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Google: Agent Fundamentals
- बुनियादीकौशल स्तर
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Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
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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
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Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
क्लाउड
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Azure सेवाओं जैसे Compute, Storage और Automation का व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें।
क्लाउड
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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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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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WanderBot के साथ यात्रा योजना में महारत हासिल करें: प्रॉम्प्ट तैयार करें, आत्मविश्वास बढ़ाएँ, और अपने अगले साहसिक कार्य को सुव्यवस्थित करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Microsoft Fabric में डेटा लाना सीखें, जिसमें Pipelines, Dataflows, Shortcuts, Semantic Models, सुरक्षा और मॉडल रिफ्रेश शामिल हैं।
अन्य
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This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
क्लाउड
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Alteryx में unions, joins, parsing और performance optimization का उपयोग करके डेटा को orchestrate करें।
डेटा मैनिपुलेशन
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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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प्रैक्टिकल Excel अभ्यासों और वास्तविक उदाहरणों के साथ आवश्यक वित्तीय गणित कौशल सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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जनरेटिव AI से गो-टू-मार्केट रणनीति बनाएं: उद्योग लक्षित करें, लीड जनरेट करें, और वेबसाइट कीवर्ड ऑप्टिमाइज़ करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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n8n में AI एजेंटों का उपयोग करके मार्केटिंग वर्कफ़्लो बनाएं। शुरुआत से अभियान रणनीति, रूपांतरण अनुकूलन, और लीड जनरेशन को स्वचालित करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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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
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You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
क्लाउड
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स्पष्ट, प्रभावशाली डेटा कहानियाँ बताने के लिए Sigma चार्ट बनाना और कस्टमाइज़ करना सीखें—कोडिंग की ज़रूरत नहीं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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डिजिटल परिवर्तन की दुनिया में उतरें और तेज़ी से बदलते डिजिटल परिदृश्य में परिवर्तन के वाहक बनने के लिए खुद को तैयार करें।
डेटा साक्षरता
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व्यावसायिक उत्कृष्टता के लिए रणनीतिक डेटा प्रबंधन में महारत हासिल करें।
डेटा प्रबंधन
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Power BI Service का अन्वेषण करें, इंटरफ़ेस में महारत हासिल करें, सूचित निर्णय लें, और अपनी रिपोर्टों की शक्ति को अधिकतम करें।
रिपोर्टिंग
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अपने Microsoft Fabric खाते में डेटा को रूपांतरित और विश्लेषित करना सीखें
अन्य
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Python और NumPy का उपयोग करके, सबसे बुनियादी वित्तीय अवधारणाएँ सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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In this course, youll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Help a fictional company in this interactive Power BI case study. You’ll use Power Query, DAX, and dashboards to identify the most in-demand data jobs!
डेटा मैनिपुलेशन
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अपने प्रॉम्प्टिंग कौशल से ग्राहकों को आदर्श स्किनकेयर उत्पादों से मिलाने वाले चैटबॉट का परीक्षण करें, व्यक्तिगत परिणामों के लिए।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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जनरेटिव AI का उपयोग करके EV निर्माता के लिए बाज़ार गतिशीलता का विश्लेषण करें और एक रणनीतिक प्रवेश योजना तैयार करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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डेटा-आधारित फ्रेमवर्क डिज़ाइन करके और कुशल समाधान लागू करके अपनी निर्णय विज्ञान कौशल को मजबूत करें।
डेटा साक्षरता
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बैचिंग और स्ट्रीमिंग के बीच अंतर, स्ट्रीमिंग सिस्टम का स्केलिंग, और वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगों के बारे में जानें।
डेटा इंजीनियरिंग
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This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
क्लाउड
कोर्स
You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
क्लाउड
कोर्स
इस पाठ्यक्रम में आप पूर्वानुमान लगाने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल का उपयोग और प्रस्तुति करना सीखेंगे।
मशीन लर्निंग
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बार-बार वही joins और calculations दोहराना बंद करें, और Sigma data models के साथ सुव्यवस्थित, scalable analytics में उतरें।
रिपोर्टिंग
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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