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
कोर्स
The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
क्लाउड
कोर्स
Scaling with Google Cloud Operations
क्लाउड
कोर्स
Learn how to translate your SAS knowledge into R and analyze data using this free and powerful software language.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Learn the principles of feature engineering for machine learning models and how to implement them using the R tidymodels framework.
मशीन लर्निंग
कोर्स
Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.
क्लाउड
कोर्स
In this course, youll prepare for the most frequently covered statistical topics from distributions to hypothesis testing, regression models, and much more.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Learn how to build an amortization dashboard in Google Sheets with financial and conditional formulas.
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Learn how to analyse and interpret ChIP-seq data with the help of Bioconductor using a human cancer dataset.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Train more powerful models with a single GPU, learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU.
क्लाउड
कोर्स
Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
क्लाउड
कोर्स
In this course youll learn how to apply machine learning in the HR domain.
मशीन लर्निंग
कोर्स
This course will show you how to combine and merge datasets with data.table.
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
क्लाउड
कोर्स
Learn to analyze and model customer choice data in R.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Practice Tableau with our healthcare case study. Analyze data, uncover efficiency insights, and build a dashboard.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
क्लाउड
कोर्स
Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
क्लाउड
कोर्स
Learn how bonds work and how to price them and assess some of their risks using the numpy and numpy-financial packages.
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Gain an overview of all the skills and tools needed to excel in Natural Language Processing in R.
मशीन लर्निंग
कोर्स
In this course youll learn how to create static and interactive dashboards using flexdashboard and shiny.
रिपोर्टिंग
कोर्स
Learn how to leverage Bayesian estimation methods to make better inferences about linear regression models.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Analyze time series graphs, use bipartite graphs, and gain the skills to tackle advanced problems in network analytics.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
क्लाउड
कोर्स
This course covers the basics of financial trading and how to use quantstrat to build signal-based trading strategies.
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
क्लाउड
कोर्स
Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
क्लाउड
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Elevate your analysis with this hands-on course using SQL with DataLab workbooks.
रिपोर्टिंग
कोर्स
Advance your Alteryx skills with real fitness data to develop targeted marketing strategies and innovative products!
डेटा तैयारी
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।
हमारे मोबाइल कोर्स और दैनिक 5 मिनट की कोडिंग चुनौतियों के साथ चलते-फिरते प्रगति करें।