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Microsoft Fabric के साथ डेटा एनालिटिक्स वातावरण की योजना और कार्यान्वयन
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 285 समीक्षाएँ
Microsoft Fabric इन्फ्रास्ट्रक्चर को सेट अप और प्रबंधित करना सीखें।
अन्य
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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Microsoft Fabric इन्फ्रास्ट्रक्चर को सेट अप और प्रबंधित करना सीखें।
अन्य
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TorchTune से कस्टम कार्यों के लिए Llama को फाइन-ट्यून करें, और क्वांटाइज़ेशन जैसी कुशल फाइन-ट्यूनिंग तकनीकें सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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रिटेल डेटा केस स्टडी में Alteryx Designer का उपयोग करके बिक्री विश्लेषण और रणनीतिक निर्णय-निर्माण को बेहतर बनाएं।
डेटा तैयारी
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जैव-चिकित्सीय छवि डेटा की खोज, हेरफेर और मापन की मूल बातें सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Kaggle पर प्रतियोगिताओं को कैसे अपनाएँ और जीतें, यह सीखें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
DataLab का उपयोग करने की मूल बातें सीखें, डेटा विश्लेषण और अन्वेषण के लिए एक AI-संचालित डेटा नोटबुक।
रिपोर्टिंग
कोर्स
Python का उपयोग करके धोखाधड़ी का पता लगाना सीखें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Power BI में डेटा तैयारी, विज़ुअलाइज़ेशन और सहसंबंध गुणांक निकालने के लिए Python स्क्रिप्ट्स का उपयोग करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Bayesian डेटा विश्लेषण के फ़ायदों को जानें, और इसे कई वास्तविक-विश्व उपयोग मामलों में लागू करें!
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
एकाधिक व्याख्यात्मक चरों के साथ रैखिक और लॉजिस्टिक प्रतिगमन करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
अपने PostgreSQL डेटाबेस में संग्रहीत कच्चे, अव्यवस्थित डेटा को नियंत्रित करना सीखें, ताकि सटीक अंतर्दृष्टियाँ निकाल सकें।
डेटा तैयारी
कोर्स
एक अनुकूलित GPT के साथ इंटरैक्ट करें और अपने रेस्तरां की योजना बनाने व उसे खोलने के लिए अपनी प्रॉम्प्टिंग कौशल का उपयोग करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Python के SciPy और PuLP से वास्तविक-विश्व अनुकूलन समस्याएँ हल करना सीखें, बुनियादी से लेकर बाधित और जटिल अनुकूलन तक।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
In this case study, you’ll use visualization techniques to find out what skills are most in-demand for data scientists, data analysts, and data engineers.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
शक्तिशाली Deep Reinforcement Learning एल्गोरिदम सीखें और उपयोग करें, जिसमें refinement और optimization तकनीकें शामिल हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
ML डेटा प्रबंधन के लिए Data Version Control का अन्वेषण करें। सेटअप में महारत हासिल करें, पाइपलाइनों को स्वचालित करें, और मॉडलों का सहज मूल्यांकन करें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
Exploring Data Transformation with Google Cloud
क्लाउड
कोर्स
Amazon Redshift के SQL, डेटा प्रबंधन, अनुकूलन और सुरक्षा में महारत हासिल करें।
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
कंप्यूटर कैसे काम करते हैं, कुशल एल्गोरिद्म डिज़ाइन करें, और वास्तविक दुनिया की समस्याएँ हल करने के लिए संगणनात्मक सिद्धांत का अन्वेषण करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Learn the essentials of parsing, manipulating and computing with dates and times in R.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Learn to analyze data over time with this practical course on Time Series Analysis in Power BI. Work with real datasets & practice common techniques.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
प्रभावी और आकर्षक विज़ुअलाइज़ेशन बनाना सीखें, जो परिणामों को कुशलता और प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने में मदद करें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.
क्लाउड
कोर्स
Decision Models, विश्लेषण विधियों, जोखिम प्रबंधन और अनुकूलन तकनीकों के साथ निर्णय-निर्माण कौशल बढ़ाएँ।
डेटा साक्षरता
कोर्स
R के शक्तिशाली shinydashboard पैकेज के साथ इंटरैक्टिव डैशबोर्ड बनाना सीखें। अपने दर्शकों के लिए गतिशील और आकर्षक विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं।
रिपोर्टिंग
कोर्स
AWS पर Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch और X-Ray के साथ ऐप्स तैनात, सुरक्षित और संचालित करें। DVA-C02 परीक्षा के लिए व्यावहारिक तैयारी।
क्लाउड
कोर्स
Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.
मशीन लर्निंग
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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