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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।
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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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SQL से रिलेशनल डेटाबेस बनाना और क्वेरी करना सिर्फ दो घंटों में सीखें।
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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!
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एक्सेल की बुनियादी बातें सीखें और प्रभावी विश्लेषण के लिए इस स्प्रेडशीट टूल का उपयोग करें।
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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।
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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।
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अपने Power BI ज्ञान को बढ़ाएँ, Data Analysis Expressions (DAX) की मूल बातें सीखकर, जैसे calculated columns, tables, और measures.
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Learn how to import and clean data, calculate statistics, and create visualizations with pandas.
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pandas का उपयोग करके डेटा को एक साथ जोड़कर कई तालिकाओं के डेटा को संयोजित करना सीखें।
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Power BI पर डेटा मॉडलिंग की मुख्य अवधारणाएँ सीखें।
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डेटा को हेरफेर, प्रोसेस और रूपांतरित करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण PostgreSQL फ़ंक्शन सीखें।
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आप सीखेंगे कि तालिकाओं को कैसे (अन)पिवट, ट्रांसपोज़, अपेंड और जॉइन करें। कस्टम कॉलम, M भाषा, और एडवांस्ड एडिटर से दक्षता बढ़ाएँ।
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Data Analysis Expressions (DAX) आपको कस्टम फ़ंक्शन लिखकर अपनी Power BI कौशल को अगले स्तर तक ले जाने में मदद करते हैं।
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Power BI में डेटा मॉडलिंग में महारत हासिल करें।
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dplyr से डेटा को बदलना और संचालित करना सीखकर Tidyverse कौशल विकसित करें।
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DAX गणनाओं की विस्तृत रेंज जानें और Microsoft Power BI में उनका उपयोग करना सीखें।
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Power BI से HR डेटा इम्पोर्ट, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ करें।
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व्यावहारिक अभ्यासों के साथ उन्नत संदर्भ, लुकअप और डेटाबेस फ़ंक्शनों से अपनी Excel कौशल बढ़ाएँ।
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NYC की ट्री जनगणना का उपयोग करके arrays बनाना, sort करना, filter करना और update करना सीखकर NumPy में अपनी skills master करें।
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Power BI डेटा आयात कौशल बढ़ाने के अलग-अलग तरीके जानें।
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टाइम सीरीज़, डीकंपोज़िशन ट्री और की इन्फ्लुएंसर्स जैसी ट्रेंड एनालिसिस तकनीकों से अपनी रिपोर्ट्स बेहतर बनाएं।
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Power BI में assets को deploy और maintain करना सीखें। आप Power BI Service इंटरफ़ेस और उसमें मौजूद मुख्य तत्वों, जैसे वर्कस्पेस, को समझेंगे।
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Master Power Pivot in Excel to help import data, create relationships, and utilize DAX. Build dynamic dashboards to uncover actionable insights.
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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।
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Excel की बुनियादी बातें जल्दी सीखें: स्प्रेडशीट नेविगेट करें, फ़ॉर्मूले लागू करें, डेटा का विश्लेषण करें, और अपने पहले चार्ट बनाएं!
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pandas और seaborn का उपयोग करके श्रेणीबद्ध डेटा को कैसे संसाधित और विज़ुअलाइज़ करें, सीखें।
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Sigma के साथ शुरुआत करें! जानें कि रियल-टाइम एनालिटिक्स के लिए सरल, इंटरैक्टिव डैशबोर्ड कैसे बनाएं और कस्टमाइज़ करें।
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Polars, एक Python लाइब्रेरी, से डेटा को तेज़ी से transform, clean और analyze करना सीखें।
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Learn to use Google Sheets to clean, analyze, and draw insights from data. Discover how to sort, filter, and use VLOOKUP to combine data.
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Learn to combine data across multiple tables to answer more complex questions with dplyr.
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इस पाठ्यक्रम में आप टाइम सीरीज़ डेटा के साथ काम करने की मूल बातें सीखेंगे।
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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।
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