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Logging and Monitoring in Google Cloud
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 28 समीक्षाएँ
This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
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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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This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
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इस पाठ्यक्रम में आप HR डोमेन में मशीन लर्निंग लागू करना सीखेंगे।
मशीन लर्निंग
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Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices
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बैकटेस्ट, विश्लेषण और वित्तीय पोर्टफोलियो को अनुकूलित करने के लिए अपनी R वित्तीय कौशल को उन्नत करें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
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Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
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Gain an overview of all the skills and tools needed to excel in Natural Language Processing in R.
मशीन लर्निंग
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It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
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This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
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पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण के लिए अपने डेटा को तैयार और व्यवस्थित करना सीखें।
मशीन लर्निंग
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The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.
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अभ्यास करें अपनी Shiny skills का, जबकि आप वास्तविक जीवन की स्थितियों के लिए कुछ मज़ेदार Shiny apps बनाते हैं!
रिपोर्टिंग
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Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.
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It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
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Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.
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Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
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वास्तविक फिटनेस डेटा के साथ अपनी Alteryx कौशल को आगे बढ़ाएँ, ताकि लक्षित मार्केटिंग रणनीतियाँ और नवोन्मेषी उत्पाद विकसित कर सकें!
डेटा तैयारी
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Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
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Dask के साथ Python समानांतर प्रोग्रामिंग का उपयोग करके अपने वर्कफ़्लो को स्केल करें और बड़े डेटा को कुशलता से संभालें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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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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R में ggplot2 और trelliscopejs का उपयोग करके बड़े डेटा को विज़ुअलाइज़ करना सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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SQL के साथ DataLab वर्कबुक्स का उपयोग करके इस व्यावहारिक पाठ्यक्रम से अपने विश्लेषण को बेहतर बनाएं।
रिपोर्टिंग
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With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.
क्लाउड
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Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
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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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सकारात्मक और नकारात्मक भाषा, विशिष्ट भावनात्मक इरादे की पहचान करके और प्रभावशाली विज़ुअलाइज़ेशन बनाकर sentiment analysis सीखें।
मशीन लर्निंग
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You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases.
क्लाउड
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Tableau में इस केस स्टडी के साथ HR डेटा विश्लेषण का अन्वेषण करें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.
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Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.
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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 रोज़ाना 5-मिनट की कोडिंग चुनौतियों के साथ चलते-फिरते प्रगति करें।