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Databricks Lakehouse परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 191 समीक्षाएँ
Databricks Lakehouse का अन्वेषण करें - मेडैलियन आर्किटेक्चर और क्लस्टर्स से लेकर गवर्नेंस, शेयरिंग और डिप्लॉयमेंट तक।
डेटा इंजीनियरिंग
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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Databricks Lakehouse का अन्वेषण करें - मेडैलियन आर्किटेक्चर और क्लस्टर्स से लेकर गवर्नेंस, शेयरिंग और डिप्लॉयमेंट तक।
डेटा इंजीनियरिंग
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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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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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Learn to use Google Sheets to clean, analyze, and draw insights from data. Discover how to sort, filter, and use VLOOKUP to combine data.
डेटा मैनिपुलेशन
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अपने AI Act को दुरुस्त करें! EU AI अधिनियम की बाध्यताओं, जोखिमों और आवश्यकताओं को समझें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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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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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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मशीन लर्निंग की बुनियादी बातें समझें और जानें कि इसे व्यवसाय जगत में कैसे लागू किया जाता है।
मशीन लर्निंग
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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।
डेटा तैयारी
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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।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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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.
क्लाउड
कोर्स
You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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डेटा-आधारित दुनिया में डैशबोर्ड अनिवार्य हैं। Tableau डैशबोर्ड के साथ व्यावसायिक प्रदर्शन पर अपना प्रभाव बढ़ाएँ।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Explore data ethics with this comprehensive introductory course, covering principles, AI ethics, and practical skills to ensure responsible data use.
डेटा साक्षरता
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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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Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
AWS सुरक्षा, गवर्नेंस और लागत अनुकूलन में महारत हासिल करें, Cloud Practitioner प्रमाणन की तैयारी करें।
क्लाउड
कोर्स
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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Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.
क्लाउड
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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
कोर्स
Learn about data science for managers and businesses and how to use data to strengthen your organization.
डेटा साक्षरता
कोर्स
व्यावहारिक डेटा फ्रेमवर्क लागू करके बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेना सीखें—कोडिंग की आवश्यकता नहीं।
नेतृत्व
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Databricks में Delta Lake के साथ डेटा प्रबंधन सीखें, जिसमें ACID लेनदेन, स्कीमा प्रवर्तन और सुरक्षा शामिल हैं।
डेटा प्रबंधन
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Alteryx Designer में डेटा तैयारी, सफाई और विश्लेषण में महारत हासिल करें, चाहे आप नए हों या अनुभवी विश्लेषक।
डेटा तैयारी
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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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AI के साथ सहयोग करें ताकि भर्ती, लोगों के संचालन और नीति सहभागिता को तेज़ और अधिक निष्पक्ष बनाया जा सके।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Snowflake में COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables और query performance tools से डेटा पाइपलाइन लोड, ऑटोमेट और ऑप्टिमाइज़ करें।
डेटा इंजीनियरिंग
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Snowflake को बड़े पैमाने पर सुरक्षित, शासित और प्रबंधित करना सीखें। RBAC, डेटा मास्किंग, लागत मॉनिटरिंग, Time Travel, और सुरक्षित डेटा शेयरिंग को कवर करें।
डेटा प्रबंधन
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Learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Gmail.
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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