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Intermediate dbt
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
- 934 समीक्षाएँ
Take your dbt skills to the next level with this hands-on course designed for data engineers and analytics professionals.
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।
या
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Take your dbt skills to the next level with this hands-on course designed for data engineers and analytics professionals.
डेटा इंजीनियरिंग
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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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Learn to write SQL queries to calculate key metrics that businesses use to measure performance.
रिपोर्टिंग
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Learn to process, transform, and manipulate images at your will.
मशीन लर्निंग
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Learn the theory behind responsibly managing your data for any AI project, from start to finish and beyond.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Learn how to use MLflow to simplify the complexities of building machine learning applications. Explore MLflow tracking, projects, models, and model registry.
मशीन लर्निंग
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In this course youll learn the basics of working with time series data.
डेटा मैनिपुलेशन
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Discover how to make better business decisions by applying practical data frameworks—no coding required.
नेतृत्व
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Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.
मशीन लर्निंग
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Understand the role and real-world realities of Explainable Artificial Intelligence (XAI) with this beginner friendly course.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Master the key concepts of data management, from life cycle stages to security and governance.
डेटा प्रबंधन
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Master multi-stage builds, Docker networking tools, and Docker Compose for optimal containerized applications!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Gain the essential skills using Scikit-learn, SHAP, and LIME to test and build transparent, trustworthy, and accountable AI systems.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Build on top of your Python skills for Finance, by learning how to use datetime, if-statements, DataFrames, and more.
अनुप्रयुक्त वित्त
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Start your reinforcement learning journey! Learn how agents can learn to solve environments through interactions.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Learn to combine data across multiple tables to answer more complex questions with dplyr.
डेटा मैनिपुलेशन
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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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Boost your coding with Windsurf, the AI-powered IDE that helps you build, debug, and deploy faster.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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In this Introduction to DevOps, you’ll master the DevOps basics and learn the key concepts, tools, and techniques to improve productivity.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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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
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Find tables, store and manage new tables and views, and write maintainable SQL code to answer business questions.
रिपोर्टिंग
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Learn to work with Plain Old Java Objects, master the Collections Framework, and handle exceptions like a pro, with logging to back it all up!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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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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Implement experimental design setups and perform robust statistical analyses to make precise and valid conclusions!
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Practice data storytelling using real-world examples! Communicate complex insights effectively with a dataset of certified green businesses.
डेटा साक्षरता
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Master AWS security, governance, and cost optimization to prepare for the Cloud Practitioner certification.
क्लाउड
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Create interactive data visualizations in Python using Plotly.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Explore the Databricks Lakehouse - from medallion architecture and clusters to governance, sharing, and deployment.
डेटा इंजीनियरिंग
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Learn to clean data as quickly and accurately as possible to help you move from raw data to awesome insights.
डेटा तैयारी
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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