कोर्स
Introduction to Generative AI in Snowflake
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 340 समीक्षाएँ
Learn to build AI applications using Snowflake Cortexs built-in LLM functions for text analysis, generation, and multi-step workflows.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
विशेषज्ञ प्रशिक्षकों द्वारा बनाए गए छोटे वीडियो देखें और फिर अपने ब्राउज़र में इंटरैक्टिव अभ्यासों के साथ जो आपने सीखा है उसका अभ्यास करें।
या
कोर्स
Learn to build AI applications using Snowflake Cortexs built-in LLM functions for text analysis, generation, and multi-step workflows.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Learn to implement custom trading strategies in Python, backtest them, and evaluate their performance!
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
मशीन लर्निंग
कोर्स
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.
मशीन लर्निंग
कोर्स
Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Shift to an MLOps mindset, enabling you to train, document, maintain, and scale your machine learning models to their fullest potential.
मशीन लर्निंग
कोर्स
Learn to use essential Bioconductor packages for bioinformatics using datasets from viruses, fungi, humans, and plants!
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
In this conceptual course (no coding required), you will learn about the four major NoSQL databases and popular engines.
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
In this course, students will learn to write queries that are both efficient and easy to read and understand.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
रिपोर्टिंग
कोर्स
Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
This course is an introduction to linear algebra, one of the most important mathematical topics underpinning data science.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Build the foundation you need to think statistically and to speak the language of your data.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Learn how to draw conclusions about a population from a sample of data via a process known as statistical inference.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कोर्स
Learn how to design Power BI visualizations and reports with users in mind.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.
मशीन लर्निंग
कोर्स
Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
Use Seaborns sophisticated visualization tools to make beautiful, informative visualizations with ease.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Learn how to detect fraud using Python.
मशीन लर्निंग
कोर्स
Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.
मशीन लर्निंग
कोर्स
Master SQL Server programming by learning to create, update, and execute functions and stored procedures.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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This course will show you how to integrate spatial data into your Python Data Science workflow.
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.
मशीन लर्निंग
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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