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Azure API Management
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 65 समीक्षाएँ
Learn to create, secure, and manage APIs with Azure API Management through hands-on practice.
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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Learn to create, secure, and manage APIs with Azure API Management through hands-on practice.
क्लाउड
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Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Build smart, interactive, and reliable AI applications easier than ever before with the OpenAI Responses API and GPT-5.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Master Amazon Redshifts SQL, data management, optimization, and security.
डेटा इंजीनियरिंग
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This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
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Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.
डेटा तैयारी
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Learn how to access financial data from local files as well as from internet sources.
अनुप्रयुक्त वित्त
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Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.
क्लाउड
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Connect Java to PostgreSQL with JDBC. Write secure queries, manage transactions, and handle large datasets efficiently.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Learn how to import, clean and manipulate IoT data in Python to make it ready for machine learning.
डेटा मैनिपुलेशन
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Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
डेटा इंजीनियरिंग
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Learn to import, manipulate, and transform data in Java using the Tablesaw library. Work with CSV files, tabular structures, and complex JSON formats.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Learn to build recommendation engines in Python using machine learning techniques.
मशीन लर्निंग
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Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.
मशीन लर्निंग
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Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
अनुप्रयुक्त वित्त
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From customer lifetime value, predicting churn to segmentation - learn and implement Machine Learning use cases for Marketing in Python.
मशीन लर्निंग
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Diagnose, visualize and treat missing data with a range of imputation techniques with tips to improve your results.
डेटा मैनिपुलेशन
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In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
डेटा मैनिपुलेशन
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Enhance your KNIME skills with our course on data transformation, column operations, and workflow optimization.
डेटा तैयारी
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Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.
मशीन लर्निंग
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In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
मशीन लर्निंग
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This course is for R users who want to get up to speed with Python!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Learn how to reduce training times for large language models with Accelerator and Trainer for distributed training
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Master RAG with Weaviate! Embed text and images for retrieval, and experiment with vector, BM25, and hybrid search.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.
अनुप्रयुक्त वित्त
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Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
क्लाउड
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Extend your regression toolbox with the logistic and Poisson models and learn to train, understand, and validate them, as well as to make predictions.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Explore a range of programming paradigms, including imperative and declarative, procedural, functional, and object-oriented programming.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.
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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