कोर्स
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 7 समीक्षाएँ
Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
क्लाउड
डेटा, AI, और क्लाउड पाठ्यक्रम
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कोर्स
Serverless Data Processing with Dataflow: Operations
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 6 समीक्षाएँ
Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
क्लाउड
कोर्स
Case Studies: Network Analysis in R
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 44 समीक्षाएँ
Apply fundamental concepts in network analysis to large real-world datasets in 4 different case studies.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Apache Iceberg: From Zero to Production Data Lakehouse
- मध्यमकौशल स्तर
- 5
- 3 समीक्षाएँ
Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
Predictive Analytics using Networked Data in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 32 समीक्षाएँ
Learn to predict labels of nodes in networks using network learning and by extracting descriptive features from the network
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Case Study: Sales Analytics with Databricks Genie
- बुनियादीकौशल स्तर
- 5
- 1 समीक्षा
Build a Databricks Genie space end-to-end: descriptions, synonyms, instructions, table relationships, example queries, monitoring, and benchmarks.
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
LLM Application Fundamentals with LangChain
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.6+
- 144 समीक्षाएँ
Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Prompt Engineering with LangChain
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.6+
- 60 समीक्षाएँ
Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Retrieval-Augmented Generation with LangChain
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.6+
- 46 समीक्षाएँ
Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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LLM Tool Use with LangChain
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.6+
- 33 समीक्षाएँ
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
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LLM Application Evaluation with LangSmith
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.6+
- 57 समीक्षाएँ
Learn to systematically measure and improve LLM application quality.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Agentic Systems with LangGraph
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.4+
- 46 समीक्षाएँ
Learn to build agentic systems using LangGraph.
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।
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