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Power BI में Data Connections
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 4,094 समीक्षाएँ
Power BI डेटा आयात कौशल बढ़ाने के अलग-अलग तरीके जानें।
डेटा मैनिपुलेशन
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
- व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें
- छोटे अध्याय पूरे करें
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Google के साथ जारी रखेंअधिक विकल्प दिखाएँया
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।
304 कोर्स
कोर्स
Alteryx परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,715 समीक्षाएँ
Alteryx Designer की दुनिया में प्रवेश करें और टूल का उपयोग करके डेटा लोड, तैयार और समेकित करना सीखें।
डेटा तैयारी
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Data Culture परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 6,813 समीक्षाएँ
किसी संगठन में मजबूत डेटा संस्कृति बनाने के प्रमुख घटक सीखें।
डेटा साक्षरता
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डेटा प्राइवेसी परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,486 समीक्षाएँ
डेटा गोपनीयता के सिद्धांतों और गोपनीयता व सुरक्षा प्रक्रियाओं को लागू करने की स्पष्ट समझ हासिल करें।
डेटा साक्षरता
कोर्स
Google Gemini और NotebookLM के साथ प्रैक्टिकल AI
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,383 समीक्षाएँ
Gemini और NotebookLM में महारत हासिल करें, कार्य स्वचालित करें, उत्पादकता बढ़ाएँ, और Google के AI इकोसिस्टम में बेहतर काम करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
AWS क्लाउड टेक्नोलॉजी और सर्विसेज़ कॉन्सेप्ट्स
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 2,423 समीक्षाएँ
AWS क्लाउड तकनीक में महारत हासिल करें, व्यावहारिक सीख और AWS इकोसिस्टम में अनुप्रयोगों के साथ।
क्लाउड
कोर्स
जनरेटिव AI के साथ डेटा क्लीनिंग
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 1,790 समीक्षाएँ
सुसंगत, सटीक डेटासेट के लिए डेटा सफाई, डुप्लिकेट, nulls और फ़ॉर्मेटिंग को ठीक करने में generative AI का उपयोग करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
R में डेटा इम्पोर्ट करने का परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 408 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में, आप readxl और data.table जैसे टूल्स का उपयोग करके R में CSV, XLS और टेक्स्ट फ़ाइलें पढ़ना सीखेंगे।
डेटा तैयारी
कोर्स
Excel को समझना
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,650 समीक्षाएँ
Excel की बुनियादी बातें जल्दी सीखें: स्प्रेडशीट नेविगेट करें, फ़ॉर्मूले लागू करें, डेटा का विश्लेषण करें, और अपने पहले चार्ट बनाएं!
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Introduction to Data Security
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,215 समीक्षाएँ
जानें कैसे डेटा रक्षक बनें और इस शुरुआती-अनुकूल इंटरैक्टिव पाठ्यक्रम के साथ डेटा को सुरक्षित और संरक्षित रखें।
डेटा प्रबंधन
कोर्स
Tableau में Data का विश्लेषण
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,916 समीक्षाएँ
उन्नत एनालिटिक्स और विज़ुअलाइज़ेशन के साथ अपनी Tableau कौशल को एक स्तर ऊपर ले जाएँ।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
GPTs परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 1,216 समीक्षाएँ
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।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Data Governance Concepts
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,362 समीक्षाएँ
डेटा गवर्नेंस का परिचय पाएं, इसके अर्थ, उद्देश्य और डेटा गवर्नेंस फ्रेमवर्क को लागू करने के तरीके को समझें।
डेटा प्रबंधन
कोर्स
Artificial Intelligence (AI) Strategy
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,452 समीक्षाएँ
व्यवसाय, डेटा और AI को मिलाकर, प्रभावी रूप से स्केलेबल AI Strategy के साथ सफलता के लिए लक्ष्य निर्धारित करना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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डेटा लिटरेसी केस स्टडी: रिमोट वर्किंग विश्लेषण
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 4,009 समीक्षाएँ
दूरस्थ कार्य नीतियों का विश्लेषण करके डेटा साक्षरता कौशल सुधारें।
डेटा साक्षरता
कोर्स
AI के साथ SQL क्वेरीइंग परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 887 समीक्षाएँ
AI के साथ SQL क्वेरी करना सीखें: प्रॉम्प्ट लिखें, क्वेरी जनरेट करें, और वास्तविक समस्याएँ हल करने के लिए डेटा का विश्लेषण करें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Finance के लिए AI
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 622 समीक्षाएँ
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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इंटरमीडिएट Java
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,492 समीक्षाएँ
साफ़, स्मार्ट Java कोड लिखना सीखें—methods, control flow और loops के साथ।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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PowerPoint में Microsoft Copilot
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 621 समीक्षाएँ
Microsoft Copilot के साथ PowerPoint प्रस्तुतियाँ बनाएं। दस्तावेज़ों को स्लाइड्स में बदलें, विज़ुअल्स और स्पीकर नोट्स जनरेट करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Intro to Snowflake for Devs, Data Scientists, Data Engineers
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 77 समीक्षाएँ
Get hands-on with Snowflake: query data, manage storage, control costs, and build with Cortex AI and Streamlit.
डेटा इंजीनियरिंग
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Monetizing Artificial Intelligence
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 1,246 समीक्षाएँ
AI और डेटा मुद्रीकरण रणनीतियों का अन्वेषण करें, नैतिक अवसंरचनाएँ बनाएं, और उत्पादों को व्यावसायिक लक्ष्यों के साथ संरेखित करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Power Automate परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 177 समीक्षाएँ
Power Automate का व्यावहारिक अभ्यास करें: Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals और Copilot AI सहायता से cloud flows बनाएँ।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Microsoft Azure आर्किटेक्चर और सेवाओं को समझना
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- 1,830 समीक्षाएँ
यह पाठ्यक्रम कंटेनर, वर्चुअल मशीनों और बहुत कुछ जैसे विषयों में जाकर Azure की रीढ़ में गहराई से उतरता है।
क्लाउड
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Tableau में डैशबोर्ड बनाना
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- 1,679 समीक्षाएँ
डेटा-आधारित दुनिया में डैशबोर्ड अनिवार्य हैं। Tableau डैशबोर्ड के साथ व्यावसायिक प्रदर्शन पर अपना प्रभाव बढ़ाएँ।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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डेटा क्वालिटी परिचय
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- 3,671 समीक्षाएँ
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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Microsoft Fabric परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 1,243 समीक्षाएँ
Fabric के मुख्य उपयोग मामलों को समझने के लिए, आप सात Fabric अनुभवों में विभिन्न टूल्स का अन्वेषण करेंगे।
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AI Security और Risk Management
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- 1,654 समीक्षाएँ
AI सुरक्षा की मूल बातें सीखें, सिस्टमों को खतरों से बचाएँ, सुरक्षा को व्यावसायिक लक्ष्यों से जोड़ें, और प्रमुख जोखिम कम करें.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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डैशबोर्ड डिज़ाइन कॉन्सेप्ट्स
- बुनियादीकौशल स्तर
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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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Snowflake आर्किटेक्चर
- बुनियादीकौशल स्तर
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Snowflake की तीन-स्तरीय आर्किटेक्चर में महारत हासिल करें और Snowflake में प्रभावी ढंग से काम करने के लिए ज़रूरी मानसिक मॉडल बनाएं।
डेटा प्रबंधन
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बिज़नेस के लिए Large Language Models
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,689 समीक्षाएँ
लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) और उनके व्यवसाय जगत को बदलने के तरीके के बारे में जानें।
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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