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इंटरमीडिएट SQL Querying with AI
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 311 समीक्षाएँ
AI प्रॉम्प्ट लिखकर SQL कौशल विकसित करें, जो सॉर्टिंग, ग्रुपिंग, फ़िल्टरिंग और डेटा वर्गीकरण के लिए क्वेरी बनाते हैं।
डेटा मैनिपुलेशन
विशेषज्ञ प्रशिक्षकों द्वारा बनाए गए छोटे वीडियो देखें और फिर अपने ब्राउज़र में इंटरैक्टिव अभ्यासों के साथ जो आपने सीखा है उसका अभ्यास करें।
या
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AI प्रॉम्प्ट लिखकर SQL कौशल विकसित करें, जो सॉर्टिंग, ग्रुपिंग, फ़िल्टरिंग और डेटा वर्गीकरण के लिए क्वेरी बनाते हैं।
डेटा मैनिपुलेशन
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जानें कि अपने PostgreSQL क्वेरीज़ को कैसे संरचित करें ताकि वे बहुत कम समय में चलें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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अपने Google Sheets शब्दावली को डेटा प्रकारों में और गहराई से जाकर बढ़ाएँ, जिसमें संख्यात्मक डेटा, तार्किक डेटा और अनुपस्थित डेटा शामिल हैं।
डेटा तैयारी
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Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.
क्लाउड
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व्यावसायिक उत्कृष्टता के लिए रणनीतिक डेटा प्रबंधन में महारत हासिल करें।
डेटा प्रबंधन
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एमएलओps मानसिकता अपनाएँ, ताकि आप अपने मशीन लर्निंग मॉडलों को प्रशिक्षित, दस्तावेज़ित, बनाए और स्केल कर सकें, उनकी पूरी क्षमता तक।
मशीन लर्निंग
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इस पाठ्यक्रम में आप linear regression, generalized additive models, random forests, और xgboost का उपयोग करके भविष्य की घटनाओं का पूर्वानुमान लगाना सीखेंगे।
मशीन लर्निंग
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R में तारीखें कैसे काम करती हैं, यह सीखें, और वित्तीय उदाहरणों के साथ if statements, loops, और functions की दुनिया का अन्वेषण करें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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GitHub Actions और Data Version Control के साथ मशीन लर्निंग विकास को CI/CD से बेहतर बनाएं
मशीन लर्निंग
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This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
क्लाउड
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Write and edit faster with Gemini in Google Docs. Get AI-powered drafting, rewriting, and content suggestions to create clear, polished documents effortlessly.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Python का उपयोग करके जोखिम प्रबंधन, वैल्यू ऐट रिस्क और 2008 के वित्तीय संकट पर लागू अन्य विषयों के बारे में जानें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Practice data storytelling using real-world examples! Communicate complex insights effectively with a dataset of certified green businesses.
डेटा साक्षरता
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SQL Server प्रोग्रामिंग में महारत हासिल करें: functions और stored procedures बनाना, अपडेट करना और चलाना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Snowflake को बड़े पैमाने पर सुरक्षित, शासित और प्रबंधित करना सीखें। RBAC, डेटा मास्किंग, लागत मॉनिटरिंग, Time Travel, और सुरक्षित डेटा शेयरिंग को कवर करें।
डेटा प्रबंधन
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Microsoft Fabric में डेटा लाना सीखें, जिसमें Pipelines, Dataflows, Shortcuts, Semantic Models, सुरक्षा और मॉडल रिफ्रेश शामिल हैं।
अन्य
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अपने डेटा में आयाम घटाने की अवधारणा समझें, और Python में इसे करने की तकनीकों में महारत हासिल करें।
मशीन लर्निंग
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Snowflake में CASE स्टेटमेंट, सबक्वेरी और CTEs जैसी डेटा मैनिपुलेशन व विश्लेषण तकनीकों में महारत हासिल करें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Bored of pouring over expenses to figure out which ones violate policy? No longer! Use Claude Cowork to produce fast and clear expense violation reports.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Tableau में काल्पनिक कंपनी Databel के डेटासेट की जाँच करें और पता लगाएँ कि ग्राहक क्यों छोड़ रहे हैं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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एकाधिक व्याख्यात्मक चरों के साथ रैखिक और लॉजिस्टिक प्रतिगमन करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Java प्रदर्शन को अनुकूलित करने की प्रमुख तकनीकें सीखें, एल्गोरिदम दक्षता से लेकर JVM ट्यूनिंग और मल्टीथ्रेडिंग तक.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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इस पाठ्यक्रम में, छात्र ऐसे क्वेरी लिखना सीखेंगे जो कुशल और पढ़ने व समझने में आसान हों।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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इस पाठ्यक्रम में, आप रिलेशनल डेटाबेस की मूल बातें और उनसे इंटरैक्ट करना सीखेंगे।
