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Gen AI: Beyond the Chatbot
- बुनियादीकौशल स्तर
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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.
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विशेषज्ञ प्रशिक्षकों द्वारा बनाए गए छोटे वीडियो देखें और फिर अपने ब्राउज़र में इंटरैक्टिव अभ्यासों के साथ जो आपने सीखा है उसका अभ्यास करें।
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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.
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This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
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Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.
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BigQuery की शक्ति अनलॉक करें: इसके मूल सिद्धांत समझें, क्वेरी चलाएँ, और कुशल डेटा विश्लेषण के लिए वर्कफ़्लो अनुकूलित करें।
डेटा इंजीनियरिंग
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This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.
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Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
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This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
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This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
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Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
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You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
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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.
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Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
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You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
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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.
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Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
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Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
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Exploring Data Transformation with Google Cloud
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This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.
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Trust and Security with Google Cloud
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Innovating with Google Cloud AI
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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.
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Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
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This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.
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Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
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Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
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This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
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In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.
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Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
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Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
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This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
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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 रोज़ाना 5-मिनट की कोडिंग चुनौतियों के साथ चलते-फिरते प्रगति करें।