EXCLUSIVE INTERVIEW WITH NIRPEKSH KUMBHAT

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EXCLUSIVE INTERVIEW WITH NIRPEKSH KUMBHAT

EXCLUSIVE INTERVIEW WITH NIRPEKSH KUMBHAT

कुशल के सीईओ निर्पेक्ष कुंभत के साथ विशेष साक्षात्कार

डेटा साइंस में लोकप्रिय करियर ग्राफ के साथ, प्रशिक्षण पाठ्यक्रम प्रदान करने वाले संगठन दिन-ब-दिन बढ़ रहे हैं।(eBanknifty.com) स्किलएनेबल भारत का नंबर 1 डेटा विज्ञान प्रशिक्षण और प्लेसमेंट संस्थान है(EXCLUSIVE INTERVIEW WITH NIRPEKSH KUMBHAT) और यह लगातार नए और अप-टू-डेट पाठ्यक्रम और इस क्षेत्र में उपयोग किए जाने वाले विभिन्न उपकरणों के साथ इच्छुक छात्रों के लिए डेटा विज्ञान उद्योग के बारे में जागरूकता पर काम कर रहा है। एनालिटिक्स इनसाइट ने स्किलएनेबल के सीईओ निर्पेक्ष कुंभत के साथ एक विशेष साक्षात्कार में शामिल किया है।

स्किलएनेबल एनालिटिक्स और बिग डेटा एजुकेशन के विकास और परिवर्तन में कैसे योगदान दे रहा है?

स्किलएनेबल भारत का नंबर 1 डेटा विज्ञान प्रशिक्षण और प्लेसमेंट संस्थान है(eBanknifty.com) और हम लगातार नए और अप-टू-डेट पाठ्यक्रम और इस क्षेत्र में उपयोग किए जाने वाले विभिन्न उपकरणों के साथ इच्छुक छात्रों के लिए डेटा विज्ञान उद्योग के बारे में जागरूकता पर काम कर रहे हैं। हम लगातार डिजिटल अभियानों, कॉलेज वेबिनार और अन्य आउटरीच तंत्रों के माध्यम से युवाओं तक पहुंच रहे हैं। (EXCLUSIVE INTERVIEW WITH NIRPEKSH KUMBHAT) हम केवल लाइव ऑनलाइन प्रशिक्षण प्रदान कर रहे हैं जो यह सुनिश्चित करता है कि प्रशिक्षण उच्च गुणवत्ता वाला हो ताकि हमारी अकादमी से बाहर आने वाले छात्र तुरंत डेटा विज्ञान क्षेत्र में योगदान करने और तैयार करने के लिए तैयार हों।

हमें बताएं कि आपकी कंपनी देश के IoT/AI/बिग डेटा एनालिटिक्स/रोबोटिक्स/सेल्फ-ड्राइविंग व्हीकल/क्लाउड कंप्यूटिंग उद्योग में कैसे योगदान दे रही है(eBanknifty.com) और कंपनी ग्राहकों को कैसे लाभ पहुंचा रही है।

इन क्षेत्रों में हमारा योगदान यह है कि हम वास्तव में उच्च गुणवत्ता वाली प्रतिभा प्रदान कर रहे हैं जिन्हें पहले दिन से सबसे अधिक प्रासंगिक उपकरणों के साथ प्रशिक्षित किया जाता है। हम छात्रों को पाठ्यक्रम से समग्र विकास के लिए उद्योग-मानक को पूरा करने के लिए तैयार करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं ताकि वे अपने सपनों की नौकरी प्राप्त कर सकें।

कृपया बिग डेटा एनालिटिक्स के वर्तमान परिदृश्य और इसके भविष्य पर अपनी बात साझा करें।

बिग डेटा एनालिटिक्स विश्व स्तर पर बहुत तेजी से बढ़ने वाला क्षेत्र है और यह एक ऐसा क्षेत्र है जो आने वाले वर्षों में और भी अधिक बढ़ेगा क्योंकि डेटा की मात्रा साल दर साल तेजी से बढ़ रही है।(EXCLUSIVE INTERVIEW WITH NIRPEKSH KUMBHAT) इसलिए हमें बड़े डेटा से निपटने के लिए अपने टूल्स को लगातार अपडेट करते रहना होगा। युवाओं के लिए यह एक महान उद्योग है क्योंकि इसमें बहुत अधिक असंरचित डेटा है और इसलिए इससे निपटने के लिए उनके लिए बहुत सारे दिलचस्प अवसर होंगे।

IoT/बिग डेटा/AI/रोबोटिक्स आज पूरे उद्योग में कैसे विकसित हो रहा है? सबसे महत्वपूर्ण रुझान क्या हैं जिन्हें आप दुनिया भर में उभरते हुए देख रहे हैं?

हमें लगता है कि आईओटी/बिग डेटा/एआई इत्यादि जैसे सभी विभिन्न पहलुओं से डेटा विज्ञान उद्योग एक अविश्वसनीय जगह है(eBanknifty.com) जिसमें सिर्फ 10 या 15 साल पुराना है (EXCLUSIVE INTERVIEW WITH NIRPEKSH KUMBHAT) और हमें विश्वास है कि यह एक ऐसा उद्योग है जो निकट भविष्य में बढ़ता रहेगा डेटा और कंप्यूटर उपकरण या प्रसंस्करण शक्ति की बढ़ती मात्रा के कारण हम इससे निपटने के लिए उपयोग कर रहे हैं।(NFT क्या है ?)

