। Excel पर वे शीर्ष 15 फार्मूले जानें जो हर किसी को पता होने चाहिए। 
• शुरुआती के लिए Julia प्रोग्रामिंग ट्यूटोरियल: Julia की बुनियादों में महारत पाने के लिए यह व्यापक प्रारंभिक ट्यूटोरियल पढ़ें।
• मशीन लर्निंग, पाइपलाइन्स, डिप्लॉयमेंट, और MLOps ट्यूटोरियल: बुनियादी MLOps और ML पाइपलाइन्स के एंड-टू-एंड विकास और डिप्लॉयमेंट के बारे में जानें।
• Power BI में Python स्क्रिप्ट्स चलाना ट्यूटोरियल: Power BI में डेटा विश्लेषण, विज़ुअलाइज़ेशन, और मॉडलिंग को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए Python का उपयोग करने के विभिन्न तरीकों की खोज करें।
• Tableau में Concatenate कैसे करें ट्यूटोरियल: इस विज़ुअल गाइड के साथ एकाधिक स्ट्रिंग्स और नॉन-स्ट्रिंग फ़ील्ड्स को concatenate करना सीखें।
• Python और R में SQL क्वेरीज़ कैसे चलाएँ ट्यूटोरियल: डेटा विश्लेषण और डेटाबेस प्रबंधन के लिए Python और R में SQL क्वेरीज़ चलाने के आसान और प्रभावी तरीकों को सीखें।
• शुरुआती के लिए Power BI ट्यूटोरियल: इस चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल के साथ Power BI की बुनियादें और एक बेसिक रिपोर्ट बनाना सीखें।

2022 की हमारी शीर्ष लाइव ट्रेनिंग्स

• Absolute Beginners के लिए Python में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन: इस लाइव ट्रेनिंग में, Python में Plotly Express पैकेज से परिचित हों और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की बुनियादें विकसित करें। 
• SQL में स्ट्रीमिंग सर्विस कंटेंट का विश्लेषण: इस लाइव ट्रेनिंग में, अपने SQL कौशल को निखारें और Netflix जैसी स्ट्रीमिंग सेवा प्रदाता के प्रदर्शन पर अंतर्दृष्टि प्राप्त करें।
• Power BI में वर्ल्ड कप डेटा का अन्वेषण: इस लाइव ट्रेनिंग में, वर्ल्ड कप डेटा में गहराई से जाएँ और Power BI का उपयोग करके अंतर्दृष्टियों का विज़ुअलाइजेशन कर टीम प्रदर्शन में पैटर्न उजागर करें। 
• SQL में छात्रों के मानसिक स्वास्थ्य का विश्लेषण: एग्रीगेशंस, फ़िल्टर्स, और अन्य तकनीकों का उपयोग करके छात्र मानसिक स्वास्थ्य डेटा का विश्लेषण कर अपने SQL कौशल को और विकसित करें। 
• स्प्रेडशीट्स में मार्केटिंग फ़नल का विश्लेषण: मार्केटिंग फ़नल विश्लेषण, मार्केटिंग एनालिटिक्स के सबसे सामान्य उपयोग मामलों में से एक है। इस शुरुआती स्प्रेडशीट लाइव ट्रेनिंग में A से Z तक वर्कफ़्लो सीखें। 
• Python में वर्ल्ड कप डेटा का अन्वेषण: इस लाइव ट्रेनिंग में, वर्ल्ड कप डेटा में गहराई से जाकर अपने Python कौशल को मजबूत करें और pandas जैसे डेटा मैनिपुलेशन पैकेजों के साथ टीम प्रदर्शन में पैटर्न उजागर करें। 
• Absolute Beginners के लिए Julia: इस शुरुआती लाइव ट्रेनिंग में, Julia की बुनियादें प्राप्त करें और जानें कि यह आगे के करियर सफलता के लिए अगली सीखने योग्य प्रोग्रामिंग भाषा क्यों हो सकती है। 
• Will कहाँ है? Tableau में सेल फोन डेटा का अन्वेषण: इस सत्र में, Tableau डैशबोर्डिंग और डेटा विज़ुअलाइजेशन कौशल का उपयोग करके सेल फोन डेटा का विश्लेषण करें और मोबाइल फोन उपयोगकर्ता Will की दैनिक दिनचर्या को ट्रैक करें।

