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Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
- बुनियादीकौशल स्तर
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Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
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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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Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
क्लाउड
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This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
क्लाउड
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KNIME के साथ डेटा मैनिपुलेशन को ऑटोमेट करें, मर्जिंग, एग्रीगेशन, डेटाबेस वर्कफ़्लो और उन्नत फ़ाइल हैंडलिंग में महारत हासिल करें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Begin your journey with Scala, a popular language for scalable applications and data engineering infrastructure.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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क्या आप कोडिंग में ज़्यादा और प्रशासनिक कामों में कम समय देना चाहते हैं? Claude Cowork से नए फ़ीचर्स के लॉन्च के लिए सपोर्ट ब्रीफ़्स स्वचालित करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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सर्वेक्षण डिज़ाइन सीखें, सामान्य डिज़ाइन संरचनाओं का उपयोग करके, फिर सर्वेक्षण परिणामों का विज़ुअलाइज़ेशन और विश्लेषण करें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
क्लाउड
अनुप्रयुक्त वित्त
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R में plotly का उपयोग करके इंटरैक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाना सीखें, ताकि आपकी डेटा स्टोरीटेलिंग बेहतर हो सके.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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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.
क्लाउड
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Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.
डेटा मैनिपुलेशन
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Scaling with Google Cloud Operations
क्लाउड
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Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.
डेटा तैयारी
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ऐसी पाइपलाइनों का निर्माण करना सीखें जो समय की कसौटी पर खरी उतरें।
मशीन लर्निंग
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Streamline your AI projects by building modular models and mastering advanced optimization with PyTorch Lightning!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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अपने regression toolbox को logistic और Poisson models से बढ़ाएँ और उन्हें train, समझना, validate करना, तथा predictions करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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अपने अगले सांख्यिकी इंटरव्यू की तैयारी करें—conditional probabilities, A/B testing, bias-variance tradeoff और अधिक की समीक्षा करके।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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सटीक विश्लेषण और विश्वसनीय मॉडल के लिए पक्षपात का पता लगाना और उसे कम करना सीखकर अपने डेटा की क्षमता अनलॉक करें।
डेटा प्रबंधन
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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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ईकॉमर्स में, बिक्री बढ़ाना और लागत कम करना महत्वपूर्ण हैं। Power BI का उपयोग करके एक ऑनलाइन पालतू आपूर्ति कंपनी के डेटा का विश्लेषण करें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
इस पाठ्यक्रम में आप पूर्वानुमान लगाने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल का उपयोग और प्रस्तुति करना सीखेंगे।
मशीन लर्निंग
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GARCH मॉडल्स के बारे में जानें, उन्हें लागू करना और स्टॉक्स से विदेशी मुद्रा तक वित्तीय डेटा पर कैलिब्रेट करना सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Learn how to perform advanced dplyr transformations and incorporate dplyr and ggplot2 code in functions.
डेटा मैनिपुलेशन
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इस पाठ्यक्रम में आप संख्यात्मक डेटा पर सांख्यिकीय अनुमान लगाने की तकनीकें सीखेंगे।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Learn to streamline your machine learning workflows with tidymodels.
मशीन लर्निंग
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एमएलओps के बारे में जानें, जिसमें मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों को स्वचालित और स्केल करने के लिए आवश्यक उपकरण और अभ्यास शामिल हैं।
मशीन लर्निंग
कोर्स
समय-श्रृंखला ग्राफ़ों का विश्लेषण करें, द्विभाजित ग्राफ़ों का उपयोग करें, और नेटवर्क एनालिटिक्स में उन्नत समस्याओं से निपटने के कौशल हासिल करें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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igraph पैकेज के साथ नेटवर्क डेटा का विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ करना सीखें, और threejs से इंटरैक्टिव नेटवर्क प्लॉट बनाएं।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Python कोड को बेहतर बनाने के लिए pandas में कुशल तकनीकें सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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अपने व्यावसायिक प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने में डिस्क्रीट-इवेंट सिमुलेशन की शक्ति जानें। Python के SimPy पैकेज का उपयोग करके डिजिटल ट्विन विकसित करना सीखें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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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