IoT/बिग डेटा एनालिटिक्स/AI/मशीन लर्निंग/क्लाउड कंप्यूटिंग जैसी विघटनकारी प्रौद्योगिकियां आज के नवाचार को कैसे प्रभावित कर रही हैं?(EXCLUSIVE INTERVIEW WITH NIRPEKSH KUMBHAT)

इस क्षेत्र की अनूठी विशेषताओं में से एक यह है कि यह दुनिया के प्रत्येक उद्योग पर लागू होता है(eBanknifty.com) और इन उद्योगों को बदलने में मदद करता है। उदाहरण के लिए 10 या 20 साल पहले लोगों ने इस बारे में नहीं सोचा होगा कि डेटा साइंस वर्तमान में एक ऑटोमोटिव कंपनी को कैसे प्रभावित कर सकता है, सबसे मूल्यवान ऑटोमोटिव कंपनी टेस्ला एक डेटा-केंद्रित ऑटोमोटिव कंपनी है जो सेल्फ-ड्राइविंग कारों को लॉन्च करती है।

बिग डेटा/एआई/रोबोटिक्स उद्योग कैसे बदल रहा है? इस क्षेत्र में कुछ प्रमुख प्रौद्योगिकी परिवर्तन क्या हैं?(What is NFT)

एलओटी से लेकर बिग डेटा तक डेटा साइंस उद्योग के सभी पहलू एक अविश्वसनीय जगह हैं। (EXCLUSIVE INTERVIEW WITH NIRPEKSH KUMBHAT) यह एक ऐसा उद्योग है जो सिर्फ 10-15 साल पुराना है और निकट भविष्य में बढ़ता रहेगा। समय बीतने के साथ-साथ हम प्रतिदिन जितने डेटा का उत्पादन कर रहे हैं, (eBanknifty.com)वह बढ़ रहा है। साथ ही, इस डेटा से निपटने के लिए हमारे पास कंप्यूटिंग डिवाइस और प्रोसेसिंग पावर तेजी से बढ़ रही है। यह लोगों को चीजों को अधिक स्मार्ट और अधिक कुशलता से करने की ओर ले जाता है क्योंकि हम डेटा और पैटर्न और डेटा के विश्लेषण के आधार पर निर्णय लेने जा रहे हैं। इस क्षेत्र में कुछ प्रमुख प्रौद्योगिकी परिवर्तन सेल्फ-ड्राइविंग कार/वॉयस रिकग्निशन सॉफ्टवेयर हैं।

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आपकी कंपनी की समृद्ध विशेषज्ञता शक्तिशाली एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग के साथ पैटर्न को उजागर करने में कैसे मदद करती है?YOUTUBE

स्किलेबल डेटा के विश्लेषण से सीधे तौर पर संबंधित नहीं है। हम वास्तव में अपने लिए मशीन लर्निंग नहीं करते हैं,(EXCLUSIVE INTERVIEW WITH NIRPEKSH KUMBHAT) हम ऐसे लोगों को प्रशिक्षित करते हैं जो कंपनियों में जाएंगे और पैटर्न को उजागर करने में मदद करेंगे। हम 2 साल से काम कर रहे हैं अब हमारी कंपनियां उन छात्रों का चयन करने के लिए डेटा साइंस का उपयोग करती हैं (eBanknifty.com)जो उद्योग के लिए सबसे उपयुक्त हैं। हमारे पास डेटा-संचालित चयन प्रक्रिया है। हम 100 से अधिक विभिन्न डेटा बिंदुओं को देखते हैं। (What is NFT)हमें एक महीने में लगभग 5000-6000 आवेदन मिलते हैं और इसलिए हम डेटा विज्ञान उद्योग के लिए सबसे उपयुक्त का चयन करने में मदद करने के लिए इस डेटा में पैटर्न को उजागर करते हैं।

आपकी कंपनी की रणनीति एक उद्यम के परिवर्तन की सुविधा कैसे देती है?(NFT क्या है ?)

जब उद्यमों के साथ काम करने की बात आती है (eBanknifty.com)तो कुशल रणनीतियाँ उन्हें पहले दिन से ही छात्रों के साथ काम के लिए तैयार प्रदान कर रही हैं। (EXCLUSIVE INTERVIEW WITH NIRPEKSH KUMBHAT) यह सुनिश्चित करता है कि वे सलाहकारों को काम पर रखने के लिए कुछ भी भुगतान नहीं करते हैं, साथ ही उन्हें अपने कर्मचारियों को प्रशिक्षित करने और उन पर संसाधन खर्च करने के लिए समय बर्बाद नहीं करना पड़ेगा।

क्या आप कुछ उपयोग के मामलों को उजागर करना चाहेंगे जहां विश्लेषण

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अस्वीकरण: इस लेख में प्रदान की गई जानकारी पूरी तरह से लेखक की राय है न कि निवेश सलाह – यह केवल शैक्षिक उद्देश्यों के लिए प्रदान की जाती है। इसका उपयोग करके, आप सहमत हैं कि जानकारी किसी निवेश या वित्तीय निर्देश का गठन नहीं करती है। कोई भी निवेश निर्णय लेने से पहले अपना खुद का शोध करें और वित्तीय सलाहकारों तक पहुंचें।

May 28, 2022 - Posted by Mukesh Saini - No Comments
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