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Sigma में Visualizations
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 308 समीक्षाएँ
स्पष्ट, प्रभावशाली डेटा कहानियाँ बताने के लिए Sigma चार्ट बनाना और कस्टमाइज़ करना सीखें—कोडिंग की ज़रूरत नहीं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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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स्पष्ट, प्रभावशाली डेटा कहानियाँ बताने के लिए Sigma चार्ट बनाना और कस्टमाइज़ करना सीखें—कोडिंग की ज़रूरत नहीं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Alteryx में unions, joins, parsing और performance optimization का उपयोग करके डेटा को orchestrate करें।
डेटा मैनिपुलेशन
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MLOps आर्किटेक्चर, CI/CD/CM/CT तकनीकें और ऑटोमेशन पैटर्न सीखें, ताकि ML सिस्टम समय के साथ मूल्य दे सकें।
मशीन लर्निंग
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SQL Server में डेटा को मैनिपुलेट, प्रोसेस और ट्रांसफॉर्म करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण फ़ंक्शन सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.
क्लाउड
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यह पाठ्यक्रम आपको NetworkX लाइब्रेरी का उपयोग करके नेटवर्क का विश्लेषण, दृश्यांकन और अर्थ समझने के कौशल प्रदान करेगा।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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कमांड-लाइन कौशल सीखें, डेटा डाउनलोड, प्रोसेस और ट्रांसफॉर्म करें, जिसमें मशीन लर्निंग पाइपलाइन शामिल है।
डेटा मैनिपुलेशन
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इस पाठ्यक्रम के साथ Google Cloud Platform (GCP) को जानें—स्टोरेज, डेटा हैंडलिंग और GCP के साथ व्यवसाय आधुनिकीकरण पर।
क्लाउड
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ट्रिगर्स, ब्रांचिंग, अप्रूवल्स, एरर हैंडलिंग और प्रोडक्शन हैंडओवर के साथ भरोसेमंद Power Automate क्लाउड फ़्लो बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Tableau के अंतर्निहित सांख्यिकीय फ़ंक्शनों के साथ अपनी रिपोर्टिंग कौशल को अगले स्तर पर ले जाएँ।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Python का उपयोग करके बुद्धिमान एजेंट बनाना सीखें जो तर्क करें, कार्य करें और वास्तविक दुनिया के कार्य हल करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Azure में containers कैसे काम करते हैं सीखें, जिसमें registries, ACI, AKS basics, scaling, monitoring और troubleshooting शामिल हैं।
क्लाउड
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CrewAI के साथ साथ मिलकर काम करने वाली AI टीमें बनाएं, वर्कफ़्लो स्वचालित करें, और कंटेंट जनरेट करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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डेटा मॉडलिंग में विभिन्न प्रकारों को जानें, पूर्वानुमान सहित, और Tidyverse में रैखिक प्रतिगमन व मॉडल मूल्यांकन माप करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Azure API Management के साथ हैंड्स-ऑन अभ्यास के जरिए APIs बनाना, सुरक्षित करना और प्रबंधित करना सीखें।
क्लाउड
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Python और PuLP की शक्ति का उपयोग करके आपूर्ति श्रृंखलाओं का अनुकूलन करें।
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
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n8n में AI एजेंटों का उपयोग करके मार्केटिंग वर्कफ़्लो बनाएं। शुरुआत से अभियान रणनीति, रूपांतरण अनुकूलन, और लीड जनरेशन को स्वचालित करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Explore data, explain code, and ship pipelines and Streamlit apps faster with Snowflake CoCo, the AI coding agent built into Snowsight.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
क्लाउड
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डेटा-आधारित फ्रेमवर्क डिज़ाइन करके और कुशल समाधान लागू करके अपनी निर्णय विज्ञान कौशल को मजबूत करें।
डेटा साक्षरता
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पाठ से उपयोगी जानकारी निकालने और उसे मशीन लर्निंग के लिए उपयुक्त प्रारूप में संसाधित करने की तकनीकें सीखें।
मशीन लर्निंग
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OpenAI के टेक्स्ट और ऑडियो मॉडल्स से मल्टी-मोडल सिस्टम बनाएं, जिसमें एंड-टू-एंड ग्राहक सहायता चैटबॉट भी शामिल है!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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spaCy के मुख्य ऑपरेशनों में महारत हासिल करें और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए मॉडल प्रशिक्षित करें। असंरचित डेटा से जानकारी निकालें और पैटर्न मिलाएँ।
मशीन लर्निंग
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AWS पर API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge और Kinesis से क्लाउड ऐप्स बनाएं। DVA-C02 परीक्षा के लिए सर्वरलेस और इवेंट-ड्रिवन पैटर्न में महारत हासिल करें।
क्लाउड
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क्या ग्राहक आपके उत्पादों से बेहद खुश हैं या आपकी सेवा में कमी है? एंड-टू-एंड सेंटिमेंट विश्लेषण कार्य करना सीखें।
मशीन लर्निंग
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Snowflake डेटा प्रकार और फ़ंक्शन सीखें, टेक्स्ट, संख्याएँ और तिथियाँ बदलें, और कस्टम फ़ंक्शन व पिवट टेबल बनाएं।
डेटा मैनिपुलेशन
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पूंजी निवेश, WACC और शेयरधारक मूल्य जैसे प्रमुख वित्तीय अवधारणाएँ सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Python के साथ बुकस्टोर डेटा से मार्केट बास्केट विश्लेषण में एसोसिएशन रूल्स खोजें और मूवी सिफारिशें बनाएं।
मशीन लर्निंग
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बैचिंग और स्ट्रीमिंग के बीच अंतर, स्ट्रीमिंग सिस्टम का स्केलिंग, और वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगों के बारे में जानें।
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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