कोर्स
GCP परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 367 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम के साथ Google Cloud Platform (GCP) को जानें—स्टोरेज, डेटा हैंडलिंग और GCP के साथ व्यवसाय आधुनिकीकरण पर।
क्लाउड
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।
776 कोर्स
कोर्स
Google: Build Agents with Agent Development Kit (ADK)
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 76 समीक्षाएँ
Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
क्लाउड
कोर्स
Snowflake में Window Functions
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 574 समीक्षाएँ
जटिल डेटा समस्याएँ रैंकिंग, पार्टिशन और रोलिंग गणनाओं से हल करने के लिए Snowflake विंडो फ़ंक्शंस खोजें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Dash और Plotly के साथ डैशबोर्ड बनाना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 304 समीक्षाएँ
Dash और Plotly के साथ इंटरैक्टिव और अंतर्दृष्टि-समृद्ध डैशबोर्ड बनाना सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Sigma में Data Modeling
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 146 समीक्षाएँ
बार-बार वही joins और calculations दोहराना बंद करें, और Sigma data models के साथ सुव्यवस्थित, scalable analytics में उतरें।
रिपोर्टिंग
कोर्स
Introduction to Power Apps
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 12 समीक्षाएँ
Build custom business apps without code using Microsoft Power Apps - from blank canvas to published, responsive app.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Python में नेटवर्क विश्लेषण का परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 228 समीक्षाएँ
यह पाठ्यक्रम आपको NetworkX लाइब्रेरी का उपयोग करके नेटवर्क का विश्लेषण, दृश्यांकन और अर्थ समझने के कौशल प्रदान करेगा।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
स्किनकेयर प्रोडक्ट्स की सिफारिश
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 321 समीक्षाएँ
अपने प्रॉम्प्टिंग कौशल से ग्राहकों को आदर्श स्किनकेयर उत्पादों से मिलाने वाले चैटबॉट का परीक्षण करें, व्यक्तिगत परिणामों के लिए।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Forecasting in R
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 56 समीक्षाएँ
Learn how to make predictions about the future using time series forecasting in R including ARIMA models and exponential smoothing methods.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Sigma में Calculations
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 214 समीक्षाएँ
व्यावहारिक व्यावसायिक उदाहरणों के साथ डेटा का अन्वेषण करने, लॉजिक स्वचालित करने और रुझान उजागर करने के लिए डायनामिक Sigma गणनाएँ बनाएं।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
AI-सहायता प्राप्त प्रोडक्ट लॉन्च
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 398 समीक्षाएँ
जनरेटिव AI का उपयोग करके EV निर्माता के लिए बाज़ार गतिशीलता का विश्लेषण करें और एक रणनीतिक प्रवेश योजना तैयार करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Building Generative AI Apps to Talk to Your Data
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 20 समीक्षाएँ
Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Sigma में AI Apps का परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 194 समीक्षाएँ
Sigma में यूज़र इनपुट, actions और polished interfaces के साथ interactive AI apps बनाएं, बिना coding के।
रिपोर्टिंग
कोर्स
Python SDK के साथ Databricks
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 96 समीक्षाएँ
Python के साथ Databricks में महारत हासिल करें: प्रमाणित करें, क्लस्टर प्रबंधित करें, जॉब्स स्वचालित करें, और AI मॉडल्स को प्रोग्रामेटिक रूप से क्वेरी करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
केस स्टडी: Power BI में हेल्थकेयर डेटा का विश्लेषण
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 297 समीक्षाएँ
हमारे स्वास्थ्य सेवा केस स्टडी के साथ Power BI का अभ्यास करें। डेटा का विश्लेषण करें, दक्षता संबंधी अंतर्दृष्टियाँ उजागर करें, और एक डैशबोर्ड बनाएं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Python में वित्तीय डेटा इम्पोर्ट और मैनेज करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 65 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में, आप विभिन्न टूल्स और स्रोतों का उपयोग करके Python में वित्तीय डेटा आयात और प्रबंधित करना सीखेंगे।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Building Web Applications with Shiny in R
- मध्यमकौशल स्तर
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- 229 समीक्षाएँ
Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Python में Sentiment Analysis
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- 472 समीक्षाएँ
क्या ग्राहक आपके उत्पादों से बेहद खुश हैं या आपकी सेवा में कमी है? एंड-टू-एंड सेंटिमेंट विश्लेषण कार्य करना सीखें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
PySpark की नींव
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 637 समीक्षाएँ
स्पार्क में PySpark पैकेज का उपयोग करके वितरित डेटा प्रबंधन और मशीन लर्निंग लागू करना सीखें।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
LangChain और Neo4j के साथ Graph RAG
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- 123 समीक्षाएँ
Graph RAG और hybrid RAG के साथ अधिक सटीक और विश्वसनीय RAG सिस्टम बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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R में Missing Data से निपटना
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 150 समीक्षाएँ
naniar के साथ डेटा को आसानी से विज़ुअलाइज़, एक्सप्लोर और गायब डेटा इम्प्यूट करें, जो missing data के लिए tidyverse-friendly तरीका है।
डेटा तैयारी
कोर्स
Azure में Event-आधारित और Message-आधारित समाधान विकसित करें
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 130 समीक्षाएँ
Azure में messaging services और real-world integrations का उपयोग करके scalable event-driven architectures डिज़ाइन करना सीखें।
क्लाउड
कोर्स
Power BI में Financial Statements का परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 322 समीक्षाएँ
Power BI में आय विवरण और बैलेंस शीट का उपयोग करना सीखें
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Introduction to Data Engineering on Google Cloud
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 38 समीक्षाएँ
Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
क्लाउड
कोर्स
Python में ARIMA Models
- उन्नतकौशल स्तर
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- 431 समीक्षाएँ
Python में ARIMA मॉडल्स सीखें और टाइम सीरीज़ विश्लेषण में विशेषज्ञ बनें।
मशीन लर्निंग
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Advanced Data Engineering with Snowflake
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 30 समीक्षाएँ
Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
डेटा इंजीनियरिंग
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Azure Solutions की मॉनिटरिंग और ट्रबलशूटिंग
- मध्यमकौशल स्तर
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- 129 समीक्षाएँ
Azure Monitor, Application Insights और Log Analytics का उपयोग करके Azure अनुप्रयोगों की निगरानी, निदान और अनुकूलन करना सीखें।
क्लाउड
कोर्स
R में Inference की बुनियाद
- मध्यमकौशल स्तर
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डेटा के नमूने से सांख्यिकीय अनुमान नामक प्रक्रिया के माध्यम से किसी जनसंख्या के बारे में निष्कर्ष निकालना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Tableau में Statistical Techniques
- मध्यमकौशल स्तर
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- 699 समीक्षाएँ
Tableau के अंतर्निहित सांख्यिकीय फ़ंक्शनों के साथ अपनी रिपोर्टिंग कौशल को अगले स्तर पर ले जाएँ।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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AWS Lambda के साथ Serverless Applications
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 47 समीक्षाएँ
Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
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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