कोर्स
Networking in Google Cloud: Network Security
- मध्यमकौशल स्तर
Protect Google Cloud networks with DDoS defenses, Cloud Armor, firewall rules, Cloud IDS, and Packet Mirroring.
क्लाउड
डेटा, AI, और क्लाउड पाठ्यक्रम
महत्वपूर्ण कौशलों में महारत हासिल करेंविशेषज्ञ प्रशिक्षकों द्वारा बनाए गए छोटे वीडियो देखें और फिर अपने ब्राउज़र में इंटरैक्टिव अभ्यासों के साथ जो आपने सीखा है उसका अभ्यास करें।
- अपनी गति से सीखें
- व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें
- छोटे अध्याय पूरे करें
अपना मुफ़्त खाता बनाएं
Google के साथ जारी रखेंअधिक विकल्प दिखाएँया
जारी रखने पर, आप हमारी उपयोग की शर्तें, हमारी गोपनीयता नीति को स्वीकार करते हैं और यह भी कि आपका डेटा संयुक्त राज्य अमेरिका में संग्रहीत किया जाता है।
794 कोर्स
कोर्स
Networking in Google Cloud: Load Balancing
- मध्यमकौशल स्तर
Configure Google Cloud load balancers, manage traffic, and add Cloud CDN caching and Cloud Armor protection.
क्लाउड
कोर्स
LangChain के साथ Retrieval‑Augmented Generation
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 126 समीक्षाएँ
Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
LangChain के साथ LLM Application Fundamentals
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 408 समीक्षाएँ
विश्वसनीय संरचित आउटपुट, स्थायी संवाद इतिहास और रियल-टाइम स्ट्रीमिंग के साथ संवादात्मक LLM ऐप्लिकेशन बनाना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
LangChain के साथ LLM Tool Use
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 111 समीक्षाएँ
Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
LangSmith के साथ LLM एप्लिकेशन इवैल्युएशन
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.6+
- 164 समीक्षाएँ
LLM एप्लिकेशन की गुणवत्ता को व्यवस्थित रूप से मापना और बेहतर बनाना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
LangGraph के साथ Agentic Systems
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.5+
- 131 समीक्षाएँ
Learn to build agentic systems using LangGraph.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
LangChain के साथ Prompt Engineering
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.5+
- 165 समीक्षाएँ
Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
AI सुरक्षा और आचार (Ethics)
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 202 समीक्षाएँ
अपने काम में AI का सुरक्षित, नैतिक और ज़िम्मेदार उपयोग करने का विवेक विकसित करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Claude Skills के साथ काम करना
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.6+
- 76 समीक्षाएँ
जानें कि बार-बार किए जाने वाले काम को Skill में कैसे दर्ज करें, ताकि Claude हर बार उसे आपके तरीके से करे। फिर Skill बेहतर बनाएं और टीम के साथ साझा करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Claude Plugins बनाना
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.6+
- 70 समीक्षाएँ
Claude Cowork का उपयोग करके मौजूदा plugins इंस्टॉल और संशोधित करना, साथ ही अपने plugins बनाना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Claude के साथ डेटा का विश्लेषण
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.5+
- 93 समीक्षाएँ
Claude से अपने डेटा का विश्लेषण कर सटीक, कार्रवाई योग्य जानकारी निकालना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
सबके लिए Token Cost Management
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.5+
- 385 समीक्षाएँ
हर AI बातचीत की लागत समझें और गुणवत्ता से समझौता किए बिना अपने प्लान का अधिकतम लाभ पाने की आदतें बनाएँ।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Introduction to Claude
- बुनियादीकौशल स्तर
Learn what Claude is and how to use it at work: write prompts it can act on, research the web, create docs and slides, delegate tasks, and reuse workflows.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
FAQs
डेटा साइंस क्या है?
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।
मैं डेटा साइंस कैसे सीख सकता हूं?
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।
डेटा साइंस के लिए कौन से कौशल आवश्यक हैं?
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।
मैं डेटा साइंस का उपयोग किसके लिए कर सकता हूं?
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।
क्या डेटा साइंस एक अच्छा करियर है?
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।
क्या डेटा साइंटिस्ट बनना कठिन है?
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।
क्या डेटा साइंस के लिए कोडिंग 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।
डेटा साइंटिस्ट बनने में कितना समय लगता 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।
मैं डेटा साइंस के भीतर कौन से विषयों का अध्ययन कर सकता हूं?
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।
DataCamp for Mobile के साथ अपने डेटा कौशल बढ़ाएँ
हमारे मोबाइल कोर्स और रोज़ाना 5-मिनट की कोडिंग चुनौतियों के साथ चलते-फिरते प्रगति करें।