पाठ्यक्रम
Data Analysis in Excel
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 13K
Learn how to analyze data with PivotTables and intermediate logical functions before moving on to tools such as what-if analysis and forecasting.
रिपोर्टिंग
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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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।16 पाठ्यक्रम
पाठ्यक्रम
Case Study: Analyzing Customer Churn in Excel
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 3.3K
You will investigate a dataset from a fictitious company called Databel in Excel, and need to figure out why customers are churning.
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Analyzing Business Data in SQL
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.9+
- 1.5K
Learn to write SQL queries to calculate key metrics that businesses use to measure performance.
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Applying SQL to Real-World Problems
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.9+
- 1.3K
Find tables, store and manage new tables and views, and write maintainable SQL code to answer business questions.
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Reporting in SQL
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.9+
- 943
Learn how to build your own SQL reports and dashboards, plus hone your data exploration, cleaning, and validation skills.
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Reporting with R Markdown
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 725
R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Power BI for End Users
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 510
Explore Power BI Service, master the interface, make informed decisions, and maximize the power of your reports.
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Introduction to AI Apps in Sigma
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.9+
- 385
Build interactive AI apps in Sigma using user input, actions, and polished interfaces, no coding required.
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Data Modeling in Sigma
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.9+
- 378
Stop rewriting the same joins and calculations, and dive into well-governed, scalable analytics using Sigma data models.
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Marketing Analytics in Google Sheets
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 365
Learn how to ensure clean data entry and build dynamic dashboards to display your marketing data.
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Introduction to DataLab
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.9+
- 300
Learn the fundamentals of using DataLab, an AI-powered data notebook for data analysis and exploration.
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Building Dashboards with shinydashboard
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 203
Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Case Studies: Building Web Applications with Shiny in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.9+
- 168
Practice your Shiny skills while building some fun Shiny apps for real-life scenarios!
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
DataLab with SQL
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 122
Elevate your analysis with this hands-on course using SQL with DataLab workbooks.
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Business Process Analytics in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 118
Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.
रिपोर्टिंग
पाठ्यक्रम
Building Dashboards with flexdashboard
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 111
In this course youll learn how to create static and interactive dashboards using flexdashboard and shiny.
रिपोर्टिंग
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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