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Excel में Data Preparation
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 6,530 समीक्षाएँ
Excel डेटा को logical functions, nested formulas, lookup functions और PivotTables से तैयार करना सीखें।
डेटा तैयारी
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
- व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें
- छोटे अध्याय पूरे करें
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Google के साथ जारी रखेंअधिक विकल्प दिखाएँया
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।
28 कोर्स
कोर्स
Power BI में Data Preparation
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 7,804 समीक्षाएँ
इस इंटरैक्टिव Power BI पाठ्यक्रम में, आप सीखेंगे कि विश्लेषण के लिए डेटा को तैयार करने हेतु Power Query Editor का उपयोग करके उसे कैसे रूपांतरित और आकार दें।
डेटा तैयारी
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Python में डेटा आयात का परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,384 समीक्षाएँ
Excel, SQL, SAS और वेब से सीधे Python में डेटा इम्पोर्ट करना सीखें।
डेटा तैयारी
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इंटरमीडिएट Importing Data in Python
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 944 समीक्षाएँ
Python डेटा इम्पोर्टिंग कौशल बेहतर करें और वेब व API डेटा के साथ काम करना सीखें।
डेटा तैयारी
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Excel में Power Query परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,267 समीक्षाएँ
उन्नत डेटा रूपांतरण और सफाई के लिए Excel Power Query का उपयोग करें, ताकि निर्णय-निर्माण और विश्लेषण बेहतर हो सके।
डेटा तैयारी
कोर्स
Python में डेटा क्लीनिंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 4,754 समीक्षाएँ
गंदे डेटा का निदान और उपचार करना सीखें, और अपने रॉ डेटा को सटीक इनसाइट्स में बदलने के लिए आवश्यक कौशल विकसित करें!
डेटा तैयारी
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Alteryx परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,303 समीक्षाएँ
Alteryx Designer की दुनिया में प्रवेश करें और टूल का उपयोग करके डेटा लोड, तैयार और समेकित करना सीखें।
डेटा तैयारी
कोर्स
Introduction to Google Sheets
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,857 समीक्षाएँ
Bring your Google Sheets to life by mastering fundamental skills such as formulas, operations, and cell references.
डेटा तैयारी
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Introduction to Importing Data in R
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 356 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में, आप readxl और data.table जैसे टूल्स का उपयोग करके R में CSV, XLS और टेक्स्ट फ़ाइलें पढ़ना सीखेंगे।
डेटा तैयारी
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Web Scraping in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 1,032 समीक्षाएँ
Learn to retrieve and parse information from the internet using the Python library scrapy.
डेटा तैयारी
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Data Preparation in Alteryx
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,063 समीक्षाएँ
Master data preparation, cleaning, and analysis in Alteryx Designer, whether you are a new or seasoned analyst.
डेटा तैयारी
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Intermediate Power Query in Excel
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 1,053 समीक्षाएँ
Building on your foundational Power Query in Excel knowledge, this intermediate course takes you to the next level of data transformation mastery
डेटा तैयारी
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Streamlined Data Ingestion with pandas
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,772 समीक्षाएँ
Learn to acquire data from common file formats and systems such as CSV files, spreadsheets, JSON, SQL databases, and APIs.
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Cleaning Data in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 775 समीक्षाएँ
Learn to clean data as quickly and accurately as possible to help you move from raw data to awesome insights.
डेटा तैयारी
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Creating PostgreSQL Databases
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 607 समीक्षाएँ
Learn how to create a PostgreSQL database and explore the structure, data types, and how to normalize databases.
डेटा तैयारी
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Introduction to KNIME
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 531 समीक्षाएँ
Learn to use the KNIME Analytics Platform for data access, cleaning, and analysis with a no-code/low-code approach.
डेटा तैयारी
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Connecting Data in Tableau
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,104 समीक्षाएँ
Learn to connect Tableau to different data sources and prepare the data for a smooth analysis.
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Cleaning Data with PySpark
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.7+
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Learn how to clean data with Apache Spark in Python.
डेटा तैयारी
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Intermediate Google Sheets
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 802 समीक्षाएँ
Expand your Google Sheets vocabulary by diving deeper into data types, including numeric data, logical data, and missing data.
डेटा तैयारी
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Cleaning Data in PostgreSQL Databases
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 444 समीक्षाएँ
Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.
डेटा तैयारी
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Intermediate Importing Data in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 269 समीक्षाएँ
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
डेटा तैयारी
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Dealing With Missing Data in R
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 135 समीक्षाएँ
Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.
डेटा तैयारी
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Case Study: Analyzing Sales Data in Alteryx
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 460 समीक्षाएँ
Explore Alteryx Designer in a retail data case study to boost sales analysis and strategic decision-making.
डेटा तैयारी
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Web Scraping in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 90 समीक्षाएँ
Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.
डेटा तैयारी
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Cleaning Data in SQL Server Databases
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 178 समीक्षाएँ
Develop the skills you need to clean raw data and transform it into accurate insights.
डेटा तैयारी
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Marketing Analytics in Tableau
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 85 समीक्षाएँ
Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.
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Data Transformation in KNIME
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 283 समीक्षाएँ
Enhance your KNIME skills with our course on data transformation, column operations, and workflow optimization.
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Case Study: Analyzing Fitness Data in Alteryx
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 55 समीक्षाएँ
Advance your Alteryx skills with real fitness data to develop targeted marketing strategies and innovative products!
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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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