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
कोर्स
Set up Snowflake CoCo Desktop, the AI IDE connected to your data, then guide it with rules, test web apps in its Agentic Browser, and automate prompts.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
क्लाउड
कोर्स
सर्वेक्षण डिज़ाइन सीखें, सामान्य डिज़ाइन संरचनाओं का उपयोग करके, फिर सर्वेक्षण परिणामों का विज़ुअलाइज़ेशन और विश्लेषण करें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
सिमुलेशन से डेटा बनाकर और उसका विश्लेषण करके बढ़ती जटिल समस्याएँ हल करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
प्रोग्रामिंग के विभिन्न प्रतिमानों का अन्वेषण करें, जिनमें इम्पेरेटिव और डिक्लेरेटिव, प्रोसीजरल, फंक्शनल और ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग शामिल हैं।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
क्या आप कोडिंग में ज़्यादा और प्रशासनिक कामों में कम समय देना चाहते हैं? Claude Cowork से नए फ़ीचर्स के लॉन्च के लिए सपोर्ट ब्रीफ़्स स्वचालित करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
वास्तविक अनुप्रयोगों और केस स्टडीज़ के साथ डिस्काउंटेड कैश फ्लोज़ (DCF) का उपयोग करके बिज़नेस वैल्यूएशन सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
उन्नत प्रायिकता, जोखिम आकलन और सिमुलेशन तकनीकों की बेहतर समझ विकसित करें, ताकि डेटा-आधारित व्यावसायिक निर्णय आत्मविश्वास से ले सकें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.
क्लाउड
कोर्स
Monitor and troubleshoot AWS apps with Amazon CloudWatch and AWS X-Ray. Collect metrics and logs, build dashboards, set alarms, and trace requests.
क्लाउड
कोर्स
अपने KNIME कौशल को हमारे पाठ्यक्रम के साथ बढ़ाएँ: डेटा रूपांतरण, कॉलम संचालन और वर्कफ़्लो अनुकूलन।
डेटा तैयारी
कोर्स
CFO की भूमिका निभाएँ और वित्तीय पूर्वानुमान बनाते हुए बोर्ड ऑफ डायरेक्टर्स को प्रमुख मेट्रिक्स पर सलाह देना सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Python का उपयोग करके सामान्य स्प्रेडशीट फ़ंक्शनों और तकनीकों का अन्वेषण करें!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
कच्ची ऑडियो फ़ाइलों से Python में भाषण लोड, रूपांतरित और ट्रांसक्राइब करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Google Sheets का उपयोग करके नकदी प्रवाह, निवेश, वार्षिकी, ऋण परिशोधन और अधिक सहित बुनियादी व्यावसायिक मॉडलिंग सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
जानें कि बायेज़ियन डेटा विश्लेषण क्या है, यह कैसे काम करता है, और यह आपके डेटा विज्ञान टूलबॉक्स में क्यों उपयोगी है।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
डेटा मैनिपुलेशन और विज़ुअलाइज़ेशन कौशल का उपयोग करके संयुक्त राष्ट्र महासभा के ऐतिहासिक मतदान का अन्वेषण करें।
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
कोर्स
GARCH मॉडल्स के बारे में जानें, उन्हें लागू करना और स्टॉक्स से विदेशी मुद्रा तक वित्तीय डेटा पर कैलिब्रेट करना सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Python मशीन लर्निंग इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास करके अपनी जानकारी निखारें और अगले इंटरव्यू की तैयारी करें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Python के साथ Keras का उपयोग करके इमेज विश्लेषण करना सीखें, कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क बनाकर, प्रशिक्षित करके और मूल्यांकन करके।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Python में ग्राहकों को सेगमेंट करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
data.table का उपयोग करके फ़िल्टरिंग, चयन और समूह-वार सांख्यिकी की गणना जैसे डेटा हेरफेर के मुख्य अवधारणाएँ सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
सटीक विश्लेषण और विश्वसनीय मॉडल के लिए पक्षपात का पता लगाना और उसे कम करना सीखकर अपने डेटा की क्षमता अनलॉक करें।
डेटा प्रबंधन
कोर्स
Python से ग्राहक छूट का विश्लेषण करना और उसका पूर्वानुमान लगाने के लिए मॉडल बनाना सीखें।
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
कोर्स
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
क्लाउड
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।
हमारे मोबाइल कोर्स और रोज़ाना 5-मिनट की कोडिंग चुनौतियों के साथ चलते-फिरते प्रगति करें।