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Power BI में एसेट्स की डिप्लॉयमेंट और मेंटेनेंस
- मध्यमकौशल स्तर
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Power BI में assets को deploy और maintain करना सीखें। आप Power BI Service इंटरफ़ेस और उसमें मौजूद मुख्य तत्वों, जैसे वर्कस्पेस, को समझेंगे।
डेटा मैनिपुलेशन
विशेषज्ञ प्रशिक्षकों द्वारा बनाए गए छोटे वीडियो देखें और फिर अपने ब्राउज़र में इंटरैक्टिव अभ्यासों के साथ जो आपने सीखा है उसका अभ्यास करें।
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Power BI में assets को deploy और maintain करना सीखें। आप Power BI Service इंटरफ़ेस और उसमें मौजूद मुख्य तत्वों, जैसे वर्कस्पेस, को समझेंगे।
डेटा मैनिपुलेशन
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VM, कंटेनर, Docker और Kubernetes की बुनियादी बातें सीखें। शुरू करने के लिए अंतर समझें!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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OpenAI API का उपयोग करके अपने AI ऐप्स को प्रोडक्शन के लिए तैयार करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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अपने डेटा विश्लेषण के हर चरण में AI का उपयोग करें। बेहतर prompts लिखें, डेटा गुणवत्ता जांचें, मूल्यवान insights खोजें और भरोसेमंद काम पूरा करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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इस पाठ्यक्रम में, आप Kubernetes की मूल बातें सीखेंगे और Manifests तथा kubectl निर्देशों का उपयोग करके कंटेनरों को तैनात और ऑर्केस्ट्रेट करेंगे।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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आधुनिक डेटा आर्किटेक्चर के प्रमुख घटक जानें, ingestion और serving से लेकर governance और orchestration तक.
डेटा इंजीनियरिंग
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SQL क्वेरी लिखना सीखें ताकि प्रमुख मेट्रिक्स की गणना कर सकें, जिनका उपयोग व्यवसाय प्रदर्शन मापने के लिए करते हैं।
रिपोर्टिंग
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ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग के मुख्य कॉन्सेप्ट सीखें, बेसिक क्लासेस और ऑब्जेक्ट्स से लेकर इनहेरिटेंस और पॉलीमॉर्फ़िज़्म जैसे उन्नत विषयों तक।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Llama LLM को स्थानीय रूप से चलाने और इसे अपने स्टैक में एकीकृत करने की नवीनतम तकनीकों का अन्वेषण करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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किसी भी AI प्रोजेक्ट के लिए, शुरुआत से अंत तक और उससे आगे तक, अपने डेटा को जिम्मेदारी से प्रबंधित करने के पीछे का सिद्धांत सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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R में रिग्रेशन विश्लेषण लागू, विश्लेषित और व्याख्यायित करके आवास कीमतों और विज्ञापन क्लिक-थ्रू दर का अनुमान लगाएँ।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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CSV, स्प्रेडशीट, JSON, SQL डेटाबेस और API जैसे सामान्य फ़ाइल फ़ॉर्मैट और सिस्टम से डेटा प्राप्त करना सीखें।
डेटा तैयारी
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मशीन लर्निंग मॉडल्स के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए नई फीचर्स बनाएं।
मशीन लर्निंग
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Finance के लिए अपनी Python skills को आगे बढ़ाएँ, datetime, if-statements, DataFrames और अधिक का उपयोग करना सीखकर।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Excel में अपनी बुनियादी Power Query जानकारी पर आगे बढ़ते हुए, यह मध्यवर्ती पाठ्यक्रम आपको डेटा रूपांतरण में महारत के अगले स्तर तक ले जाता है
डेटा तैयारी
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pandas और seaborn का उपयोग करके श्रेणीबद्ध डेटा को कैसे संसाधित और विज़ुअलाइज़ करें, सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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नई tables और views खोजें, स्टोर करें और प्रबंधित करें, और business questions के उत्तर देने के लिए maintainable SQL code लिखें.
रिपोर्टिंग
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ग्राफिकल और संख्यात्मक तकनीकों का उपयोग करके अपने डेटा की संरचना उजागर करना सीखें।
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
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Power BI में वित्तीय विश्लेषण करना सीखें या Power BI डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करके अपनी मौजूदा वित्तीय कौशल लागू करें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Azure में स्केलेबल वेब ऐप्स और सर्वरलेस फ़ंक्शंस बनाएं और डिप्लॉय करें, साथ ही सुरक्षा, मॉनिटरिंग और ऑटोमेशन में महारत हासिल करें।
क्लाउड
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प्रायोगिक डिज़ाइन सेटअप लागू करें और सटीक व वैध निष्कर्षों के लिए मजबूत सांख्यिकीय विश्लेषण करें!
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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इस पाठ्यक्रम में, आप डेटा विश्लेषण के लिए Microsoft के SQL Server में उपयोग होने वाले SQL के रूप T-SQL का उपयोग करेंगे।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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इंटरनेट से जानकारी प्राप्त और पार्स करना सीखें Python लाइब्रेरी scrapy का उपयोग करके।
डेटा तैयारी
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इस पाठ्यक्रम में आप लॉजिस्टिक रिग्रेशन और SVM जैसे रैखिक वर्गीकारकों के विवरण सीखेंगे।
मशीन लर्निंग
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अपने SQL रिपोर्ट और डैशबोर्ड बनाना सीखें, साथ ही डेटा अन्वेषण, सफाई और सत्यापन कौशल निखारें।
रिपोर्टिंग
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Master Apache Kafka! From core concepts to advanced architecture, learn to create, manage, and troubleshoot Kafka for real-world data streaming challenges!
डेटा इंजीनियरिंग
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Bash scripting आपको क्लाउड में एनालिटिक्स पाइपलाइन बनाने और कई फ़ाइलों में संग्रहीत डेटा के साथ काम करने देता है।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Google के Agent Development Kit (ADK) के साथ चरण-दर-चरण ग्राहक-सहायता सहायक बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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इस पाठ्यक्रम में आप टाइम सीरीज़ डेटा के साथ काम करने की मूल बातें सीखेंगे।
डेटा मैनिपुलेशन
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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