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डेटा क्वालिटी परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 3,653 समीक्षाएँ
डेटा गुणवत्ता प्रबंधन की मूल बातें जानें। डेटा गुणवत्ता की निगरानी और सुधार के लिए प्रमुख अवधारणाएँ, आयाम और तकनीकें सीखें।
डेटा प्रबंधन
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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डेटा गुणवत्ता प्रबंधन की मूल बातें जानें। डेटा गुणवत्ता की निगरानी और सुधार के लिए प्रमुख अवधारणाएँ, आयाम और तकनीकें सीखें।
डेटा प्रबंधन
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यह पाठ्यक्रम कंटेनर, वर्चुअल मशीनों और बहुत कुछ जैसे विषयों में जाकर Azure की रीढ़ में गहराई से उतरता है।
क्लाउड
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VM, कंटेनर, Docker और Kubernetes की बुनियादी बातें सीखें। शुरू करने के लिए अंतर समझें!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Fabric के मुख्य उपयोग मामलों को समझने के लिए, आप सात Fabric अनुभवों में विभिन्न टूल्स का अन्वेषण करेंगे।
अन्य
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Python में तारीख़ों और समयों के साथ काम करना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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AI सुरक्षा की मूल बातें सीखें, सिस्टमों को खतरों से बचाएँ, सुरक्षा को व्यावसायिक लक्ष्यों से जोड़ें, और प्रमुख जोखिम कम करें.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग के मुख्य कॉन्सेप्ट सीखें, बेसिक क्लासेस और ऑब्जेक्ट्स से लेकर इनहेरिटेंस और पॉलीमॉर्फ़िज़्म जैसे उन्नत विषयों तक।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) और उनके व्यवसाय जगत को बदलने के तरीके के बारे में जानें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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प्रभावशाली डैशबोर्ड बनाने के लिए आवश्यक कौशल सीखें। डैशबोर्ड डिज़ाइन की मूल बातें, विज़ुअल एनालिटिक्स घटक, और डैशबोर्ड प्रकार समझें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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SQL क्वेरी लिखना सीखें ताकि प्रमुख मेट्रिक्स की गणना कर सकें, जिनका उपयोग व्यवसाय प्रदर्शन मापने के लिए करते हैं।
रिपोर्टिंग
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Snowflake की तीन-स्तरीय आर्किटेक्चर में महारत हासिल करें और Snowflake में प्रभावी ढंग से काम करने के लिए ज़रूरी मानसिक मॉडल बनाएं।
डेटा प्रबंधन
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इस पाठ्यक्रम में, आप Kubernetes की मूल बातें सीखेंगे और Manifests तथा kubectl निर्देशों का उपयोग करके कंटेनरों को तैनात और ऑर्केस्ट्रेट करेंगे।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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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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मशीन लर्निंग के लिए अपने डेटा को साफ़ और तैयार करना सीखें!
मशीन लर्निंग
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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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Git की उन्नत सुविधाओं में महारत हासिल करें, डेटा विज्ञान और इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो को सरल बनाएं—जटिल मर्जिंग से लेकर बड़े पैमाने पर प्रोजेक्ट ऑप्टिमाइज़ेशन तक।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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इस पाठ्यक्रम में आप टाइम सीरीज़ डेटा के साथ काम करने की मूल बातें सीखेंगे।
डेटा मैनिपुलेशन
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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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Google Sheets से डेटा साफ़ करना, उसका विश्लेषण करना और अहम निष्कर्ष निकालना सीखें। डेटा सॉर्ट, फ़िल्टर और VLOOKUP से डेटा जोड़ना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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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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Excel में अपनी बुनियादी Power Query जानकारी पर आगे बढ़ते हुए, यह मध्यवर्ती पाठ्यक्रम आपको डेटा रूपांतरण में महारत के अगले स्तर तक ले जाता है
डेटा तैयारी
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मशीन लर्निंग मॉडल्स के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए नई फीचर्स बनाएं।
मशीन लर्निंग
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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
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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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अपने डेटा विश्लेषण के हर चरण में AI का उपयोग करें। बेहतर prompts लिखें, डेटा गुणवत्ता जांचें, मूल्यवान insights खोजें और भरोसेमंद काम पूरा करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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कोड विश्लेषण, प्रदर्शन अनुकूलन, सुरक्षा और सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्चर निर्णयों के लिए AI को वरिष्ठ इंजीनियरिंग साझेदार की तरह उपयोग करना सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Python परीक्षण में महारत हासिल करें: तरीके सीखें, चेक बनाएं, और pytest व unittest के साथ त्रुटिरहित कोड सुनिश्चित करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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किसी भी AI प्रोजेक्ट के लिए, शुरुआत से अंत तक और उससे आगे तक, अपने डेटा को जिम्मेदारी से प्रबंधित करने के पीछे का सिद्धांत सीखें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Llama LLM को स्थानीय रूप से चलाने और इसे अपने स्टैक में एकीकृत करने की नवीनतम तकनीकों का अन्वेषण करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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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।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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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