डेटा में प्रवेश करने के लिए 2022 के शीर्ष संसाधन

• 2023 में डेटा इंजीनियर कैसे बनें: करियर सफलता के 5 कदम: इस लेख में, जानें कि डेटा इंजीनियर कैसे बनें और आवश्यक कौशल क्या हैं। डेटा इंजीनियर इंटरव्यू की तैयारी के लिए अपना ज्ञान और पोर्टफोलियो विकसित करें।
• Power BI बनाम Tableau: 2023 में आपको क्या चुनना चाहिए?: Power BI या Tableau? आज कई डेटा और बिज़नेस इंटेलिजेंस विश्लेषकों के सामने यही सवाल है। यह तुलना आपको आपकी डेटा साइंस और एनालिटिक्स ज़रूरतों के लिए सही टूल चुनने में मदद करेगी।
• The DataFramed करियर श्रृंखला — DataFramed की इस चार-एपिसोड की विशेष श्रृंखला में, हम चार अलग-अलग विशेषज्ञों से डेटा में प्रवेश, एक पोर्टफोलियो प्रोजेक्ट को ऑप्टिमाइज़ करना, कैसे लेखन डेटा करियर को तेज कर सकता है, और डेटा साइंस इंटरव्यू में कैसे सफल हों पर श्रेष्ठ प्रथाओं पर चर्चा करते हैं। 
• Radar सत्र—डेटा साइंस सर्टिफिकेशन: क्या यह सार्थक है? हमारे उद्घाटन Radar कॉन्फ्रेंस के इस सत्र में, DataCamp की VP of Curriculum Maggie Remynse और DataCamp की VP of Certification Vicky Kennedy चर्चा करती हैं कि डेटा साइंस सर्टिफिकेशंस को कैसे अप्रोच करें और क्या यह आपके लिए सही विकल्प है। 
• Radar सत्र—डेटा साइंस इंटरव्यू में सफल होना: एक अन्य Radar सत्र में, Interview Query के CEO Jay Feng बताएँगे कि डेटा भूमिकाओं के लिए तकनीकी इंटरव्यू को कैसे अप्रोच करें।
• Radar सत्र —एक हायरिंग मैनेजर से पूछें: इस Radar सत्र में, DataCamp के Director of Analytics Jorge Vasquez और Gojek के VP of Data Science, Syafri Bahar बताएँगे कि सफल आवेदकों को भीड़ से अलग क्या बनाता है।
• बिज़नेस एनालिस्ट कैसे बनें — इस वेबिनार में, DataCamp में BI करिकुलम के प्रमुख Carl Rosseel, बिज़नेस एनालिस्ट बनने के श्रेष्ठ तरीकों पर चर्चा करते हैं। 
• डेटा एनालिस्ट कैसे बनें — इस वेबिनार में, DataCamp की डेटा साइंटिस्ट Sara Billen, डेटा एनालिस्ट की भूमिका में प्रवेश करने के सर्वोत्तम तरीकों और भीड़ से अलग दिखने के व्यावहारिक कदमों पर चर्चा करती हैं।

