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डेटा, AI, और क्लाउड पाठ्यक्रम

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100 कोर्स

कोर्स

Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 11 समीक्षाएँ

Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.

क्लाउड

1 घंटा 18 min

कोर्स

AI Infrastructure: Introduction to AI Hypercomputer

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 5
  • 7 समीक्षाएँ

Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.

क्लाउड

1 घंटा

कोर्स

Boost Productivity with Gemini in BigQuery

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 14 समीक्षाएँ

Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.

क्लाउड

1 घंटा 23 min

कोर्स

Manage Scalable Workloads in GKE

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.6+
  • 5 समीक्षाएँ

Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.

क्लाउड

7 घंटे 20 min

कोर्स

Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 11 समीक्षाएँ

Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.

क्लाउड

4 घंटे 22 min

कोर्स

AI Infrastructure: Networking Techniques

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 11 समीक्षाएँ

Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.

क्लाउड

1 घंटा

कोर्स

Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 11 समीक्षाएँ

Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.

क्लाउड

2 घंटे 30 min

कोर्स

Introduction to Security in the World of AI

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.7+
  • 15 समीक्षाएँ

This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.

क्लाउड

1 घंटा

कोर्स

Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 5
  • 7 समीक्षाएँ

Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.

क्लाउड

4 घंटे 30 min

कोर्स

Work with Gemini Models in BigQuery

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 14 समीक्षाएँ

Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.

क्लाउड

1 घंटा

कोर्स

Serverless Data Processing with Dataflow: Operations

  • उन्नतकौशल स्तर
  • 4.9+
  • 10 समीक्षाएँ

Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.

क्लाउड

4 घंटे 13 min

कोर्स

Production Machine Learning Systems

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 5
  • 5 समीक्षाएँ

Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.

क्लाउड

16 घंटे

कोर्स

Detect, Respond, and Recover from Cloud Cybersecurity Attacks

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 5
  • 1 समीक्षा

In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.

क्लाउड

26 घंटे 15 min

कोर्स

Introduction to Gemini Enterprise

  • बुनियादीकौशल स्तर
  • 5
  • 7 समीक्षाएँ

Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.

क्लाउड

2 घंटे 15 min

कोर्स

AI Infrastructure: Cloud GPUs

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 5
  • 6 समीक्षाएँ

Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.

क्लाउड

1 घंटा

कोर्स

Responsible AI for Developers: Fairness & Bias

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 5
  • 6 समीक्षाएँ

This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.

क्लाउड

4 घंटे

कोर्स

Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 5
  • 6 समीक्षाएँ

Uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and explore how Vertex AI empowers AI teams.

क्लाउड

30 min

कोर्स

Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 6 समीक्षाएँ

Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.

क्लाउड

2 घंटे 30 min

कोर्स

Deploy and Scale AI Models with Cloud Run

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 5 समीक्षाएँ

This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.

क्लाउड

1 घंटा 15 min

कोर्स

Model Armor: Securing AI Deployments

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 5
  • 5 समीक्षाएँ

This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.

क्लाउड

2 घंटे 30 min

कोर्स

AI Infrastructure: Storage Options

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 11 समीक्षाएँ

Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.

क्लाउड

1 घंटा

कोर्स

Cloud Security Risks: Identify and Protect Against Threats

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 5
  • 1 समीक्षा

This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.

क्लाउड

28 घंटे

कोर्स

Configure Gemini Code Assist for Organizations

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 5
  • 6 समीक्षाएँ

The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.

क्लाउड

1 घंटा 30 min

कोर्स

AI Infrastructure: Cloud TPUs

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 6 समीक्षाएँ

क्लाउड

1 घंटा

कोर्स

Developing Applications with Google Cloud: Foundations

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 5
  • 6 समीक्षाएँ

You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases.

क्लाउड

6 घंटे 45 min

कोर्स

Create Generative AI Apps on Google Cloud

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 5
  • 5 समीक्षाएँ

Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.

क्लाउड

4 घंटे

कोर्स

Accelerate App Development with Gemini CLI

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 4.8+
  • 7 समीक्षाएँ

Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices

क्लाउड

3 घंटे

कोर्स

Gemini for end-to-end SDLC

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 5
  • 4 समीक्षाएँ

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

1 घंटा 30 min

कोर्स

Strategies for Cloud Security Risk Management

  • मध्यमकौशल स्तर
  • 5
  • 2 समीक्षाएँ

This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.

क्लाउड

21 घंटे 15 min

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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