कोर्स
Transform and Analyze Data with Microsoft Fabric
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 197 समीक्षाएँ
Learn how to transform and analyze data within your Microsoft Fabric account
अन्य
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
कोर्स
Learn how to transform and analyze data within your Microsoft Fabric account
अन्य
कोर्स
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
क्लाउड
कोर्स
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
कोर्स
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
क्लाउड
कोर्स
Unlock your datas potential by learning to detect and mitigate bias for precise analysis and reliable models.
डेटा प्रबंधन
कोर्स
Exploring Data Transformation with Google Cloud
क्लाउड
कोर्स
Master strategic data management for business excellence.
डेटा प्रबंधन
कोर्स
Explore Alteryx Designer in a retail data case study to boost sales analysis and strategic decision-making.
डेटा तैयारी
कोर्स
Innovating with Google Cloud AI
क्लाउड
कोर्स
In this course youll learn to use and present logistic regression models for making predictions.
मशीन लर्निंग
कोर्स
Analyze market dynamics and craft a strategic entry plan for an EV manufacturer using generative AI.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
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
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
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
कोर्स
Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Learn the fundamentals of using DataLab, an AI-powered data notebook for data analysis and exploration.
रिपोर्टिंग
कोर्स
Interact with a customized GPT and use your prompting skills to plan and open your restaurant.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Master data fluency! Learn skills for individuals and organizations, understand behaviors, and build a data-fluent culture.
डेटा साक्षरता
कोर्स
Learn how to set up and manage your Microsoft Fabric infrastructure.
अन्य
कोर्स
Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कोर्स
Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Learn about how dates work in R, and explore the world of if statements, loops, and functions using financial examples.
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
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
कोर्स
Get hands-on with Snowflake: query data, manage storage, control costs, and build with Cortex AI and Streamlit.
डेटा इंजीनियरिंग
कोर्स
Leverage the power of tidyverse tools to create publication-quality graphics and custom-styled reports that communicate your results.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
कोर्स
Learn business valuation with real-world applications and case studies using discounted cash flows (DCF).
अनुप्रयुक्त वित्त
कोर्स
Learn how computers work, design efficient algorithms, and explore computational theory to solve real-world problems.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
कोर्स
Elevate decision-making skills with Decision Models, analysis methods, risk management, and optimization techniques.
डेटा साक्षरता
कोर्स
Trust and Security with Google Cloud
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।