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Gemini in Google Sheets
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Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.
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।
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Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Learn to build AI applications using Snowflake Cortexs built-in LLM functions for text analysis, generation, and multi-step workflows.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.
मशीन लर्निंग
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Create visualizations and dynamic dashboards with Databricks, turning raw data into clear and actionable insights.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.
मशीन लर्निंग
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Learn the core techniques necessary to extract meaningful insights from time series data.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Learn how to create pivot tables and quickly organize thousands of data points with just a few clicks.
डेटा मैनिपुलेशन
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Are customers thrilled with your products or is your service lacking? Learn how to perform an end-to-end sentiment analysis task.
मशीन लर्निंग
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Learn to implement custom trading strategies in Python, backtest them, and evaluate their performance!
अनुप्रयुक्त वित्त
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Orchestrate data using unions, joins, parsing, and performance optimization in Alteryx.
डेटा मैनिपुलेशन
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Tackle your sales work in an AI-first way! Learn to automate prospecting, draft personalized emails, and streamline CRM tasks using AI.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Explore Azure services like Compute, Storage, and Automation, with hands-on experience.
क्लाउड
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Use a chatbot to create a study guide tailored to your goals and schedule. Build skills with simple, effective prompts.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
मशीन लर्निंग
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Learn how to transform raw data into clean, reliable models with dbt through hands-on, real-world exercises.
डेटा इंजीनियरिंग
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Reshape DataFrames from a wide to long format, stack and unstack rows and columns, and wrangle multi-index DataFrames.
डेटा मैनिपुलेशन
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Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
अनुप्रयुक्त वित्त
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Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.
मशीन लर्निंग
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Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.
मशीन लर्निंग
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Learn how to leverage statistical techniques using spreadsheets to more effectively work with and extract insights from your data.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
डेटा मैनिपुलेशन
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Shift to an MLOps mindset, enabling you to train, document, maintain, and scale your machine learning models to their fullest potential.
मशीन लर्निंग
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In this interactive course, you’ll learn how to use functions for your Tableau calculations and when you should use them!
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Learn to use essential Bioconductor packages for bioinformatics using datasets from viruses, fungi, humans, and plants!
प्रायिकता और सांख्यिकी
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In this conceptual course (no coding required), you will learn about the four major NoSQL databases and popular engines.
डेटा इंजीनियरिंग
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Learn how to make predictions about the future using time series forecasting in R including ARIMA models and exponential smoothing methods.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.
क्लाउड
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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