डेटा मैनिपुलेशन
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प्रैक्टिकल Excel अभ्यासों और वास्तविक उदाहरणों के साथ आवश्यक वित्तीय गणित कौशल सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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मास्टर डेटा फ्लुएंसी! व्यक्तियों और संगठनों के लिए कौशल सीखें, व्यवहार समझें, और डेटा-प्रवीण संस्कृति बनाएं।
डेटा साक्षरता
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जानें कि dbt के साथ व्यावहारिक, वास्तविक-विश्व अभ्यासों के माध्यम से कच्चे डेटा को साफ़, विश्वसनीय मॉडल में कैसे बदलें।
डेटा इंजीनियरिंग
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You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
क्लाउड
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Snowflake में COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables और query performance tools से डेटा पाइपलाइन लोड, ऑटोमेट और ऑप्टिमाइज़ करें।
डेटा इंजीनियरिंग
डेटा साइंस विशेषज्ञता का एक क्षेत्र है जो डेटा से जानकारी प्राप्त करने पर केंद्रित है। प्रोग्रामिंग कौशल, वैज्ञानिक तरीकों, एल्गोरिदम और अन्य का उपयोग करके, डेटा साइंटिस्ट कार्यात्मक अंतर्दृष्टि बनाने के लिए डेटा का विश्लेषण करते हैं।
आपको Python या R जैसी प्रोग्रामिंग भाषा सीखनी होगी और गणित और सांख्यिकी के सिद्धांतों में महारत हासिल करनी होगी। डेटा विश्लेषण विधियों और डेटा साइंस टूल्स का ज्ञान भी आवश्यक है। डेटा साइंस सीखने के कई तरीके हैं। शिक्षा के औपचारिक साधनों, जैसे डिग्री या विश्वविद्यालय अध्ययन के साथ-साथ, आपकी अपनी गति से सीखने में मदद करने के लिए कई अन्य संसाधन हैं। ऑनलाइन पाठ्यक्रम और ट्यूटोरियल के साथ-साथ, किताबें, वीडियो और बहुत कुछ है।
गणित और सांख्यिकी के ज्ञान के साथ-साथ, डेटा साइंटिस्ट को Python, R, और SQL जैसी भाषाओं में प्रोग्रामिंग कौशल की आवश्यकता होती है। इसके अतिरिक्त, डेटा साइंस के लिए बड़े डेटा सेट के साथ काम करने की क्षमता, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा रैंगलिंग और डेटाबेस प्रबंधन का ज्ञान आवश्यक है। मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में कौशल भी उपयोगी हो सकते हैं।
व्यावसायिक क्षमता में, लगभग हर उद्योग किसी न किसी हद तक डेटा साइंस का उपयोग कर सकता है। स्वास्थ्य सेवा संगठन बीमारियों का पता लगाने और इलाज करने के लिए डेटा साइंस का उपयोग करते हैं, जबकि वित्त कंपनियां धोखाधड़ी का पता लगाने और रोकने के लिए इसका उपयोग करती हैं। सभी प्रकार के उद्योग मार्केटिंग के लिए डेटा साइंस का उपयोग करते हैं, जैसे सिफारिश सिस्टम बनाना और ग्राहक चर्न का विश्लेषण करना।
हां, डेटा साइंस अमेरिका और दुनिया भर में सबसे तेज़ी से बढ़ने वाले क्षेत्रों में से एक है। यह सबसे अच्छी तनख्वाह वाले करियर में से भी एक है। Payscale के डेटा के अनुसार, अनुभवी डेटा साइंटिस्ट औसतन $97,609 कमाते हैं और अमेरिका में पांच में से चार स्टार की संतुष्टि रेटिंग रखते हैं।
यहां विचार करने के लिए कुछ बातें हैं। पहले, डेटा साइंस डिग्री प्राप्त करना प्रतिस्पर्धी हो सकता है, अक्सर लगातार उच्च ग्रेड की आवश्यकता होती है। इसी तरह, डेटा साइंस के लिए आवश्यक कई कौशलों के लिए बहुत अध्ययन और धैर्य की आवश्यकता होती है। सभी आवश्यक बुनियादी बातों में महारत हासिल करने में कई महीने लग सकते हैं, साथ ही एंट्री-लेवल पोजीशन हासिल करने के लिए बहुत व्यावहारिक अनुभव की आवश्यकता होती है।
हां, आपको Python, R, SQL, Java, और C/C++ जैसी भाषाओं में कुछ कोडिंग अनुभव की आवश्यकता होगी। हालांकि, अपने अपेक्षाकृत सरल सिंटैक्स के कारण, Python प्रोग्रामिंग भाषा अक्सर नए लोगों के बीच पसंदीदा विकल्प होती है।
बिना किसी पूर्व कोडिंग अनुभव और/या गणितीय पृष्ठभूमि वाले व्यक्ति के लिए, एंट्री-लेवल डेटा साइंटिस्ट के स्तर पर पहुंचने के लिए आमतौर पर 7 से 12 महीने की गहन पढ़ाई लग सकती है। हालांकि, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि केवल डेटा साइंस के सैद्धांतिक आधार को सीखना आपको वास्तविक डेटा साइंटिस्ट नहीं बना सकता।
एक बार जब आप डेटा साइंस की नींव में महारत हासिल कर लेते हैं, तो आप विभिन्न क्षेत्रों में विशेषज्ञता प्राप्त कर सकते हैं, जिसमें मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, बिग डेटा एनालिसिस, बिजनेस एनालिटिक्स और इंटेलिजेंस, डेटा माइनिंग और बहुत कुछ शामिल है।
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