डेटा संस्कृति बनाने के लिए 2022 के शीर्ष संसाधन 

• डेटा साक्षर बनें: सफलता के लिए आवश्यक डेटा साक्षरता—डेटा साक्षरता के अग्रदूत Jordan Morrow के साथ इस वेबिनार में, डेटा साक्षरता और एक व्यक्ति या संगठन के रूप में अधिक डेटा-चालित कैसे बनें, जानें। 
• डेटा साक्षरता: लीडर्स के लिए हाउ-टू गाइड—ThoughSpot की Chief Data Strategy Officer Cindi Howson के साथ इस वेबिनार में, हम इस पर गहन चर्चा प्रदान करते हैं कि लीडर्स को अपनी वर्कफोर्स में डेटा साक्षरता और प्रवाह का निर्माण कैसे अप्रोच करना चाहिए। 
• फेडरल एजेंसियों में डेटा साक्षरता का निर्माण—इस वेबिनार में, यूनाइटेड स्टेट्स एयर फोर्स में Analytics Community Outreach Branch के चीफ Bryan Fagan और US Space Force में Digital Workforce प्रोग्राम के डायरेक्टर Bryan Irish, सरकारी एजेंसियों में डेटा संस्कृति और कौशल बनाने के तरीकों, तथा सरकार में डेटा को लोकतांत्रिक बनाने की चुनौतियों और अवसरों पर चर्चा करते हैं।
• CBRE की डेटा साक्षरता प्रोग्राम के भीतर—इस वेबिनार में, CBRE में Data & Digital Change Manager Emily Hayward, CBRE की डेटा साक्षरता यात्रा का अवलोकन प्रदान करती हैं और वे अपनी वर्कफोर्स को कैसे पीपल-सेंट्रिक, इंटेलिजेंस-लीड संगठन में परिवर्तित कर रहे हैं।
• डेटा लोकतंत्रीकरण में गलतियों से बचना—इस वेबिनार में, DataCamp के Director of Analytics Jorge Vasquez, संगठनों में डेटा अंतर्दृष्टियों का लोकतंत्रीकरण और डेटा संस्कृति को स्केल करने में आम गलतियों का अवलोकन देते हैं।
• आपके संगठन को भविष्य-सुरक्षित करने के लिए डेटा कौशल—इस वेबिनार में, ICT SkillNet के Anthony McCauley बताते हैं कि वे आयरलैंड में डेटा और AI के अगले पीढ़ी के लीडर्स को कैसे प्रशिक्षित कर रहे हैं और आपका संगठन AI मार्केटप्लेस में प्रतिस्पर्धी कैसे रह सकता है।
• Power BI के साथ डेटा का लोकतंत्रीकरण—इस वेबिनार में, DataCamp के Power BI प्रशिक्षकों के साथ जुड़ें और जानें कि Power BI कैसे किसी संगठन की डेटा संस्कृति को तेज कर सकता है, Power BI के उपयोग की श्रेष्ठ प्रथाएँ, और DataCamp पर Data Analyst in Power BI करियर ट्रैक।
• केस स्टडी: DataCamp के साथ Allianz ने 6,000+ कर्मचारियों को कैसे अपस्किल किया—इस केस स्टडी में, जानें कि Allianz ने दुनिया भर में 6,000 से अधिक कर्मचारियों को सफलतापूर्वक अपस्किल कैसे किया और कस्टम DataCamp प्रोजेक्ट्स के साथ पर्सनलाइज़्ड लर्निंग का लाभ कैसे उठाया।
• डेटा स्टोरीटेलिंग संस्कृति कैसे बनाएं—इस सत्र में, डेटा स्टोरीटेलिंग विशेषज्ञ और लेखक Brent Dykes बताते हैं कि डेटा स्टोरीटेलिंग कैसे आपकी संगठन को डेटा संस्कृति बनाने और उसकी डेटा साक्षरता में सुधार करने में मदद कर सकती है।
• Salesforce ने उच्च-प्रभाव वाली डेटा साइंस संगठन कैसे बनाई—इस DataFramed एपिसोड में, Salesforce की VP of Data Science Anjali Samani उच्च-प्रभाव वाली डेटा साइंस फ़ंक्शन बनाने के तरीकों पर चर्चा करती हैं।
• डेटा मैच्योरिटी को स्केल करने के सफल फ्रेमवर्क्स—इस DataFramed एपिसोड में, Gramener के CEO Games Kesari बताते हैं कि संगठन डेटा मैच्योरिटी कर्व को कैसे स्केल कर सकते हैं और डेटा-चालित बन सकते हैं।
• Starbucks में डेटा साक्षरता का निर्माण— इस DataFramed एपिसोड में, Starbucks में Director of Data Literacy and Knowledge Management Megan Brown बताती हैं कि उन्होंने Starbucks में डेटा संस्कृति और डेटा साक्षरता स्थापित करने के लिए क्या किया है।
• New York Life Insurance में एक समग्र डेटा साइंस फ़ंक्शन का निर्माण—इस DataFramed एपिसोड में, New York Life Insurance के Chief Data & Analytics Officer Glenn Hofmann बताते हैं कि उन्होंने 50-सदस्यीय डेटा साइंस और AI फ़ंक्शन कैसे बनाया, वे विभिन्न स्किलसेट्स का उपयोग करके डेटा साइंटिस्ट्स के लिए अलग-अलग करियर पाथ्स कैसे ऑफर करते हैं, और बहुत कुछ।

