कोर्स
PostgreSQL में क्वेरी प्रदर्शन सुधारना
- मध्यमकौशल स्तर
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जानें कि अपने PostgreSQL क्वेरीज़ को कैसे संरचित करें ताकि वे बहुत कम समय में चलें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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
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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।
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कोर्स
Tidyverse में डेटा के साथ संवाद
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 213 समीक्षाएँ
publication-quality graphics और custom-styled reports बनाने के लिए tidyverse tools की शक्ति का उपयोग करें, जो आपके परिणामों को संप्रेषित करें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
SQL Server में फंक्शंस और स्टोरड प्रोसीजर्स लिखना
- मध्यमकौशल स्तर
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SQL Server प्रोग्रामिंग में महारत हासिल करें: functions और stored procedures बनाना, अपडेट करना और चलाना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
केस स्टडी: Tableau में कस्टमर चर्न का विश्लेषण
- बुनियादीकौशल स्तर
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Tableau में काल्पनिक कंपनी Databel के डेटासेट की जाँच करें और पता लगाएँ कि ग्राहक क्यों छोड़ रहे हैं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Reporting with R Markdown
- मध्यमकौशल स्तर
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- 342 समीक्षाएँ
R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
रिपोर्टिंग
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Java में कोड ऑप्टिमाइज़ करना
- उन्नतकौशल स्तर
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Java प्रदर्शन को अनुकूलित करने की प्रमुख तकनीकें सीखें, एल्गोरिदम दक्षता से लेकर JVM ट्यूनिंग और मल्टीथ्रेडिंग तक.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Building a Marketing Dashboard with Claude Cowork
- मध्यमकौशल स्तर
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Want to spend more time on analysis and less time formatting charts? Build an on-brand interactive marketing dashboard from raw data with Claude Cowork.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Intermediate Regression in R
- मध्यमकौशल स्तर
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Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Python में Dimensionality Reduction
- मध्यमकौशल स्तर
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अपने डेटा में आयाम घटाने की अवधारणा समझें, और Python में इसे करने की तकनीकों में महारत हासिल करें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Gemini in Google Drive
- बुनियादीकौशल स्तर
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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
कोर्स
Reshaping Data with tidyr
- मध्यमकौशल स्तर
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- 494 समीक्षाएँ
Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
PySpark के साथ डेटा क्लीनिंग
- उन्नतकौशल स्तर
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Python में Apache Spark से डेटा साफ़ करना सीखें।
डेटा तैयारी
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Python में Plotly के साथ Data Visualization परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
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Python में Plotly का उपयोग करके इंटरैक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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SQL Server में Time Series Analysis
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SQL Server में समय-श्रृंखला विश्लेषण के लिए दिनांक और समय डेटा के साथ काम करने के तरीके खोजें
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Java में Testing परिचय
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JUnit और Mockito का उपयोग करके Java में प्रभावी टेस्ट लिखना सीखें, ताकि मज़बूत, भरोसेमंद एप्लिकेशन आत्मविश्वास से बना सकें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Create Engaging Video with Google Vids
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Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.
क्लाउड
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Finance Professionals के लिए Math
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प्रैक्टिकल Excel अभ्यासों और वास्तविक उदाहरणों के साथ आवश्यक वित्तीय गणित कौशल सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Data Storytelling Case Study: Green Businesses
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Practice data storytelling using real-world examples! Communicate complex insights effectively with a dataset of certified green businesses.
डेटा साक्षरता
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Case Study: dbt के साथ E-Commerce Data Models बनाना
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जानें कि dbt के साथ व्यावहारिक, वास्तविक-विश्व अभ्यासों के माध्यम से कच्चे डेटा को साफ़, विश्वसनीय मॉडल में कैसे बदलें।
डेटा इंजीनियरिंग
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AI-सहायता प्राप्त ट्रैवल प्लानिंग
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WanderBot के साथ यात्रा योजना में महारत हासिल करें: प्रॉम्प्ट तैयार करें, आत्मविश्वास बढ़ाएँ, और अपने अगले साहसिक कार्य को सुव्यवस्थित करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Gemini in Google Meet
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Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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इंटरमीडिएट SQL Querying with AI
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AI प्रॉम्प्ट लिखकर SQL कौशल विकसित करें, जो सॉर्टिंग, ग्रुपिंग, फ़िल्टरिंग और डेटा वर्गीकरण के लिए क्वेरी बनाते हैं।
डेटा मैनिपुलेशन
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इंटरमीडिएट Google Sheets
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अपने Google Sheets शब्दावली को डेटा प्रकारों में और गहराई से जाकर बढ़ाएँ, जिसमें संख्यात्मक डेटा, तार्किक डेटा और अनुपस्थित डेटा शामिल हैं।
डेटा तैयारी
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Polars के साथ Data Pipelines का स्केलिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन
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प्रोडक्शन-रेडी प्रदर्शन के लिए Polars डेटा पाइपलाइनों को ऑप्टिमाइज़, स्केल और टेस्ट करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Alteryx में Data Manipulation
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Alteryx में unions, joins, parsing और performance optimization का उपयोग करके डेटा को orchestrate करें।
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Python में Databases का परिचय
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इस पाठ्यक्रम में, आप रिलेशनल डेटाबेस की मूल बातें और उनसे इंटरैक्ट करना सीखेंगे।
डेटा मैनिपुलेशन
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Snowflake में Data Types और Functions
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Snowflake डेटा प्रकार और फ़ंक्शन सीखें, टेक्स्ट, संख्याएँ और तिथियाँ बदलें, और कस्टम फ़ंक्शन व पिवट टेबल बनाएं।
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Monitoring Machine Learning Concepts
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प्रोडक्शन में मशीन लर्निंग मॉडल्स की मॉनिटरिंग की चुनौतियाँ जानें, जिसमें डेटा और कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट, और मॉडल गिरावट से निपटने के तरीके शामिल हैं।
मशीन लर्निंग
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Intermediate Power Automate
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Build reliable Power Automate cloud flows with triggers, branching, approvals, error handling, and production handover.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Google: Build and Deploy Agents in Production
- मध्यमकौशल स्तर
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Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
क्लाउड
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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