कोर्स
Excel में Data Analysis
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 4,827 समीक्षाएँ
PivotTables और intermediate logical functions से डेटा विश्लेषण करना सीखें, फिर what-if analysis और forecasting जैसे टूल्स पर आगे बढ़ें।
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
अपना मुफ़्त खाता बनाएं
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।
16 कोर्स
कोर्स
केस स्टडी: Excel में कस्टमर churn का विश्लेषण
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 2,784 समीक्षाएँ
आप Excel में काल्पनिक कंपनी Databel के डेटासेट की जांच करेंगे, और पता लगाएंगे कि ग्राहक क्यों छोड़ रहे हैं।
रिपोर्टिंग
कोर्स
Analyzing Business Data in SQL
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 240 समीक्षाएँ
Learn to write SQL queries to calculate key metrics that businesses use to measure performance.
रिपोर्टिंग
कोर्स
Applying SQL to Real-World Problems
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,145 समीक्षाएँ
Find tables, store and manage new tables and views, and write maintainable SQL code to answer business questions.
रिपोर्टिंग
कोर्स
Reporting in SQL
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 782 समीक्षाएँ
Learn how to build your own SQL reports and dashboards, plus hone your data exploration, cleaning, and validation skills.
रिपोर्टिंग
कोर्स
Reporting with R Markdown
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 321 समीक्षाएँ
R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
रिपोर्टिंग
कोर्स
Power BI for End Users
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 309 समीक्षाएँ
Explore Power BI Service, master the interface, make informed decisions, and maximize the power of your reports.
रिपोर्टिंग
कोर्स
Data Modeling in Sigma
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.9+
- 91 समीक्षाएँ
Stop rewriting the same joins and calculations, and dive into well-governed, scalable analytics using Sigma data models.
रिपोर्टिंग
कोर्स
Introduction to AI Apps in Sigma
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.9+
- 122 समीक्षाएँ
Build interactive AI apps in Sigma using user input, actions, and polished interfaces, no coding required.
रिपोर्टिंग
कोर्स
Introduction to DataLab
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 108 समीक्षाएँ
Learn the fundamentals of using DataLab, an AI-powered data notebook for data analysis and exploration.
रिपोर्टिंग
कोर्स
Marketing Analytics in Google Sheets
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 215 समीक्षाएँ
Learn how to ensure clean data entry and build dynamic dashboards to display your marketing data.
रिपोर्टिंग
कोर्स
Building Dashboards with shinydashboard
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.6+
- 74 समीक्षाएँ
Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.
रिपोर्टिंग
कोर्स
Case Studies: Building Web Applications with Shiny in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.9+
- 16 समीक्षाएँ
Practice your Shiny skills while building some fun Shiny apps for real-life scenarios!
रिपोर्टिंग
कोर्स
Building Dashboards with flexdashboard
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 49 समीक्षाएँ
In this course youll learn how to create static and interactive dashboards using flexdashboard and shiny.
रिपोर्टिंग
कोर्स
DataLab with SQL
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 41 समीक्षाएँ
Elevate your analysis with this hands-on course using SQL with DataLab workbooks.
रिपोर्टिंग
कोर्स
Business Process Analytics in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 42 समीक्षाएँ
Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.
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।
मोबाइल के लिए DataCamp के साथ अपने डेटा कौशल को बढ़ाएं
हमारे मोबाइल कोर्स और दैनिक 5 मिनट की कोडिंग चुनौतियों के साथ चलते-फिरते प्रगति करें।