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Efficient Python Code लिखना
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तेज़ी से चलने वाला, कुशल कोड लिखना सीखें जो संसाधनों का समझदारी से आवंटन करे और अनावश्यक ओवरहेड से बचाए।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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।
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कोर्स
Python में ETL और ELT
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
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एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, और लोड सिद्धांतों का उपयोग करके प्रभावी, प्रदर्शनकारी, और विश्वसनीय डेटा पाइपलाइन बनाना सीखें।
डेटा इंजीनियरिंग
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SQL में डेटा-ड्रिवन निर्णय-निर्माण
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जानें कि SQL तालिका का विश्लेषण कैसे करें और प्रबंधन को अंतर्दृष्टियाँ कैसे रिपोर्ट करें।
डेटा साक्षरता
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Power BI में Exploratory Data Analysis
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 3,649 समीक्षाएँ
Power BI की Exploratory Data Analysis (EDA) से प्रभावशाली रिपोर्ट बनाना सीखें, जो अंतर्दृष्टियाँ तेज़ी से उजागर करें और व्यावसायिक मूल्य बढ़ाएँ.
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
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बिज़नेस के लिए Large Language Models
- बुनियादीकौशल स्तर
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लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) और उनके व्यवसाय जगत को बदलने के तरीके के बारे में जानें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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केस स्टडी: Power BI में HR Analytics
- बुनियादीकौशल स्तर
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Power BI से HR डेटा इम्पोर्ट, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ करें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Power BI में रिपोर्ट्स
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अपने मौजूदा कौशल से Power BI विज़ुअलाइज़ेशन को एक स्तर ऊपर ले जाएँ। डैशबोर्ड बनाने से आगे, वैकल्पिक डेटा स्टोरीटेलिंग तकनीकें सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
इंटरमीडिएट Deep Learning with PyTorch
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CNN, RNN, LSTM और GRU जैसी मूलभूत डीप लर्निंग आर्किटेक्चर सीखें, ताकि इमेज और क्रमिक डेटा का मॉडल बना सकें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Introduction to Data Security
- बुनियादीकौशल स्तर
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जानें कैसे डेटा रक्षक बनें और इस शुरुआती-अनुकूल इंटरैक्टिव पाठ्यक्रम के साथ डेटा को सुरक्षित और संरक्षित रखें।
डेटा प्रबंधन
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Python में Tree-Based Models के साथ Machine Learning
- मध्यमकौशल स्तर
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इस पाठ्यक्रम में, आप scikit-learn का उपयोग करके regression और classification के लिए tree-based models और ensembles का उपयोग करना सीखेंगे।
मशीन लर्निंग
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डेवलपर्स के लिए AI-असिस्टेड कोडिंग
- मध्यमकौशल स्तर
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AI से अपनी कोडिंग को बेहतर बनाएं—अपने कोडिंग असिस्टेंट को कोड लिखने, टेस्ट करने और दस्तावेज़ीकरण करने के लिए प्रभावी ढंग से मार्गदर्शन करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
SQL Server परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
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SQL Server का उपयोग करके सामान्य डेटा मैनिपुलेशन कार्य करना सीखें और इस डेटाबेस सिस्टम से सामान्य डेटा मैनिपुलेशन कार्यों में महारत हासिल करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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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।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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NumPy परिचय
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NYC की ट्री जनगणना का उपयोग करके arrays बनाना, sort करना, filter करना और update करना सीखकर NumPy में अपनी skills master करें।
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Python में Apache Airflow परिचय
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डेटा इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो को लागू और शेड्यूल करना सीखें।
डेटा इंजीनियरिंग
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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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Python में Functions लिखना
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अच्छे दस्तावेज़ीकरण के साथ रखरखाव योग्य, पुन: प्रयोज्य, जटिल फ़ंक्शन लिखने के लिए अभ्यास का उपयोग करना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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एडवांस्ड Excel फंक्शंस
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व्यावहारिक अभ्यासों के साथ उन्नत संदर्भ, लुकअप और डेटाबेस फ़ंक्शनों से अपनी Excel कौशल बढ़ाएँ।
डेटा मैनिपुलेशन
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Data Governance Concepts
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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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Power BI में ट्रेंड एनालिसिस
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टाइम सीरीज़, डीकंपोज़िशन ट्री और की इन्फ्लुएंसर्स जैसी ट्रेंड एनालिसिस तकनीकों से अपनी रिपोर्ट्स बेहतर बनाएं।
डेटा मैनिपुलेशन
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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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FastAPI परिचय
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FastAPI से मजबूत, प्रोडक्शन-ग्रेड APIs बनाएं, HTTP ऑपरेशंस, वैलिडेशन और async execution में महारत पाकर efficient data और ML pipelines बनाएं.
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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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Intermediate GitHub Concepts
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Level up your GitHub skills with our intermediate course on GitHub Projects, Administration, and advanced security features.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Containerization और Virtualization अवधारणाएँ
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VM, कंटेनर, Docker और Kubernetes की बुनियादी बातें सीखें। शुरू करने के लिए अंतर समझें!
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Introduction to Google Sheets
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Bring your Google Sheets to life by mastering fundamental skills such as formulas, operations, and cell references.
डेटा तैयारी
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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।
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Model Context Protocol (MCP) परिचय
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Model Context Protocol (MCP) के साथ AI/LLM अनुप्रयोगों को APIs, डेटाबेस और फ़ाइल सिस्टम से पहले से कहीं आसान तरीके से एकीकृत करें।
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Power BI में रिपोर्ट डिज़ाइन
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अपने डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सफ़र को आगे बढ़ाएँ, जहाँ आप अपनी रिपोर्टों में DAX माप और प्रगतिशील प्रकटीकरण शामिल करने की व्यावहारिक तकनीकें सीखेंगे।
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Power BI में एसेट्स की डिप्लॉयमेंट और मेंटेनेंस
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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
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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