पाठ्यक्रम
Data Transformation in Power BI
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 5.4K
You’ll learn how to (un)pivot, transpose, append and join tables. Gain power with custom columns, M language, and the Advanced Editor.
डेटा प्रकलन
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
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।पाठ्यक्रम
You’ll learn how to (un)pivot, transpose, append and join tables. Gain power with custom columns, M language, and the Advanced Editor.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Get started with n8n and learn to build automated workflows using triggers, logic, APIs, and AI—no coding required!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn the art of writing your own functions in Python, as well as key concepts like scoping and error handling.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Discover branches and remote repos for version control in collaborative software and data projects using Git!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Learn to import data into Python from various sources, such as Excel, SQL, SAS and right from the web.
डेटा तैयारी
पाठ्यक्रम
Discover how to build AI-powered applications using LLMs, prompts, chains, and agents in LangChain.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Navigate and use the extensive repository of models and datasets available on the Hugging Face Hub.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn how to use GitHubs various features, navigate the interface and perform everyday collaborative tasks.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Learn how to work with Claude using the Anthropic API to solve real-world tasks and build AI-powered applications.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Data Analysis Expressions (DAX) allow you to take your Power BI skills to the next level by writing custom functions.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!
डेटा इंजीनियरिंग
पाठ्यक्रम
Learn Java from the ground up with this beginner-friendly course, mastering essential programming concepts and skills.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Discover what it takes to scale AI agents, with a little help from frameworks like MCP and A2A.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn to work with Microsoft Copilot. Master prompting, navigate Microsoft 365 apps, and build custom agents.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Learn how to cluster, transform, visualize, and extract insights from unlabeled datasets using scikit-learn and scipy.
मशीन लर्निंग
पाठ्यक्रम
Dive into the exciting world of APIs as we introduce you to the basics of consuming and working with Web APIs using Python.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Explore Excel Power Query for advanced data transformation and cleansing to boost your decision-making and analysis.
डेटा तैयारी
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Elevate your data storytelling skills and discover how to tell great stories that drive change with your audience.
डेटा साक्षरता
पाठ्यक्रम
Continue to build your modern Data Science skills by learning about iterators and list comprehensions.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Learn to diagnose and treat dirty data and develop the skills needed to transform your raw data into accurate insights!
डेटा तैयारी
पाठ्यक्रम
Learn the most important PostgreSQL functions for manipulating, processing, and transforming data.
डेटा प्रकलन
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Master data modeling in Power BI.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Learn the key components of building a strong data culture within an organization.
डेटा साक्षरता
पाठ्यक्रम
Grow your statistical skills and learn how to collect, analyze, and draw accurate conclusions from data.
प्रायिकता एवं सांख्यिकी
पाठ्यक्रम
Build Tidyverse skills by learning how to transform and manipulate data with dplyr.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Gain an introduction to Docker and discover its importance in the data professional’s toolkit. Learn about Docker containers, images, and more.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Enter the world of Alteryx Designer and learn how to navigate the tool to load, prepare, and aggregate data.
डेटा तैयारी
पाठ्यक्रम
Improve your Python data importing skills and learn to work with web and API data.
डेटा तैयारी
पाठ्यक्रम
Master Gemini and NotebookLM to automate tasks, boost productivity, and work smarter across Googles AI ecosystem.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Discover the world of Amazon Web Services (AWS) and understand why its at the forefront of cloud computing.
क्लाउड
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।