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मार्केटिंग के लिए AI
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 237 समीक्षाएँ
मार्केटिंग के लिए AI में महारत हासिल करें, ताकि आप स्मार्ट अभियान योजना बना सकें, गुणवत्तापूर्ण सामग्री बना सकें, और कस्टम AI एजेंट बना सकें।
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
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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।
776 कोर्स
कोर्स
Python में A/B Testing
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 393 समीक्षाएँ
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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Python में Portfolio Analysis परिचय
- उन्नतकौशल स्तर
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- 403 समीक्षाएँ
जोखिम और प्रदर्शन के सार्थक मापों की गणना करना सीखें, और वांछित जोखिम-प्रतिफल संतुलन के लिए एक इष्टतम पोर्टफोलियो तैयार करें।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Snowflake में डेटा मैनिपुलेशन
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,142 समीक्षाएँ
Snowflake में CASE स्टेटमेंट, सबक्वेरी और CTEs जैसी डेटा मैनिपुलेशन व विश्लेषण तकनीकों में महारत हासिल करें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Databricks में Data Visualization
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 689 समीक्षाएँ
Databricks के साथ विज़ुअलाइज़ेशन और डायनेमिक डैशबोर्ड बनाएं, कच्चे डेटा को स्पष्ट और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदलें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Gen AI Agents: Transform Your Organization
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 221 समीक्षाएँ
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
क्लाउड
कोर्स
Preparing for your Professional Data Engineer Journey
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 56 समीक्षाएँ
Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
क्लाउड
कोर्स
Google Sheets में Pivot Tables
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 232 समीक्षाएँ
पिवट टेबल बनाना सीखें और कुछ ही क्लिक में हज़ारों डेटा बिंदुओं को तेज़ी से व्यवस्थित करें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Polars के साथ Data Transformation
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 154 समीक्षाएँ
टेक्स्ट मैनिपुलेशन, रोलिंग स्टैटिस्टिक्स, DataFrame जॉइन्स और उन्नत एनालिटिक्स के साथ Polars को और आगे ले जाएँ।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Snowflake में डेटा पाइपलाइन ऑटोमेशन
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 192 समीक्षाएँ
Snowflake में COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables और query performance tools से डेटा पाइपलाइन लोड, ऑटोमेट और ऑप्टिमाइज़ करें।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
Oracle SQL परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 274 समीक्षाएँ
Oracle SQL में अपने कौशल को निखारें, जिसमें SQL की बुनियादी बातें, डेटा का समेकन, संयोजन और अनुकूलन शामिल हैं।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Machine Learning के लिए CI/CD
- उन्नतकौशल स्तर
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- 447 समीक्षाएँ
GitHub Actions और Data Version Control के साथ मशीन लर्निंग विकास को CI/CD से बेहतर बनाएं
मशीन लर्निंग
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Python पैकेज विकसित करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 1,008 समीक्षाएँ
अपने कोड को उपयोग और साझा करना आसान बनाने के लिए अपने स्वयं के Python पैकेज बनाना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Gemini in Google Sheets
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 308 समीक्षाएँ
Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
NoSQL परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 870 समीक्षाएँ
Conquer NoSQL and supercharge data workflows. Learn Snowflake to work with big data, Postgres JSON for handling document data, and Redis for key-value data.
डेटा इंजीनियरिंग
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Building AI Agents with Snowflake
- मध्यमकौशल स्तर
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- 44 समीक्षाएँ
Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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प्रोडक्शन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करना
- मध्यमकौशल स्तर
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- 530 समीक्षाएँ
एमएलओps मानसिकता अपनाएँ, ताकि आप अपने मशीन लर्निंग मॉडलों को प्रशिक्षित, दस्तावेज़ित, बनाए और स्केल कर सकें, उनकी पूरी क्षमता तक।
मशीन लर्निंग
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Google: Agent Fundamentals
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 105 समीक्षाएँ
Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
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Gen AI: Unlock Foundational Concepts
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 234 समीक्षाएँ
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
क्लाउड
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Microsoft Fabric में Data Ingestion और Semantic Models
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 379 समीक्षाएँ
Microsoft Fabric में डेटा लाना सीखें, जिसमें Pipelines, Dataflows, Shortcuts, Semantic Models, सुरक्षा और मॉडल रिफ्रेश शामिल हैं।
अन्य
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Python में Spark SQL परिचय
- उन्नतकौशल स्तर
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- 210 समीक्षाएँ
Python में SQL का उपयोग करके Spark में डेटा को मैनिपुलेट करना और मशीन लर्निंग फीचर सेट बनाना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Snowflake Management, Governance & Collaboration
- बुनियादीकौशल स्तर
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Snowflake को बड़े पैमाने पर सुरक्षित, शासित और प्रबंधित करना सीखें। RBAC, डेटा मास्किंग, लागत मॉनिटरिंग, Time Travel, और सुरक्षित डेटा शेयरिंग को कवर करें।
डेटा प्रबंधन
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Power BI में यूज़र-ओरिएंटेड डिज़ाइन
- मध्यमकौशल स्तर
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जानें कि उपयोगकर्ताओं को ध्यान में रखकर Power BI विज़ुअलाइज़ेशन और रिपोर्ट कैसे डिज़ाइन करें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Alteryx में Data Transformation
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- 841 समीक्षाएँ
डेटा रूपांतरण के लिए Alteryx अनलॉक करें, Crosstab, Transpose और workflow optimization में महारत हासिल करें इस इंटरैक्टिव पाठ्यक्रम में।
डेटा मैनिपुलेशन
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Azure परिचय
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Azure सेवाओं जैसे Compute, Storage और Automation का व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें।
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Gemini in Google Slides
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- 408 समीक्षाएँ
Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
R में Data Science के लिए Linear Algebra
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यह पाठ्यक्रम रैखिक बीजगणित का परिचय है, जो डेटा विज्ञान की नींव रखने वाले सबसे महत्वपूर्ण गणितीय विषयों में से एक है।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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KNIME परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
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KNIME Analytics Platform का उपयोग करके डेटा एक्सेस, सफाई और विश्लेषण करना सीखें, no-code/low-code दृष्टिकोण के साथ।
डेटा तैयारी
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SQL Server में क्वेरी परफ़ॉर्मेंस बेहतर करना
- मध्यमकौशल स्तर
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- 485 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में, छात्र ऐसे क्वेरी लिखना सीखेंगे जो कुशल और पढ़ने व समझने में आसान हों।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Introduction to Modern Data Engineering with Snowflake
- मध्यमकौशल स्तर
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- 37 समीक्षाएँ
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
डेटा इंजीनियरिंग
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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