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Tableau में डैशबोर्ड बनाना
- बुनियादीकौशल स्तर
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डेटा-आधारित दुनिया में डैशबोर्ड अनिवार्य हैं। Tableau डैशबोर्ड के साथ व्यावसायिक प्रदर्शन पर अपना प्रभाव बढ़ाएँ।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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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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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Monetizing Artificial Intelligence
- बुनियादीकौशल स्तर
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AI और डेटा मुद्रीकरण रणनीतियों का अन्वेषण करें, नैतिक अवसंरचनाएँ बनाएं, और उत्पादों को व्यावसायिक लक्ष्यों के साथ संरेखित करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
EU AI Act को समझना
- बुनियादीकौशल स्तर
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अपने AI Act को दुरुस्त करें! EU AI अधिनियम की बाध्यताओं, जोखिमों और आवश्यकताओं को समझें।
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Excel में Power Pivot
- बुनियादीकौशल स्तर
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Master Power Pivot in Excel to help import data, create relationships, and utilize DAX. Build dynamic dashboards to uncover actionable insights.
डेटा मैनिपुलेशन
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AWS Security और Cost Management Concepts
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AWS सुरक्षा, गवर्नेंस और लागत अनुकूलन में महारत हासिल करें, Cloud Practitioner प्रमाणन की तैयारी करें।
क्लाउड
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Microsoft Copilot in Word
- बुनियादीकौशल स्तर
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Word में Microsoft Copilot में महारत हासिल करें, तेज़ी से लिखें, दस्तावेज़ तुरंत समझें, और अधिक प्रभावी ढंग से सहयोग करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Microsoft Azure आर्किटेक्चर और सेवाओं को समझना
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यह पाठ्यक्रम कंटेनर, वर्चुअल मशीनों और बहुत कुछ जैसे विषयों में जाकर Azure की रीढ़ में गहराई से उतरता है।
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बिज़नेस के लिए मशीन लर्निंग
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मशीन लर्निंग की बुनियादी बातें समझें और जानें कि इसे व्यवसाय जगत में कैसे लागू किया जाता है।
मशीन लर्निंग
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Databricks कॉन्सेप्ट्स
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Databricks Lakehouse की शक्ति जानें और अपने डेटा इंजीनियरिंग व मशीन लर्निंग कौशल को बढ़ाएँ।
डेटा इंजीनियरिंग
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Databricks Lakehouse परिचय
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Databricks Lakehouse का अन्वेषण करें - मेडैलियन आर्किटेक्चर और क्लस्टर्स से लेकर गवर्नेंस, शेयरिंग और डिप्लॉयमेंट तक।
डेटा इंजीनियरिंग
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Data-Driven Decision Making for Business
- बुनियादीकौशल स्तर
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व्यावहारिक डेटा फ्रेमवर्क लागू करके बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेना सीखें—कोडिंग की आवश्यकता नहीं।
नेतृत्व
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Intro to Snowflake for Devs, Data Scientists, Data Engineers
- बुनियादीकौशल स्तर
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Get hands-on with Snowflake: query data, manage storage, control costs, and build with Cortex AI and Streamlit.
डेटा इंजीनियरिंग
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Sigma परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
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Sigma के साथ शुरुआत करें! जानें कि रियल-टाइम एनालिटिक्स के लिए सरल, इंटरैक्टिव डैशबोर्ड कैसे बनाएं और कस्टमाइज़ करें।
डेटा मैनिपुलेशन
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डेटा मैनेजमेंट कॉन्सेप्ट्स
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डेटा प्रबंधन की प्रमुख अवधारणाओं में महारत हासिल करें, जीवन चक्र चरणों से लेकर सुरक्षा और गवर्नेंस तक।
डेटा प्रबंधन
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Google Sheets में Statistics परिचय
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स्प्रेडशीट्स का उपयोग करके सांख्यिकीय तकनीकों का लाभ उठाना सीखें, ताकि आप अपने डेटा के साथ अधिक प्रभावी ढंग से काम कर सकें और उससे अंतर्दृष्टि निकाल सकें।
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Explainable Artificial Intelligence (XAI) Concepts
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Explainable Artificial Intelligence (XAI) की भूमिका और वास्तविक दुनिया की वास्तविकताओं को इस शुरुआती-अनुकूल पाठ्यक्रम के साथ समझें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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dplyr के साथ डेटा जॉइन करना
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dplyr के साथ अधिक जटिल प्रश्नों के उत्तर देने के लिए कई तालिकाओं में डेटा को संयोजित करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Introduction to Google Workspace with Gemini
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You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.
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DevOps अवधारणा
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इस DevOps परिचय में, आप DevOps की मूल बातें सीखेंगे और उत्पादकता बढ़ाने के लिए प्रमुख अवधारणाएँ, टूल और तकनीकें सीखेंगे।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Databricks में डेटा मैनेजमेंट
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Databricks में Delta Lake के साथ डेटा प्रबंधन सीखें, जिसमें ACID लेनदेन, स्कीमा प्रवर्तन और सुरक्षा शामिल हैं।
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Alteryx में Data Preparation
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Alteryx Designer में डेटा तैयारी, सफाई और विश्लेषण में महारत हासिल करें, चाहे आप नए हों या अनुभवी विश्लेषक।
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PostgreSQL डेटाबेस बनाना
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PostgreSQL डेटाबेस बनाना सीखें और उसकी संरचना, डेटा प्रकारों और डेटाबेस को सामान्यीकृत करने का तरीका जानें।
डेटा तैयारी
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Data Storytelling Case Study: College Majors
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Data storytelling is a high-demand skill that elevates analytics. Learn narrative building and visualizations in this course with a college major dataset!
डेटा साक्षरता
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मानव संसाधन (HR) के लिए AI
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AI के साथ सहयोग करें ताकि भर्ती, लोगों के संचालन और नीति सहभागिता को तेज़ और अधिक निष्पक्ष बनाया जा सके।
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कंसल्टिंग के लिए AI
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जानें कि AI आपकी परामर्श कार्य को अगले स्तर तक कैसे ले जा सकता है! अधिक उत्पादक और प्रभावी ढंग से शोध, विश्लेषण और संचार करें।
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Data Science for Business
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Learn about data science for managers and businesses and how to use data to strengthen your organization.
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Tableau में डेटा कनेक्ट करना
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Tableau को विभिन्न डेटा स्रोतों से जोड़ना और सुचारु विश्लेषण के लिए डेटा तैयार करना सीखें।
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Google Sheets का उपयोग करके डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की मूल बातें सीखें।
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R for Finance परिचय
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सूचियाँ और डेटा फ़्रेम जैसी आवश्यक डेटा संरचनाएँ सीखें और उस ज्ञान को सीधे वित्तीय उदाहरणों पर लागू करें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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GDPR को समझना
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GDPR सिद्धांतों की स्पष्ट समझ पाएँ और इस व्यापक पाठ्यक्रम में GDPR-अनुपालक प्रक्रियाएँ स्थापित करें।
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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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