डेटा टीमों की हायरिंग और रिटेंशन के लिए 2022 के शीर्ष संसाधन 

• डेटा लीडर्स प्रभावी टैलेंट स्ट्रैटेजी कैसे बना सकते हैं—इस DataFramed एपिसोड में, Orbition के CEO Kyle Winterbottom चर्चा करते हैं कि 2023 में प्रवेश करते हुए डेटा लीडर्स अपनी टैलेंट स्ट्रैटेजी को कैसे ऑप्टिमाइज़ कर सकते हैं। 
• शुरुआत से डेटा साइंस टीम कैसे बनाएं—इस चर्चा में, StoneX में Director for Global Data Science Elettra Damaggio बताती हैं कि उन्होंने शुरुआत से डेटा साइंस टीम बनाने का अप्रोच कैसे किया और अपनी श्रेष्ठ प्रथाएँ साझा करती हैं। 
• Radar—रिमोट डेटा टीमों का निर्माण और स्केलिंग—इस पैनल में, Datadog में Director of Engineering Wouter De Bie और Lawrence Harvey New York के Senior VP & Head Mariano Allegra, जीवंत रिमोट डेटा टीमों के निर्माण की बारीकियों पर चर्चा करेंगे।
• Radar—उच्च-प्रभाव वाली डेटा टीमों की हायरिंग और निर्माण—इस पैनल में, Capital One के Chief Data Officer Daniel Kellet और Johnson & Johnson की Senior Director of Data Science Curren Katz, उच्च-प्रभाव वाली डेटा टीमों के निर्माण की कुंजियों को रेखांकित करेंगे।
• Radar—हाइब्रिड नौकरियों का उभार और डेटा करियर का भविष्य—इस टॉक में, Burning Glass Institute के President और Lightcast के Chairman Matt Sigelman बताएँगे कि डेटा कौशल हर पेशे का हिस्सा कैसे बन रहे हैं और संगठन व व्यक्ति बदलती स्किल्स इकोनॉमी के अनुरूप कैसे ढल सकते हैं।
• Radar—जब आप FAANG नहीं हैं तब डेटा टैलेंट के लिए एम्प्लॉयर ब्रांडिंग—इस पैनल में, Kaizen Gaming, Wayfair, और Microsoft जैसी अग्रणी संगठनों के HR लीडर्स, डेटा टैलेंट के लिए एम्प्लॉयर ब्रांडिंग सुधारने की प्रमुख रणनीतियाँ बताएँगे।
• Radar—2022 में डेटा टैलेंट की हायरिंग और रिटेंशन—इस पैनल में, Momentive.ai की VP of Data Meenal Iyer और New York Life Insurance के Chief Analytics Officer Glenn Hofmann हमें 2022 में डेटा टैलेंट की हायरिंग और रिटेंशन की बारीकियों से परिचित कराएँगे।
• विश्व-स्तरीय डेटा टीमों का निर्माण और भर्ती कैसे करें—हमारे साथ जुड़े हैं DataCamp के Director of Analytics Jorge Vasquez, जो बताते हैं कि प्रभावी डेटा टीमें बनाने, सर्वश्रेष्ठ टैलेंट की भर्ती, हायरिंग मैनेजर्स द्वारा सामना की जाने वाली चुनौतियाँ, और DataCamp कैसे मदद कर सकता है—इन सब के लिए क्या आवश्यक है।

2022 डेटा का एक अद्भुत वर्ष साबित हुआ है। हमें उम्मीद है कि इस राउंडअप के साथ, आप नए साल में पहले से अधिक ज्ञान और संसाधनों के साथ प्रवेश करने का आत्मविश्वास महसूस करेंगे। अपने कौशल और डेटा ज्ञान को निखारने के और तरीकों के लिए, निम्नलिखित सामग्री देखें:

• DataFramed पॉडकास्ट को सब्सक्राइब करें
• हमारे आगामी वेबिनार देखें
• DataCamp पर सीखना शुरू करें