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SQL परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
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SQL से रिलेशनल डेटाबेस बनाना और क्वेरी करना सिर्फ दो घंटों में सीखें।
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।
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SQL से रिलेशनल डेटाबेस बनाना और क्वेरी करना सिर्फ दो घंटों में सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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हर कदम पर व्यावहारिक अभ्यास क्वेरीज़ के साथ, यह पाठ्यक्रम आपको आज ही अपने SQL कोड से डेटा का विश्लेषण करने के लिए ज़रूरी सब कुछ सिखाता है!
डेटा मैनिपुलेशन
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अपने SQL ज्ञान को बढ़ाएँ और टेबल्स को जोड़ना, रिलेशनल सेट थ्योरी लागू करना, और सबक्वेरीज़ के साथ काम करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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जटिल SQL क्वेरियों में महारत हासिल करें, डेटा विज्ञान के विविध प्रश्नों के उत्तर दें और PostgreSQL में विश्लेषण के लिए मजबूत डेटा सेट तैयार करें।
डेटा मैनिपुलेशन
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डेटाबेस में उपलब्ध चीज़ों को एक्सप्लोर करना सीखें: टेबल, उनके बीच के संबंध, और उनमें संग्रहीत डेटा।
अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
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रिलेशनल डेटाबेस के साथ डेटा संग्रहण का सबसे कुशल तरीका बनाना सीखें!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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SQL में डेटाबेस डिज़ाइन करना सीखें ताकि डेटा को अधिक कुशल तरीके से प्रोसेस, स्टोर और व्यवस्थित किया जा सके।
डेटा इंजीनियरिंग
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विंडो फ़ंक्शंस के साथ एनालिटिक्स और डेटा इंजीनियरिंग के लिए क्वेरी बनाना सीखें, SQL का गुप्त हथियार!
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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डेटा को हेरफेर, प्रोसेस और रूपांतरित करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण PostgreSQL फ़ंक्शन सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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जानें कि SQL तालिका का विश्लेषण कैसे करें और प्रबंधन को अंतर्दृष्टियाँ कैसे रिपोर्ट करें।
डेटा साक्षरता
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SQL Server का उपयोग करके सामान्य डेटा मैनिपुलेशन कार्य करना सीखें और इस डेटाबेस सिस्टम से सामान्य डेटा मैनिपुलेशन कार्यों में महारत हासिल करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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AI के साथ SQL क्वेरी करना सीखें: प्रॉम्प्ट लिखें, क्वेरी जनरेट करें, और वास्तविक समस्याएँ हल करने के लिए डेटा का विश्लेषण करें।
डेटा मैनिपुलेशन
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SQL क्वेरी लिखना सीखें ताकि प्रमुख मेट्रिक्स की गणना कर सकें, जिनका उपयोग व्यवसाय प्रदर्शन मापने के लिए करते हैं।
रिपोर्टिंग
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नई tables और views खोजें, स्टोर करें और प्रबंधित करें, और business questions के उत्तर देने के लिए maintainable SQL code लिखें.
रिपोर्टिंग
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इस पाठ्यक्रम में, आप डेटा विश्लेषण के लिए Microsoft के SQL Server में उपयोग होने वाले SQL के रूप T-SQL का उपयोग करेंगे।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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PostgreSQL डेटाबेस बनाना सीखें और उसकी संरचना, डेटा प्रकारों और डेटाबेस को सामान्यीकृत करने का तरीका जानें।
डेटा तैयारी
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अपने SQL रिपोर्ट और डैशबोर्ड बनाना सीखें, साथ ही डेटा अन्वेषण, सफाई और सत्यापन कौशल निखारें।
रिपोर्टिंग
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इस पाठ्यक्रम में, छात्र ऐसे क्वेरी लिखना सीखेंगे जो कुशल और पढ़ने व समझने में आसान हों।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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Oracle SQL में अपने कौशल को निखारें, जिसमें SQL की बुनियादी बातें, डेटा का समेकन, संयोजन और अनुकूलन शामिल हैं।
डेटा मैनिपुलेशन
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SQL Server प्रोग्रामिंग में महारत हासिल करें: functions और stored procedures बनाना, अपडेट करना और चलाना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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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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जानें कि अपने PostgreSQL क्वेरीज़ को कैसे संरचित करें ताकि वे बहुत कम समय में चलें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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SQL Server में समय-श्रृंखला विश्लेषण के लिए दिनांक और समय डेटा के साथ काम करने के तरीके खोजें
डेटा मैनिपुलेशन
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ऐसी स्क्रिप्ट लिखना सीखें जो त्रुटियों को पकड़ें और संभालें तथा एक साथ होने वाले कई ऑपरेशनों को नियंत्रित करें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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AI प्रॉम्प्ट लिखकर SQL कौशल विकसित करें, जो सॉर्टिंग, ग्रुपिंग, फ़िल्टरिंग और डेटा वर्गीकरण के लिए क्वेरी बनाते हैं।
डेटा मैनिपुलेशन
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इस वैचारिक पाठ्यक्रम में (कोडिंग की आवश्यकता नहीं), आप चार प्रमुख NoSQL डेटाबेस और लोकप्रिय इंजनों के बारे में सीखेंगे।
डेटा इंजीनियरिंग
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SQL Server में डेटा को मैनिपुलेट, प्रोसेस और ट्रांसफॉर्म करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण फ़ंक्शन सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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SQL Server में वास्तविक उदाहरणों के साथ ट्रिगर्स को डिज़ाइन और लागू करना सीखें।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
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अपने PostgreSQL डेटाबेस में संग्रहीत कच्चे, अव्यवस्थित डेटा को नियंत्रित करना सीखें, ताकि सटीक अंतर्दृष्टियाँ निकाल सकें।
डेटा तैयारी
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कच्चे डेटा को साफ़ करने और उसे सटीक अंतर्दृष्टियों में बदलने के लिए आवश्यक कौशल विकसित करें।
डेटा तैयारी
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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