पाठ्यक्रम
Introduction to AI Agents
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 39.9K
Learn the fundamentals of AI agents, their components, and real-world use—no coding required.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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
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।पाठ्यक्रम
Learn the fundamentals of AI agents, their components, and real-world use—no coding required.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Explore AI ethics focusing on principles, fairness, bias reduction, and trust in AI design.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Explore what AI is and how to use it responsibly for smarter, more productive work!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
An introduction to data science with no coding involved.
डेटा साक्षरता
पाठ्यक्रम
A non-coding introduction to cloud computing, covering key concepts, terminology, and tools.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Learn the basic concepts of Artificial Intelligence, such as machine learning, deep learning, NLP, generative AI, and more.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Discover how data engineers lay the groundwork that makes data science possible. No coding involved!
डेटा इंजीनियरिंग
पाठ्यक्रम
Gain an introduction to data in this hands-on course. Learn the basics of data types and structures, the DIKW framework, data ethics and more.
डेटा साक्षरता
पाठ्यक्रम
Data is all around us, which makes data literacy an essential life skill.
डेटा साक्षरता
पाठ्यक्रम
An introduction to machine learning with no coding involved.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Discover the full potential of LLMs with our conceptual course covering LLM applications, training methodologies, ethical considerations, and latest research.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Discover how to begin responsibly leveraging generative AI. Learn how generative AI models are developed and how they will impact society moving forward.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn the fundamentals of statistics, including measures of center and spread, probability distributions, and hypothesis testing with no coding involved!
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
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Data-driven organizations consistently rely on insights to inspire action and drive change.
डेटा साक्षरता
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An introduction to data visualization with no coding involved.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Learn the role Generative Artificial Intelligence plays today and will play in the future in a business environment.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Discover what it takes to scale AI agents, with a little help from frameworks like MCP and A2A.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Elevate your data storytelling skills and discover how to tell great stories that drive change with your audience.
डेटा साक्षरता
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Learn the key components of building a strong data culture within an organization.
डेटा साक्षरता
पाठ्यक्रम
Discover how to extract business value from AI. Learn to scope opportunities for AI, create POCs, implement solutions, and develop an AI strategy.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
No one enjoys looking at spreadsheets! Bring your data to life. Improve your presentation and learn how to translate technical data into actionable insights.
डेटा साक्षरता
पाठ्यक्रम
Learn how to translate business questions to well-formed analytical questions and select the right analytical solutions.
डेटा साक्षरता
पाठ्यक्रम
This introductory and conceptual course will help you understand the fundamentals of data warehousing.
डेटा इंजीनियरिंग
पाठ्यक्रम
Improve data literacy skills by analyzing remote working policies.
डेटा साक्षरता
पाठ्यक्रम
Discover how MLOps can take machine learning models from local notebooks to functioning models in production that generate real business value.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Gain a clear understanding of data privacy principles and how to implement privacy and security processes.
डेटा साक्षरता
पाठ्यक्रम
Learn how to blend business, data, and AI, and set goals to drive success with an effectively scalable AI Strategy.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn about LLMOps from ideation to deployment, gain insights into the lifecycle and challenges, and learn how to apply these concepts to your applications.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Gain an introduction to data governance, exploring its meaning, purpose, and how to implement a data governance framework.
डेटा प्रबंधन
पाठ्यक्रम
Learn about Large Language Models (LLMs) and how they are reshaping the business world.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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 दैनिक 5 मिनट की कोडिंग चुनौतियों के साथ चलते-फिरते प्रगति करें।