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Google: Introduction to Large Language Models
- बुनियादीकौशल स्तर
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This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
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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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This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
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Learn how bonds work and how to price them and assess some of their risks using the numpy and numpy-financial packages.
अनुप्रयुक्त वित्त
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This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
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Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
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In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
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Learn dimensionality reduction techniques in R and master feature selection and extraction for your own data and models.
मशीन लर्निंग
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With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
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Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.
अनुप्रयुक्त वित्त
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Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
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This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
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पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण के लिए अपने डेटा को तैयार और व्यवस्थित करना सीखें।
मशीन लर्निंग
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Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
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Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
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Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
क्लाउड
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Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.
क्लाउड
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Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
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R में ggplot2 और trelliscopejs का उपयोग करके बड़े डेटा को विज़ुअलाइज़ करना सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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SQL के साथ DataLab वर्कबुक्स का उपयोग करके इस व्यावहारिक पाठ्यक्रम से अपने विश्लेषण को बेहतर बनाएं।
रिपोर्टिंग
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हमारे मध्यवर्ती Julia पाठ्यक्रम के साथ अपनी Julia कौशल को अगले स्तर पर ले जाएँ। लूप, उन्नत डेटा संरचनाएँ, टाइमिंग और भी बहुत कुछ सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.
क्लाउड
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Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.
क्लाउड
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Master the essential skills of data manipulation in Julia. Learn how to inspect, transform, group, and visualize DataFrames using real-world datasets.
डेटा मैनिपुलेशन
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Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.
क्लाउड
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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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बड़े वास्तविक-विश्व डेटासेट्स पर 4 अलग-अलग केस स्टडी में नेटवर्क विश्लेषण के मूलभूत अवधारणाएँ लागू करें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Develop the judgment to use AI safely, ethically, and responsibly in your work.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Understand what drives the cost of every AI conversation, and build habits that get more out of your plan without giving up quality.
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।
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