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SQL परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 67,368 समीक्षाएँ
SQL से रिलेशनल डेटाबेस बनाना और क्वेरी करना सिर्फ दो घंटों में सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
डेटा, AI, और क्लाउड पाठ्यक्रम
महत्वपूर्ण कौशलों में महारत हासिल करेंविशेषज्ञ प्रशिक्षकों द्वारा बनाए गए छोटे वीडियो देखें और फिर अपने ब्राउज़र में इंटरैक्टिव अभ्यासों के साथ जो आपने सीखा है उसका अभ्यास करें।
- अपनी गति से सीखें
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जारी रखने पर, आप हमारी उपयोग की शर्तें, हमारी गोपनीयता नीति को स्वीकार करते हैं और यह भी कि आपका डेटा संयुक्त राज्य अमेरिका में संग्रहीत किया जाता है।
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Excel परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 11,924 समीक्षाएँ
एक्सेल की बुनियादी बातें सीखें और प्रभावी विश्लेषण के लिए इस स्प्रेडशीट टूल का उपयोग करें।
डेटा मैनिपुलेशन
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इंटरमीडिएट SQL
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 42,167 समीक्षाएँ
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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SQL में डेटा जॉइन करना
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 26,370 समीक्षाएँ
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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Power BI में DAX परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 13,524 समीक्षाएँ
अपने Power BI ज्ञान को बढ़ाएँ, Data Analysis Expressions (DAX) की मूल बातें सीखकर, जैसे calculated columns, tables, और measures.
डेटा मैनिपुलेशन
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SQL में Data Manipulation
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 3,000 समीक्षाएँ
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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pandas के साथ Data Manipulation
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 16,720 समीक्षाएँ
डेटा इम्पोर्ट और क्लीनिंग, सांख्यिकी गणना, और pandas के साथ विज़ुअलाइज़ेशन बनाना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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pandas के साथ Data Joining
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 10,119 समीक्षाएँ
pandas का उपयोग करके डेटा को एक साथ जोड़कर कई तालिकाओं के डेटा को संयोजित करना सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Power BI में डेटा मॉडलिंग
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 8,557 समीक्षाएँ
Power BI पर डेटा मॉडलिंग की मुख्य अवधारणाएँ सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Data Manipulation with dplyr
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 816 समीक्षाएँ
dplyr से डेटा को बदलना और संचालित करना सीखकर Tidyverse कौशल विकसित करें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Power BI में Data Transformation
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
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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।
डेटा मैनिपुलेशन
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PostgreSQL में डेटा मैनिपुलेट करने के लिए फ़ंक्शंस
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 7,180 समीक्षाएँ
डेटा को हेरफेर, प्रोसेस और रूपांतरित करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण PostgreSQL फ़ंक्शन सीखें।
डेटा मैनिपुलेशन
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इंटरमीडिएट डेटा मॉडलिंग इन Power BI
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 5,299 समीक्षाएँ
Power BI में डेटा मॉडलिंग में महारत हासिल करें।
डेटा मैनिपुलेशन
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Power BI में DAX Functions
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- 4.8+
- 5,346 समीक्षाएँ
Data Analysis Expressions (DAX) आपको कस्टम फ़ंक्शन लिखकर अपनी Power BI कौशल को अगले स्तर तक ले जाने में मदद करते हैं।
डेटा मैनिपुलेशन
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इंटरमीडिएट DAX in Power BI
- मध्यमकौशल स्तर
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- 4,742 समीक्षाएँ
DAX गणनाओं की विस्तृत रेंज जानें और Microsoft Power BI में उनका उपयोग करना सीखें।
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NumPy परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,705 समीक्षाएँ
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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केस स्टडी: Power BI में HR Analytics
- बुनियादीकौशल स्तर
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Power BI से HR डेटा इम्पोर्ट, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ करें।
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Power BI में Data Connections
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 4,120 समीक्षाएँ
Power BI डेटा आयात कौशल बढ़ाने के अलग-अलग तरीके जानें।
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Power BI में ट्रेंड एनालिसिस
- मध्यमकौशल स्तर
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- 3,846 समीक्षाएँ
टाइम सीरीज़, डीकंपोज़िशन ट्री और की इन्फ्लुएंसर्स जैसी ट्रेंड एनालिसिस तकनीकों से अपनी रिपोर्ट्स बेहतर बनाएं।
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एडवांस्ड Excel फंक्शंस
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- 1,396 समीक्षाएँ
व्यावहारिक अभ्यासों के साथ उन्नत संदर्भ, लुकअप और डेटाबेस फ़ंक्शनों से अपनी Excel कौशल बढ़ाएँ।
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Power BI में एसेट्स की डिप्लॉयमेंट और मेंटेनेंस
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- 3,725 समीक्षाएँ
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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Excel को समझना
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 1,658 समीक्षाएँ
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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AI के साथ SQL क्वेरीइंग परिचय
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- 905 समीक्षाएँ
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 में Power Pivot
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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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Python में Time Series डेटा मैनिपुलेट करना
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इस पाठ्यक्रम में आप टाइम सीरीज़ डेटा के साथ काम करने की मूल बातें सीखेंगे।
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Google Sheets में डेटा विश्लेषण
- बुनियादीकौशल स्तर
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Google Sheets से डेटा साफ़ करना, उसका विश्लेषण करना और अहम निष्कर्ष निकालना सीखें। डेटा सॉर्ट, फ़िल्टर और VLOOKUP से डेटा जोड़ना सीखें।
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dplyr के साथ डेटा जॉइन करना
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dplyr के साथ अधिक जटिल प्रश्नों के उत्तर देने के लिए कई तालिकाओं में डेटा को संयोजित करना सीखें।
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Reshaping Data with tidyr
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Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
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Python में Categorical Data के साथ काम करना
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pandas और seaborn का उपयोग करके श्रेणीबद्ध डेटा को कैसे संसाधित और विज़ुअलाइज़ करें, सीखें।
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Sigma परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
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- 597 समीक्षाएँ
Sigma के साथ शुरुआत करें! जानें कि रियल-टाइम एनालिटिक्स के लिए सरल, इंटरैक्टिव डैशबोर्ड कैसे बनाएं और कस्टमाइज़ करें।
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FAQs
डेटा साइंस क्या है?
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।
मैं डेटा साइंस कैसे सीख सकता हूं?
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।
डेटा साइंस के लिए कौन से कौशल आवश्यक हैं?
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।
मैं डेटा साइंस का उपयोग किसके लिए कर सकता हूं?
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।
क्या डेटा साइंस एक अच्छा करियर है?
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।
क्या डेटा साइंटिस्ट बनना कठिन है?
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।
क्या डेटा साइंस के लिए कोडिंग 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।
डेटा साइंटिस्ट बनने में कितना समय लगता 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।
मैं डेटा साइंस के भीतर कौन से विषयों का अध्ययन कर सकता हूं?
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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