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Introduction to Google Workspace with Gemini
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 551 समीक्षाएँ
You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.
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
You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Oracle SQL में अपने कौशल को निखारें, जिसमें SQL की बुनियादी बातें, डेटा का समेकन, संयोजन और अनुकूलन शामिल हैं।
डेटा मैनिपुलेशन
कोर्स
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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मार्केटिंग के लिए AI में महारत हासिल करें, ताकि आप स्मार्ट अभियान योजना बना सकें, गुणवत्तापूर्ण सामग्री बना सकें, और कस्टम AI एजेंट बना सकें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
स्ट्रिंग मैनिपुलेशन सीखें और रेगुलर एक्सप्रेशंस के उपयोग में माहिर बनें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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जानें कि मार्केटिंग विश्लेषक ग्राहकों को समझने और व्यवसाय वृद्धि को बढ़ाने के लिए डेटा का उपयोग कैसे करते हैं।
नेतृत्व
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Take your R skills up a notch by learning to write efficient, reusable functions.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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KNIME Analytics Platform का उपयोग करके डेटा एक्सेस, सफाई और विश्लेषण करना सीखें, no-code/low-code दृष्टिकोण के साथ।
डेटा तैयारी
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This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.
क्लाउड
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पिवट टेबल बनाना सीखें और कुछ ही क्लिक में हज़ारों डेटा बिंदुओं को तेज़ी से व्यवस्थित करें।
डेटा मैनिपुलेशन
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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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अपने बिक्री कार्य को AI-first तरीके से संभालें! AI से प्रॉस्पेक्टिंग ऑटोमेट करें, व्यक्तिगत ईमेल ड्राफ्ट करें, और CRM कार्यों को सुव्यवस्थित करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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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 introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
क्लाउड
कोर्स
Polars, एक Python लाइब्रेरी, से डेटा को तेज़ी से transform, clean और analyze करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Replit के साथ vibe coding सीखें। Typeform क्लोन जैसी ऐप्स बनाएं, और Replit ऐप्स को सुरक्षित करना व डिप्लॉय करना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Gmail.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
बिना कोड के Copilot Studio एजेंट और फ़्लो बनाएँ, जो सामान्य सवालों के जवाब दें, कार्रवाई करें और स्वीकृत स्रोतों का हवाला दें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
publication-quality graphics और custom-styled reports बनाने के लिए tidyverse tools की शक्ति का उपयोग करें, जो आपके परिणामों को संप्रेषित करें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
pandas कौशल बढ़ाएँ और मर्जिंग, स्लाइसिंग, विज़ुअलाइज़िंग आदि से मार्केटिंग सवालों के जवाब दें!
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
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Databricks के साथ विज़ुअलाइज़ेशन और डायनेमिक डैशबोर्ड बनाएं, कच्चे डेटा को स्पष्ट और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदलें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Conquer NoSQL and supercharge data workflows. Learn Snowflake to work with big data, Postgres JSON for handling document data, and Redis for key-value data.
डेटा इंजीनियरिंग
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Python में Plotly का उपयोग करके इंटरैक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Excel डेटा वैलिडेशन सीखें, सटीकता बढ़ाएँ, ड्रॉप-डाउन बनाएं, और इन्वेंट्री व ऑर्डर आत्मविश्वास से प्रबंधित करें.
डेटा प्रबंधन
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अपने लक्ष्यों और समय-सारिणी के अनुसार एक अध्ययन गाइड बनाने के लिए चैटबॉट का उपयोग करें। सरल, प्रभावी प्रॉम्प्ट्स से कौशल विकसित करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Azure सेवाओं जैसे Compute, Storage और Automation का व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें।
क्लाउड
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AI प्रॉम्प्ट लिखकर SQL कौशल विकसित करें, जो सॉर्टिंग, ग्रुपिंग, फ़िल्टरिंग और डेटा वर्गीकरण के लिए क्वेरी बनाते हैं।
डेटा मैनिपुलेशन
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अपने Google Sheets शब्दावली को डेटा प्रकारों में और गहराई से जाकर बढ़ाएँ, जिसमें संख्यात्मक डेटा, तार्किक डेटा और अनुपस्थित डेटा शामिल हैं।
डेटा तैयारी
कोर्स
Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.
क्लाउड
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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