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रक्षा बल, मनोविज्ञान, वास्तुकला, कृषि, और बहुत कुछ आ रहे हैं। महीने में अधिकतम एक ईमेल। कोई स्पैम नहीं।
एनालिटिक्स और एआई के लिए मजबूत डेटा पाइपलाइन और स्केल डेटाबेस बनाएं।
एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग के लिए बड़े पैमाने पर डेटा को इकट्ठा करने, स्टोर करने और प्रोसेस करने के लिए मजबूत डेटा पाइपलाइन बनाएं।
SQL में महारत हासिल करें, रिलेशनल और NoSQL डेटाबेस को समझें, और कॉलमुलर स्टोरेज (Snowflake, BigQuery) सीखें।
बड़े डेटासेट को प्रोसेस करने और ETL पाइपलाइनों को व्यवस्थित करने के लिए अपाचे स्पार्क (Apache Spark), हडूप (Hadoop) और एयरफ्लो (Airflow) सीखें।
अपाचे काफ्का (Apache Kafka) का उपयोग करके रीयल-टाइम डेटा को संभालें। AWS या GCP पर अपना डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर तैनात करें।
नहीं। डेटा इंजीनियर्स पाइपलाइन और बुनियादी ढाँचे का निर्माण करते हैं जिनका उपयोग डेटा वैज्ञानिक डेटा प्राप्त करने और विश्लेषण करने के लिए करते हैं।