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Google Gemini और NotebookLM के साथ प्रैक्टिकल AI
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Gemini और NotebookLM में महारत हासिल करें, कार्य स्वचालित करें, उत्पादकता बढ़ाएँ, और Google के AI इकोसिस्टम में बेहतर काम करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
डेटा, AI, और क्लाउड पाठ्यक्रम
महत्वपूर्ण कौशलों में महारत हासिल करेंविशेषज्ञ प्रशिक्षकों द्वारा बनाए गए छोटे वीडियो देखें और फिर अपने ब्राउज़र में इंटरैक्टिव अभ्यासों के साथ जो आपने सीखा है उसका अभ्यास करें।
- अपनी गति से सीखें
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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।
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Polars परिचय
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Polars, एक Python लाइब्रेरी, से डेटा को तेज़ी से transform, clean और analyze करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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डेटा लिटरेसी केस स्टडी: रिमोट वर्किंग विश्लेषण
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दूरस्थ कार्य नीतियों का विश्लेषण करके डेटा साक्षरता कौशल सुधारें।
डेटा साक्षरता
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Google Sheets परिचय
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फ़ॉर्मूला, ऑपरेशन और सेल संदर्भ जैसी बुनियादी कौशलों में महारत हासिल करके अपनी Google Sheets को जीवंत बनाएं।
डेटा तैयारी
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जनरेटिव AI के साथ डेटा क्लीनिंग
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सुसंगत, सटीक डेटासेट के लिए डेटा सफाई, डुप्लिकेट, nulls और फ़ॉर्मेटिंग को ठीक करने में generative AI का उपयोग करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Data Governance Concepts
- बुनियादीकौशल स्तर
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डेटा गवर्नेंस का परिचय पाएं, इसके अर्थ, उद्देश्य और डेटा गवर्नेंस फ्रेमवर्क को लागू करने के तरीके को समझें।
डेटा प्रबंधन
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Excel को समझना
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Excel की बुनियादी बातें जल्दी सीखें: स्प्रेडशीट नेविगेट करें, फ़ॉर्मूले लागू करें, डेटा का विश्लेषण करें, और अपने पहले चार्ट बनाएं!
डेटा मैनिपुलेशन
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डेटा प्राइवेसी परिचय
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डेटा गोपनीयता के सिद्धांतों और गोपनीयता व सुरक्षा प्रक्रियाओं को लागू करने की स्पष्ट समझ हासिल करें।
डेटा साक्षरता
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AI for Finance
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वित्त में AI लागू करें, डेटा का विश्लेषण करें, प्रभावी प्रॉम्प्ट दें, और बेहतर निर्णयों के लिए वर्कफ़्लो स्वचालित करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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AWS क्लाउड टेक्नोलॉजी और सर्विसेज़ कॉन्सेप्ट्स
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AWS क्लाउड तकनीक में महारत हासिल करें, व्यावहारिक सीख और AWS इकोसिस्टम में अनुप्रयोगों के साथ।
क्लाउड
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केस स्टडी: Power BI में HR Analytics
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Power BI से HR डेटा इम्पोर्ट, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ करें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Introduction to Power Automate
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Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Tableau में Data का विश्लेषण
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उन्नत एनालिटिक्स और विज़ुअलाइज़ेशन के साथ अपनी Tableau कौशल को एक स्तर ऊपर ले जाएँ।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Power BI में Data Connections
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Power BI डेटा आयात कौशल बढ़ाने के अलग-अलग तरीके जानें।
डेटा मैनिपुलेशन
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डेटा क्वालिटी परिचय
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डेटा गुणवत्ता प्रबंधन की मूल बातें जानें। डेटा गुणवत्ता की निगरानी और सुधार के लिए प्रमुख अवधारणाएँ, आयाम और तकनीकें सीखें।
डेटा प्रबंधन
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Snowflake आर्किटेक्चर
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साफ़, स्मार्ट Java कोड लिखना सीखें—methods, control flow और loops के साथ।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Fabric के मुख्य उपयोग मामलों को समझने के लिए, आप सात Fabric अनुभवों में विभिन्न टूल्स का अन्वेषण करेंगे।
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Artificial Intelligence (AI) Strategy
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व्यवसाय, डेटा और AI को मिलाकर, प्रभावी रूप से स्केलेबल AI Strategy के साथ सफलता के लिए लक्ष्य निर्धारित करना सीखें।
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AI Security और Risk Management
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AI सुरक्षा की मूल बातें सीखें, सिस्टमों को खतरों से बचाएँ, सुरक्षा को व्यावसायिक लक्ष्यों से जोड़ें, और प्रमुख जोखिम कम करें.
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प्रभावशाली डैशबोर्ड बनाने के लिए आवश्यक कौशल सीखें। डैशबोर्ड डिज़ाइन की मूल बातें, विज़ुअल एनालिटिक्स घटक, और डैशबोर्ड प्रकार समझें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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बिज़नेस के लिए Large Language Models
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लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) और उनके व्यवसाय जगत को बदलने के तरीके के बारे में जानें।
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R में डेटा इम्पोर्ट करने का परिचय
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इस पाठ्यक्रम में, आप readxl और data.table जैसे टूल्स का उपयोग करके R में CSV, XLS और टेक्स्ट फ़ाइलें पढ़ना सीखेंगे।
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GPT टूल्स का जिम्मेदारी और आत्मविश्वास से उपयोग करना सीखें। जानें कि ये टूल कैसे काम करते हैं और प्रॉम्प्ट लिखने व आउटपुट का मूल्यांकन करने की तकनीकें।
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Google Sheets में डेटा विश्लेषण
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Learn to use Google Sheets to clean, analyze, and draw insights from data. Discover how to sort, filter, and use VLOOKUP to combine data.
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AI के साथ SQL क्वेरीइंग परिचय
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AI के साथ SQL क्वेरी करना सीखें: प्रॉम्प्ट लिखें, क्वेरी जनरेट करें, और वास्तविक समस्याएँ हल करने के लिए डेटा का विश्लेषण करें।
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Introduction to Data Security
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जानें कैसे डेटा रक्षक बनें और इस शुरुआती-अनुकूल इंटरैक्टिव पाठ्यक्रम के साथ डेटा को सुरक्षित और संरक्षित रखें।
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Gen AI: Beyond the Chatbot
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This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
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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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