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Gen AI: Navigate the Landscape
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 195 समीक्षाएँ
You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
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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You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
क्लाउड
कोर्स
ऐसी स्क्रिप्ट लिखना सीखें जो त्रुटियों को पकड़ें और संभालें तथा एक साथ होने वाले कई ऑपरेशनों को नियंत्रित करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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डिजिटल परिवर्तन की दुनिया में उतरें और तेज़ी से बदलते डिजिटल परिदृश्य में परिवर्तन के वाहक बनने के लिए खुद को तैयार करें।
डेटा साक्षरता
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मास्टर डेटा फ्लुएंसी! व्यक्तियों और संगठनों के लिए कौशल सीखें, व्यवहार समझें, और डेटा-प्रवीण संस्कृति बनाएं।
डेटा साक्षरता
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जनरेटिव AI से गो-टू-मार्केट रणनीति बनाएं: उद्योग लक्षित करें, लीड जनरेट करें, और वेबसाइट कीवर्ड ऑप्टिमाइज़ करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Seaborn के परिष्कृत विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स का उपयोग करके आसानी से सुंदर, सूचनाप्रद विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
In this course, youll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
अपने Microsoft Fabric खाते में डेटा को रूपांतरित और विश्लेषित करना सीखें
अन्य
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SQL Server में डेटा को मैनिपुलेट, प्रोसेस और ट्रांसफॉर्म करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण फ़ंक्शन सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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इस इंटरैक्टिव पाठ्यक्रम में, आप सीखेंगे कि अपने Tableau कैलकुलेशनों के लिए functions का उपयोग कैसे करें और कब उनका उपयोग करना चाहिए!
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
सांख्यिकीय रूप से सोचने और अपने डेटा की भाषा बोलने के लिए ज़रूरी आधार तैयार करें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
spaCy के मुख्य ऑपरेशनों में महारत हासिल करें और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए मॉडल प्रशिक्षित करें। असंरचित डेटा से जानकारी निकालें और पैटर्न मिलाएँ।
मशीन लर्निंग
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MLOps आर्किटेक्चर, CI/CD/CM/CT तकनीकें और ऑटोमेशन पैटर्न सीखें, ताकि ML सिस्टम समय के साथ मूल्य दे सकें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Python का उपयोग करके बुद्धिमान एजेंट बनाना सीखें जो तर्क करें, कार्य करें और वास्तविक दुनिया के कार्य हल करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
आप Excel में एक Fast Moving Consumer Goods कंपनी के लिए Net Revenue Management तकनीकों का उपयोग करेंगे।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
TaskFlow API, asset-based scheduling और deferrable sensors के साथ DAGs बनाएं, और quality checks के साथ end-to-end SQL ETL pipeline चलाएं।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
सामान्य चार्ट, वैकल्पिक विज़ुअलाइज़ेशन प्रकारों और धारणा-आधारित शैली सुधारों के अवलोकन के साथ अपने डेटा को प्रभावी ढंग से प्रस्तुत करना सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
व्यावसायिक उत्कृष्टता के लिए रणनीतिक डेटा प्रबंधन में महारत हासिल करें।
डेटा प्रबंधन
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Python का उपयोग करके जोखिम प्रबंधन, वैल्यू ऐट रिस्क और 2008 के वित्तीय संकट पर लागू अन्य विषयों के बारे में जानें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Apache Spark के साथ डेटा से पूर्वानुमान बनाना सीखें, decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles और pipelines का उपयोग करके.
मशीन लर्निंग
कोर्स
पाठ से उपयोगी जानकारी निकालने और उसे मशीन लर्निंग के लिए उपयुक्त प्रारूप में संसाधित करने की तकनीकें सीखें।
मशीन लर्निंग
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AWS पर API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge और Kinesis से क्लाउड ऐप्स बनाएं। DVA-C02 परीक्षा के लिए सर्वरलेस और इवेंट-ड्रिवन पैटर्न में महारत हासिल करें।
क्लाउड
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Python में स्वचालित हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग तकनीकें सीखें, जिसमें Grid, Random और Informed Search शामिल हैं।
मशीन लर्निंग
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डेटा-आधारित फ्रेमवर्क डिज़ाइन करके और कुशल समाधान लागू करके अपनी निर्णय विज्ञान कौशल को मजबूत करें।
डेटा साक्षरता
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Keras के साथ डीप लर्निंग मॉडल विकसित करना शुरू करना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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अपने अगले कोडिंग इंटरव्यू के लिए Python में तैयारी करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Azure में containers कैसे काम करते हैं सीखें, जिसमें registries, ACI, AKS basics, scaling, monitoring और troubleshooting शामिल हैं।
क्लाउड
कोर्स
इस वैचारिक पाठ्यक्रम में (कोडिंग की आवश्यकता नहीं), आप चार प्रमुख NoSQL डेटाबेस और लोकप्रिय इंजनों के बारे में सीखेंगे।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
CrewAI के साथ साथ मिलकर काम करने वाली AI टीमें बनाएं, वर्कफ़्लो स्वचालित करें, और कंटेंट जनरेट करें।
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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