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Model Context Protocol (MCP) परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
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Model Context Protocol (MCP) के साथ AI/LLM अनुप्रयोगों को APIs, डेटाबेस और फ़ाइल सिस्टम से पहले से कहीं आसान तरीके से एकीकृत करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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
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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।
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आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस गवर्नेंस
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Collibra के साथ AI गवर्नेंस सीखें। जिम्मेदार AI को टूल्स, फ्रेमवर्क्स और MLOps वर्कफ़्लोज़ से बनाएं, एम्बेड करें और स्केल करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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PostgreSQL में डेटा मैनिपुलेट करने के लिए फ़ंक्शंस
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डेटा को हेरफेर, प्रोसेस और रूपांतरित करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण PostgreSQL फ़ंक्शन सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Data Warehousing Concepts
- मध्यमकौशल स्तर
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यह परिचयात्मक और वैचारिक पाठ्यक्रम आपको डेटा वेयरहाउसिंग की मूल बातें समझने में मदद करेगा।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
इंटरमीडिएट डेटा मॉडलिंग इन Power BI
- मध्यमकौशल स्तर
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- 5,256 समीक्षाएँ
Power BI में डेटा मॉडलिंग में महारत हासिल करें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
डेटा कम्युनिकेशन कॉन्सेप्ट्स
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 6,270 समीक्षाएँ
स्प्रेडशीट्स देखना किसी को पसंद नहीं! अपने डेटा को जीवंत बनाएं। अपनी प्रस्तुति बेहतर करें और तकनीकी डेटा को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टियों में बदलना सीखें।
डेटा साक्षरता
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LLMOps Concepts
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 3,647 समीक्षाएँ
आइडिएशन से डिप्लॉयमेंट तक LLMOps सीखें, लाइफसाइकल और चुनौतियों की समझ पाएँ, और इन कॉन्सेप्ट्स को अपने एप्लिकेशन्स में लागू करना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Docker परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 3,101 समीक्षाएँ
Docker का परिचय पाएं और डेटा प्रोफेशनल के टूलकिट में इसकी अहमियत जानें. Docker कंटेनर, इमेज और अन्य के बारे में जानें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
इंटरमीडिएट Importing Data in Python
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,091 समीक्षाएँ
Python डेटा इम्पोर्टिंग कौशल बेहतर करें और वेब व API डेटा के साथ काम करना सीखें।
डेटा तैयारी
कोर्स
Power BI में DAX Functions
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 5,306 समीक्षाएँ
Data Analysis Expressions (DAX) आपको कस्टम फ़ंक्शन लिखकर अपनी Power BI कौशल को अगले स्तर तक ले जाने में मदद करते हैं।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Python में Software Engineering Principles
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 870 समीक्षाएँ
मॉड्यूलरिटी, दस्तावेज़ीकरण और स्वचालित परीक्षण सीखें, ताकि आप डेटा विज्ञान समस्याएँ अधिक तेज़ी और विश्वसनीयता से हल कर सकें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
GitHub Copilot के साथ Software Development
- मध्यमकौशल स्तर
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- 1,725 समीक्षाएँ
GitHub Copilot में महारत हासिल करें, संदर्भ, अनुकूलन और स्मार्ट फीचर्स के साथ कोड समझें, लिखें और बेहतर बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
केस स्टडी: Excel में ग्राहक चर्न का विश्लेषण
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 3,533 समीक्षाएँ
आप Excel में काल्पनिक कंपनी Databel के डेटासेट की जांच करेंगे, और पता लगाएंगे कि ग्राहक क्यों छोड़ रहे हैं।
रिपोर्टिंग
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Microsoft Azure को समझें
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,898 समीक्षाएँ
Microsoft Azure और क्लाउड कंप्यूटिंग सॉफ़्टवेयर की शक्ति जानें, ताकि आप अपने डेटा इंजीनियरिंग कौशल को बेहतर बना सकें।
क्लाउड
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Power BI में Exploratory Data Analysis
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 4,377 समीक्षाएँ
Power BI की Exploratory Data Analysis (EDA) से प्रभावशाली रिपोर्ट बनाना सीखें, जो अंतर्दृष्टियाँ तेज़ी से उजागर करें और व्यावसायिक मूल्य बढ़ाएँ.
