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Introduction to GPTs
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 658 समीक्षाएँ
Learn how to use GPT tools responsibly and confidently. Discover how these tools work and techniques for writing prompts and evaluating outputs.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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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Learn how to use GPT tools responsibly and confidently. Discover how these tools work and techniques for writing prompts and evaluating outputs.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Learn about data science for managers and businesses and how to use data to strengthen your organization.
डेटा साक्षरता
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In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.
मशीन लर्निंग
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Build PowerPoint presentations with Microsoft Copilot. Turn documents into slides, generate visuals, and speaker notes.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Learn to start developing deep learning models with Keras.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Bash scripting allows you to build analytics pipelines in the cloud and work with data stored across multiple files.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Build and deploy scalable web apps and serverless functions in Azure while mastering security, monitoring, and automation.
क्लाउड
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Create new features to improve the performance of your Machine Learning models.
मशीन लर्निंग
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Learn AI governance with Collibra. Build, embed, and scale responsible AI using tools, frameworks, and MLOps workflows.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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In this course you will learn the basics of machine learning for classification.
मशीन लर्निंग
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In this four-hour course, you’ll learn the basics of analyzing time series data in Python.
प्रायिकता और सांख्यिकी
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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
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Master Apache Kafka! From core concepts to advanced architecture, learn to create, manage, and troubleshoot Kafka for real-world data streaming challenges!
डेटा इंजीनियरिंग
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Learn data management in Databricks with Delta Lake, including ACID transactions, schema enforcement, and security.
डेटा प्रबंधन
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In this course, you will use T-SQL, the flavor of SQL used in Microsofts SQL Server for data analysis.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Learn to create your own Python packages to make your code easier to use and share with others.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Take your R skills up a notch by learning to write efficient, reusable functions.
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Collaborate with AI to make recruiting, people ops, and policy engagement faster and fairer.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Conquer NoSQL and supercharge data workflows. Learn Snowflake to work with big data, Postgres JSON for handling document data, and Redis for key-value data.
डेटा इंजीनियरिंग
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Unlock BigQuerys power: grasp its fundamentals, execute queries, and optimize workflows for efficient data analysis.
डेटा इंजीनियरिंग
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Master sampling to get more accurate statistics with less data.
प्रायिकता और सांख्यिकी
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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Master data manipulation and analysis techniques such as CASE statements, subqueries, and CTEs in Snowflake.
डेटा मैनिपुलेशन
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Learn fundamental natural language processing techniques using Python and how to apply them to extract insights from real-world text data.
मशीन लर्निंग
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Learn to use facets, coordinate systems and statistics in ggplot2 to create meaningful explanatory plots.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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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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Discover how AI can take your consulting work to the next level! Research, analyze, and communicate more productively and effectively.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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You will investigate a dataset from a fictitious company called Databel in Tableau, and need to figure out why customers are churning.
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
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This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.
मशीन लर्निंग
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Dive into the world of machine learning and discover how to design, train, and deploy end-to-end models.
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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