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इंटरमीडिएट DAX in Power BI
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 4,473 समीक्षाएँ
DAX गणनाओं की विस्तृत रेंज जानें और Microsoft Power BI में उनका उपयोग करना सीखें।
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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DAX गणनाओं की विस्तृत रेंज जानें और Microsoft Power BI में उनका उपयोग करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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LangChain के साथ Retrieval Augmented Generation (RAG) का उपयोग करके बाहरी डेटा को LLMs के साथ एकीकृत करने की अत्याधुनिक विधियाँ सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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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
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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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अच्छे दस्तावेज़ीकरण के साथ रखरखाव योग्य, पुन: प्रयोज्य, जटिल फ़ंक्शन लिखने के लिए अभ्यास का उपयोग करना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Python डेटा प्रकारों—जैसे lists, dictionaries और tuples—में अपनी समझ को मजबूत करें और उन्हें डेटा विज्ञान समस्याएँ हल करने में इस्तेमाल करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Stop fighting Excel and start talking to it! Use Copilot in Excel to clean data, build charts, and get answers faster.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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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।
डेटा मैनिपुलेशन
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LLM और उनके आधारभूत क्रांतिकारी ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर की बारीकियाँ सीखें!
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग (OOP) की मूल अवधारणाएँ जानें, कस्टम क्लास और ऑब्जेक्ट बनाएं!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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दूरस्थ कार्य नीतियों का विश्लेषण करके डेटा साक्षरता कौशल सुधारें।
डेटा साक्षरता
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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
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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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अपने मौजूदा कौशल से Power BI विज़ुअलाइज़ेशन को एक स्तर ऊपर ले जाएँ। डैशबोर्ड बनाने से आगे, वैकल्पिक डेटा स्टोरीटेलिंग तकनीकें सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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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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फ़ॉर्मूला, ऑपरेशन और सेल संदर्भ जैसी बुनियादी कौशलों में महारत हासिल करके अपनी Google Sheets को जीवंत बनाएं।
डेटा तैयारी
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LangChain एजेंटों के मूल घटकों को समझें और कस्टम चैट एजेंट बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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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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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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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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एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, और लोड सिद्धांतों का उपयोग करके प्रभावी, प्रदर्शनकारी, और विश्वसनीय डेटा पाइपलाइन बनाना सीखें।
डेटा इंजीनियरिंग
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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 इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो को लागू और शेड्यूल करना सीखें।
डेटा इंजीनियरिंग
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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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डेटा गोपनीयता के सिद्धांतों और गोपनीयता व सुरक्षा प्रक्रियाओं को लागू करने की स्पष्ट समझ हासिल करें।
डेटा साक्षरता
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Power BI से HR डेटा इम्पोर्ट, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ करें।
डेटा मैनिपुलेशन
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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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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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डेटा इंजीनियरिंग की दुनिया को इस संक्षिप्त पाठ्यक्रम में जानें, जिसमें ETL और क्लाउड कंप्यूटिंग जैसे टूल और विषय शामिल हैं।
डेटा इंजीनियरिंग
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OpenAI Responses API और GPT-5 के साथ स्मार्ट, इंटरैक्टिव और भरोसेमंद AI ऐप्स पहले से कहीं आसान बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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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