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Sigma में Calculations
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 168 समीक्षाएँ
व्यावहारिक व्यावसायिक उदाहरणों के साथ डेटा का अन्वेषण करने, लॉजिक स्वचालित करने और रुझान उजागर करने के लिए डायनामिक Sigma गणनाएँ बनाएं।
डेटा मैनिपुलेशन
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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व्यावहारिक व्यावसायिक उदाहरणों के साथ डेटा का अन्वेषण करने, लॉजिक स्वचालित करने और रुझान उजागर करने के लिए डायनामिक Sigma गणनाएँ बनाएं।
डेटा मैनिपुलेशन
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पूंजी निवेश, WACC और शेयरधारक मूल्य जैसे प्रमुख वित्तीय अवधारणाएँ सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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सामान्य चार्ट, वैकल्पिक विज़ुअलाइज़ेशन प्रकारों और धारणा-आधारित शैली सुधारों के अवलोकन के साथ अपने डेटा को प्रभावी ढंग से प्रस्तुत करना सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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एक अनुकूलित GPT के साथ इंटरैक्ट करें और अपने रेस्तरां की योजना बनाने व उसे खोलने के लिए अपनी प्रॉम्प्टिंग कौशल का उपयोग करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Google Sheets का उपयोग करके डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की मूल बातें सीखें।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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इस पाठ्यक्रम के साथ Google Cloud Platform (GCP) को जानें—स्टोरेज, डेटा हैंडलिंग और GCP के साथ व्यवसाय आधुनिकीकरण पर।
क्लाउड
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रिटेल डेटा केस स्टडी में Alteryx Designer का उपयोग करके बिक्री विश्लेषण और रणनीतिक निर्णय-निर्माण को बेहतर बनाएं।
डेटा तैयारी
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Sigma में यूज़र इनपुट, actions और polished interfaces के साथ interactive AI apps बनाएं, बिना coding के।
रिपोर्टिंग
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Innovating with Google Cloud AI
क्लाउड
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मास्टर डेटा फ्लुएंसी! व्यक्तियों और संगठनों के लिए कौशल सीखें, व्यवहार समझें, और डेटा-प्रवीण संस्कृति बनाएं।
डेटा साक्षरता
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In this case study, you’ll use visualization techniques to find out what skills are most in-demand for data scientists, data analysts, and data engineers.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Google Sheets से ग्राफ़िकल डैशबोर्ड बनाना सीखें, ताकि वित्तीय प्रतिभूतियों के प्रदर्शन को ट्रैक कर सकें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Learn how to make predictions about the future using time series forecasting in R including ARIMA models and exponential smoothing methods.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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Exploring Data Transformation with Google Cloud
क्लाउड
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Microsoft Fabric इन्फ्रास्ट्रक्चर को सेट अप और प्रबंधित करना सीखें।
अन्य
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Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
क्लाउड
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Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.
क्लाउड
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DataLab का उपयोग करने की मूल बातें सीखें, डेटा विश्लेषण और अन्वेषण के लिए एक AI-संचालित डेटा नोटबुक।
रिपोर्टिंग
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naniar के साथ डेटा को आसानी से विज़ुअलाइज़, एक्सप्लोर और गायब डेटा इम्प्यूट करें, जो missing data के लिए tidyverse-friendly तरीका है।
डेटा तैयारी
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Power BI का उपयोग करके बेसबॉल डेटा का विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ करना सीखें। बेसबॉल अंतर्दृष्टियों को जीवंत बनाने के लिए स्कैटर प्लॉट, टॉर्नेडो चार्ट और गेज बनाएं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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Decision Models, विश्लेषण विधियों, जोखिम प्रबंधन और अनुकूलन तकनीकों के साथ निर्णय-निर्माण कौशल बढ़ाएँ।
डेटा साक्षरता
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Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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R का उपयोग करके टाइम सीरीज़ डेटा पर ARIMA (autoregressive integrated moving average) मॉडल फिट करने में विशेषज्ञ बनें।
प्रायिकता और सांख्यिकी
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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
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Python का उपयोग करके सामान्य स्प्रेडशीट फ़ंक्शनों और तकनीकों का अन्वेषण करें!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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R में तारीखें कैसे काम करती हैं, यह सीखें, और वित्तीय उदाहरणों के साथ if statements, loops, और functions की दुनिया का अन्वेषण करें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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कंप्यूटर कैसे काम करते हैं, कुशल एल्गोरिद्म डिज़ाइन करें, और वास्तविक दुनिया की समस्याएँ हल करने के लिए संगणनात्मक सिद्धांत का अन्वेषण करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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डेटा मैनिपुलेशन और विज़ुअलाइज़ेशन कौशल का उपयोग करके संयुक्त राष्ट्र महासभा के ऐतिहासिक मतदान का अन्वेषण करें।
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
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Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.
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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