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
This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
क्लाउड
कोर्स
Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.
मशीन लर्निंग
कोर्स
Stanford Open Policing Project डेटा सेट में gender के प्रभाव का pandas के साथ पुलिस व्यवहार पर विश्लेषण करें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
R में time series को visualize करना सीखें, फिर stock-picking case study के साथ अभ्यास करें.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
लेन-देन का उपयोग और समवर्ती परिवेशों में त्रुटियों को संभालना सीखकर डेटा संगतता सुनिश्चित करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
KNIME के साथ प्रभावशाली डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाना सीखें, जिसमें चार्ट, कंपोनेंट्स और डैशबोर्ड शामिल हैं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Learn the bag of words technique for text mining with R.
मशीन लर्निंग
कोर्स
Keras के साथ डीप लर्निंग मॉडल विकसित करना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
एक्सप्लोरेटरी और कन्फर्मेटरी फैक्टर एनालिसिस से पर्सनैलिटी जैसे लेटेंट वेरिएबल्स का अन्वेषण करें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
अपने बिग डेटा का उपयोग करके अपने उपयोगकर्ताओं के लिए सकारात्मक अनुभवों को सुगम बनाने हेतु टूल्स और तकनीकें सीखें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
R में बिज़नेस प्रक्रियाओं का विश्लेषण करना और विशाल इवेंट डेटा सेट से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि निकालना सीखें।
रिपोर्टिंग
कोर्स
बिल्ट-इन विकल्पों और कस्टम फ़ॉर्मूलों से अपने डेटा में कंडीशनल फ़ॉर्मेटिंग का उपयोग करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
तैनात AWS workloads सुरक्षित करें: least-privilege IAM, short-lived credentials, API authorization, secrets प्रबंधन, encryption और CloudTrail evidence।
क्लाउड
कोर्स
It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
क्लाउड
कोर्स
KNIME में वास्तविक डेटा के साथ वित्तीय विश्लेषण करें, डेटा तैयारी और वर्कफ़्लो कौशल बढ़ाएँ।
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
क्लाउड
कोर्स
वास्तविक डेटा सेट्स पर अपनी सांख्यिकीय सोच कौशल लागू करते हुए महारत की ओर महत्वपूर्ण कदम बढ़ाएँ और उनसे कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टियाँ निकालें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
PostgreSQL का उपयोग करके time series analysis को प्रभावी ढंग से संभालना और इन तकनीकों को वास्तविक-विश्व डेटा पर लागू करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.
क्लाउड
कोर्स
HR analytics केस स्टडीज़ के ज़रिए डेटा को रूपांतरित करना, विज़ुअलाइज़ करना और सांख्यिकीय परीक्षण करना सीखें।
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
कोर्स
जनसांख्यिकीय और सामाजिक-आर्थिक डेटा के साथ काम करने के लिए Census API का उपयोग करना सीखें।
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
कोर्स
This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
क्लाउड
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
Dive into our Tableau case study on supply chain analytics. Tackle shipment, inventory management, and dashboard creation to drive business improvements.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
क्लाउड
कोर्स
R में ggplot2 और trelliscopejs का उपयोग करके बड़े डेटा को विज़ुअलाइज़ करना सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.
क्लाउड
कोर्स
गोपनीयता-संरक्षण तकनीकों से संवेदनशील जानकारी संसाधित करना सीखें।
मशीन लर्निंग
कोर्स
मापन मॉडल बनाना और उनका आकलन करना सीखें, जिनका उपयोग किसी स्केल या प्रश्नावली की संरचना की पुष्टि के लिए किया जाता है।
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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