पाठ्यक्रम
Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.9+
- 32
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
क्लाउड
डेटा, AI, और क्लाउड पाठ्यक्रम
महत्वपूर्ण कौशलों में महारत हासिल करेंविशेषज्ञ प्रशिक्षकों द्वारा बनाए गए छोटे वीडियो देखें और फिर अपने ब्राउज़र में इंटरैक्टिव अभ्यासों के साथ जो आपने सीखा है उसका अभ्यास करें।
- अपनी गति से सीखें
- व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें
- छोटे अध्याय पूरे करें
अपना निःशुल्क खाता बनाएँ
या
जारी रखने पर, आप हमारी उपयोग की शर्तें, हमारी गोपनीयता नीति को स्वीकार करते हैं और यह भी कि आपका डेटा संयुक्त राज्य अमेरिका में संग्रहीत किया जाता है।675 पाठ्यक्रम
पाठ्यक्रम
Predictive Analytics using Networked Data in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 32
Learn to predict labels of nodes in networks using network learning and by extracting descriptive features from the network
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Google DeepMind: Discover The Transformer Architecture
- मध्यमकौशल स्तर
- 5.0+
- 30
In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Developing Applications with Cloud Run on Google Cloud: Fundamentals
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.9+
- 29
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Observability in Google Cloud
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.9+
- 23
This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Google DeepMind: Fine-Tune Your Model
- मध्यमकौशल स्तर
- 5.0+
- 22
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
पाठ्यक्रम
Logging and Monitoring in Google Cloud
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.9+
- 21
This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Google DeepMind: Design And Train Neural Networks
- मध्यमकौशल स्तर
- 5.0+
- 20
n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Google DeepMind: Represent Your Language Data
- मध्यमकौशल स्तर
- 5.0+
- 19
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
LLM Application Fundamentals with LangChain
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
LLM Application Evaluation with LangSmith
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
Learn to systematically measure and improve LLM application quality.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Agentic Systems with LangGraph
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
Learn to build agentic systems using LangGraph.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Retrieval-Augmented Generation with LangChain
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.6+
Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Prompt Engineering with LangChain
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.6+
Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
LLM Tool Use with LangChain
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.5+
Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
FAQs
डेटा साइंस क्या है?
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।
मैं डेटा साइंस कैसे सीख सकता हूं?
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।
डेटा साइंस के लिए कौन से कौशल आवश्यक हैं?
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।
मैं डेटा साइंस का उपयोग किसके लिए कर सकता हूं?
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।
क्या डेटा साइंस एक अच्छा करियर है?
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।
क्या डेटा साइंटिस्ट बनना कठिन है?
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।
क्या डेटा साइंस के लिए कोडिंग 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।
डेटा साइंटिस्ट बनने में कितना समय लगता 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।
मैं डेटा साइंस के भीतर कौन से विषयों का अध्ययन कर सकता हूं?
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।
मोबाइल के लिए DataCamp के साथ अपने डेटा कौशल को बढ़ाएं
हमारे मोबाइल कोर्स और दैनिक 5 मिनट की कोडिंग चुनौतियों के साथ चलते-फिरते प्रगति करें।