पाठ्यक्रम
Gen AI Agents: Transform Your Organization
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.9+
- 345
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
क्लाउड
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
जारी रखने पर, आप हमारी उपयोग की शर्तें, हमारी गोपनीयता नीति को स्वीकार करते हैं और यह भी कि आपका डेटा संयुक्त राज्य अमेरिका में संग्रहीत किया जाता है।पाठ्यक्रम
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Analyze market dynamics and craft a strategic entry plan for an EV manufacturer using generative AI.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Master data fluency! Learn skills for individuals and organizations, understand behaviors, and build a data-fluent culture.
डेटा साक्षरता
पाठ्यक्रम
Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Interact with a customized GPT and use your prompting skills to plan and open your restaurant.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Learn the fundamentals of using DataLab, an AI-powered data notebook for data analysis and exploration.
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Learn how to set up and manage your Microsoft Fabric infrastructure.
अन्य
पाठ्यक्रम
Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
पाठ्यक्रम
Use data manipulation and visualization skills to explore the historical voting of the United Nations General Assembly.
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
पाठ्यक्रम
Exploring Data Transformation with Google Cloud
क्लाउड
पाठ्यक्रम
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Enhance your KNIME skills with our course on data transformation, column operations, and workflow optimization.
डेटा तैयारी
पाठ्यक्रम
Learn about MLOps, including the tools and practices needed for automating and scaling machine learning applications.
मशीन लर्निंग
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Learn business valuation with real-world applications and case studies using discounted cash flows (DCF).
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
Learn how computers work, design efficient algorithms, and explore computational theory to solve real-world problems.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
पाठ्यक्रम
Automate data manipulation with KNIME, mastering merging, aggregation, database workflows, and advanced file handling.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Explore the Databricks Lakehouse - from medallion architecture and clusters to governance, sharing, and deployment.
डेटा इंजीनियरिंग
पाठ्यक्रम
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
क्लाउड
पाठ्यक्रम
Learn to create compelling data visualizations with KNIME, covering charts, components, and dashboards.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
पाठ्यक्रम
Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Learn how to use conditional formatting with your data through built-in options and by creating custom formulas.
डेटा प्रकलन
पाठ्यक्रम
Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.
अनुप्रयुक्त वित्त
पाठ्यक्रम
You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
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।
हमारे मोबाइल कोर्स और दैनिक 5 मिनट की कोडिंग चुनौतियों के साथ चलते-फिरते प्रगति करें।