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
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Python में डेटा टाइप्स
- मध्यमकौशल स्तर
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Python डेटा प्रकारों—जैसे lists, dictionaries और tuples—में अपनी समझ को मजबूत करें और उन्हें डेटा विज्ञान समस्याएँ हल करने में इस्तेमाल करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Python में Data Structures और Algorithms
- उन्नतकौशल स्तर
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- 1,398 समीक्षाएँ
लिंक्ड लिस्ट, स्टैक, क्यू, हैश टेबल और ग्राफ जैसी डेटा संरचनाएँ; और सर्च व सॉर्ट एल्गोरिदम सीखें!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Python में Functions लिखना
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अच्छे दस्तावेज़ीकरण के साथ रखरखाव योग्य, पुन: प्रयोज्य, जटिल फ़ंक्शन लिखने के लिए अभ्यास का उपयोग करना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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इंटरमीडिएट DAX in Power BI
- मध्यमकौशल स्तर
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- 4,691 समीक्षाएँ
DAX गणनाओं की विस्तृत रेंज जानें और Microsoft Power BI में उनका उपयोग करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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ChatGPT परिचय
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- 5,875 समीक्षाएँ
बेहतर प्रॉम्प्ट, सटीक जवाब और सुरक्षित AI उपयोग से ChatGPT की शक्ति अनलॉक करें। AI बातचीत से दक्षता बढ़ाएँ और अधिकतम लाभ पाएं!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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n8n के साथ Workflow Automation परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 918 समीक्षाएँ
n8n से शुरुआत करें और ट्रिगर्स, लॉजिक, APIs और AI का उपयोग करके स्वचालित वर्कफ़्लो बनाना सीखें—कोडिंग की ज़रूरत नहीं!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Microsoft Copilot in Excel
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Excel से जूझना छोड़ें और उससे बात करना शुरू करें! Excel में Copilot से डेटा साफ़ करें, चार्ट बनाएँ और तेज़ी से जवाब पाएँ।
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व्यवसाय में AI समाधान लागू करना
- बुनियादीकौशल स्तर
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जानें कि AI से व्यावसायिक मूल्य कैसे निकालें। AI के अवसरों का दायरा तय करना, POCs बनाना, समाधान लागू करना और AI रणनीति विकसित करना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Data Storytelling Concepts
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डेटा स्टोरीटेलिंग कौशल बढ़ाएँ और जानें कि अपने दर्शकों के साथ बदलाव लाने वाली बेहतरीन कहानियाँ कैसे सुनाएँ।
डेटा साक्षरता
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SQL में डेटा-ड्रिवन निर्णय-निर्माण
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जानें कि SQL तालिका का विश्लेषण कैसे करें और प्रबंधन को अंतर्दृष्टियाँ कैसे रिपोर्ट करें।
डेटा साक्षरता
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dbt परिचय
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यह पाठ्यक्रम डेटा मॉडलिंग, ट्रांसफ़ॉर्मेशन, टेस्टिंग और डॉक्यूमेंटेशन बनाने के लिए dbt का परिचय देता है।
डेटा इंजीनियरिंग
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NumPy परिचय
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NYC की ट्री जनगणना का उपयोग करके arrays बनाना, sort करना, filter करना और update करना सीखकर NumPy में अपनी skills master करें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Python में statsmodels के साथ Regression परिचय
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Python में statsmodels के साथ regression analysis लागू, विश्लेषण और व्याख्या करके housing prices और ad click-through rate का अनुमान लगाएँ।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Analytical Questions बनाना
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व्यावसायिक प्रश्नों को सुव्यवस्थित विश्लेषणात्मक प्रश्नों में बदलना और सही विश्लेषणात्मक समाधान चुनना सीखें।
डेटा साक्षरता
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OpenAI API के साथ Embeddings परिचय
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OpenAI के एम्बेडिंग मॉडल का उपयोग करके सेमांटिक सर्च और रिकमेंडेशन इंजन जैसी उन्नत AI एप्लिकेशन अनलॉक करें!
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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।
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