कोर्स
Deploy and Scale AI Models with Cloud Run
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.9+
- 13 समीक्षाएँ
This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.
क्लाउड
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
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This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.
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This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
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Bioconductor की मदद से मानव कैंसर डेटासेट का उपयोग करके ChIP-seq डेटा का विश्लेषण और व्याख्या करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Learn best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
क्लाउड
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This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.
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बैकटेस्ट, विश्लेषण और वित्तीय पोर्टफोलियो को अनुकूलित करने के लिए अपनी R वित्तीय कौशल को उन्नत करें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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हमारे स्वास्थ्य सेवा केस स्टडी के साथ Tableau का अभ्यास करें। डेटा का विश्लेषण करें, दक्षता संबंधी अंतर्दृष्टियाँ उजागर करें, और एक डैशबोर्ड बनाएं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.
क्लाउड
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Gain an overview of all the skills and tools needed to excel in Natural Language Processing in R.
मशीन लर्निंग
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Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices
क्लाउड
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इस पाठ्यक्रम में आप HR डोमेन में मशीन लर्निंग लागू करना सीखेंगे।
मशीन लर्निंग
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Tableau में इस केस स्टडी के साथ HR डेटा विश्लेषण का अन्वेषण करें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
क्लाउड
कोर्स
अभ्यास करें अपनी Shiny skills का, जबकि आप वास्तविक जीवन की स्थितियों के लिए कुछ मज़ेदार Shiny apps बनाते हैं!
रिपोर्टिंग
कोर्स
The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.
क्लाउड
कोर्स
Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.
क्लाउड
कोर्स
It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
क्लाउड
कोर्स
Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
क्लाउड
कोर्स
वास्तविक फिटनेस डेटा के साथ अपनी Alteryx कौशल को आगे बढ़ाएँ, ताकि लक्षित मार्केटिंग रणनीतियाँ और नवोन्मेषी उत्पाद विकसित कर सकें!
डेटा तैयारी
कोर्स
इस केस स्टडी के साथ अपनी Tableau क्षमताओं को inventory analysis में बेहतर बनाएं। डेटासेट का विश्लेषण करें, calculated fields बनाएं और visualizations तैयार करें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.
क्लाउड
कोर्स
Dask के साथ Python समानांतर प्रोग्रामिंग का उपयोग करके अपने वर्कफ़्लो को स्केल करें और बड़े डेटा को कुशलता से संभालें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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सकारात्मक और नकारात्मक भाषा, विशिष्ट भावनात्मक इरादे की पहचान करके और प्रभावशाली विज़ुअलाइज़ेशन बनाकर sentiment analysis सीखें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases.
क्लाउड
कोर्स
Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.
क्लाउड
कोर्स
Use Agent Search on Gemini Enterprise Agent Platform to provide your website users a generative search experience.
क्लाउड
कोर्स
Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
कोर्स
Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.
डेटा मैनिपुलेशन
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ईकॉमर्स में, बिक्री बढ़ाना और खर्च कम करना सर्वोच्च प्राथमिकताएँ हैं। इस केस स्टडी में, आप एक ऑनलाइन पालतू आपूर्ति कंपनी के डेटा की जांच करेंगे।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
इस पाठ्यक्रम में आप flexdashboard और shiny का उपयोग करके स्थिर और इंटरैक्टिव डैशबोर्ड बनाना सीखेंगे।
रिपोर्टिंग
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 रोज़ाना 5-मिनट की कोडिंग चुनौतियों के साथ चलते-फिरते प्रगति करें।