विशेषज्ञ प्रशिक्षकों द्वारा बनाए गए छोटे वीडियो देखें और फिर अपने ब्राउज़र में इंटरैक्टिव अभ्यासों के साथ जो आपने सीखा है उसका अभ्यास करें।
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Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.
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Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
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Cloud Run functions is Googles serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product.
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Learn to build simple models of market response to increase the effectiveness of your marketing plans.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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purrr के साथ सीखना जारी रखें ताकि मज़बूत, साफ़ और आसानी से बनाए रखने योग्य iterative code बनाया जा सके।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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R में ग्राहक चयन डेटा का विश्लेषण और मॉडलिंग करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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विज्ञापनों पर क्लिक-थ्रू दरों का अनुमान लगाना और Python में बुनियादी मशीन लर्निंग मॉडल लागू करना सीखें, ताकि आप अपने विज्ञापनों को बेहतर अनुकूलित कर सकें।
मशीन लर्निंग
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Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
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Learn about creating and securing containers, and Google Kubernetes Engine for application developers.
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Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
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Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
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नेटवर्क लर्निंग और नेटवर्क से वर्णनात्मक फीचर्स निकालकर नेटवर्क में नोड्स के लेबल की भविष्यवाणी करना सीखें
प्रायिकता और सांख्यिकी
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क्या आप Google Translate जैसे उत्पादों के पीछे मौजूद मॉडलों की आंतरिक कार्यप्रणाली के बारे में जानने के लिए उत्सुक हैं?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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मिश्रण मॉडल सीखें: संभाव्य क्लस्टरिंग और वर्गीकरण के लिए एक सुविधाजनक और औपचारिक सांख्यिकीय ढांचा।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Learn strategies for answering probability questions in R by solving a variety of probability puzzles.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Learn core Google Cloud networking: VPC networks, multiple NICs, Shared VPC, and network logging and monitoring.
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Build Google Cloud security foundations with Cloud Identity, IAM, and VPC controls for isolation and logging.
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Use Terraform to provision and manage Google Cloud resources as code, from your first config to reusable modules.
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Harden GKE clusters, secure workload identities and secrets, and defend containers across their full lifecycle.
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Harden Google Cloud VMs and protect critical workloads across the compute lifecycle, from boot to runtime.
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Mitigate DDoS, content-related threats, and other attacks on Google Cloud using monitoring, logging, and auditing.
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See how Gemini in Google Cloud helps network engineers plan, build, and maintain VPC networks with AI assistance.
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Design scalable, secure, cost-efficient Google Cloud network architectures and build a hub-and-spoke topology.
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Learn best practices for securing AI models on Google Cloud, from protecting model integrity to controlling access.
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Secure Google Cloud apps with Cloud Armor, Web Security Scanner, Identity Platform MFA, and Google’s SAIF framework.
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Protect Google Cloud data with IAM-only access, Sensitive Data Protection, time-bound sharing, and Cloud KMS.
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Secure VPC networks with Cloud NGFW: firewall policies, secure tags, intrusion prevention, and Firewall Insights.
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Master Google Cloud routing and addressing, from IP addresses, routes, and Cloud DNS to NAT and private connectivity.
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Apply the Google Cloud Well-Architected Framework to design resilient, secure, cost-effective cloud architectures.
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Connect on-premises and multicloud networks to Google Cloud with Cloud Interconnect, Cloud VPN, and more.
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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।