what is data analytics and steps to become data analytics hindi
डाटा एनालिटिक्स (Data Analytics) एक प्रक्रिया है जिसमें समझ बूझ के लिए विभिन्न डेटा सेट्स का विश्लेषण किया जाता है ताकि इससे साइंटिस्ट या बिजनेस प्रोफेशनल उपयुक्त निर्णय ले सकें। यह विश्लेषण उपायोगी जानकारी और अनुमानों को प्राप्त करने तथा विभिन्न पैटर्न और रिलेशनशिप्स की पहचान करने में मदद करता है। यह डेटा विज्ञान (Data Science) का एक अहम हिस्सा है जिसमें डेटा को समझने, संगठित करने, विश्लेषण करने और नए ज्ञान के लिए सार्वजनिक और निजी विभिन्न स्रोतों से जुटाएं जाते हैं।
How is data analytics used in hindi
डाटा एनालिटिक्स को हिंदी में विभिन्न क्षेत्रों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। नीचे कुछ उदाहरण दिए गए हैं:
व्यापार और वित्तीय एनालिटिक्स:
व्यापार और वित्तीय संस्थानों में डाटा एनालिटिक्स का उपयोग डेटा को समझने, विश्लेषण करने, और विभिन्न प्रोसेसेस को समृद्धि प्रदान करने के लिए किया जाता है। इससे वे निर्णय लेने में मदद मिलती है, जैसे कि वित्तीय रिस्क का प्रबंधन, विनिमय दरों की निर्धारण, ग्राहकों के खरीदारी व्यवहार का विश्लेषण, और विपणन अभियांत्रिकी आदि।
समाजशास्त्र और शिक्षा में डाटा एनालिटिक्स:
समाजशास्त्रीय और शिक्षा संस्थानों में भी डाटा एनालिटिक्स का उपयोग होता है। यहां डेटा एनालिटिक्स द्वारा छात्रों के शैक्षिक प्रदर्शन, संगठन की उपस्थिति और उपचार कार्यक्रमों का मूल्यांकन किया जाता है।
स्वास्थ्य सेवा में डाटा एनालिटिक्स:
डाटा एनालिटिक्स भी स्वास्थ्य सेवा के क्षेत्र में इस्तेमाल होता है, जिससे वैद्यकीय संचालन को सुधारा जा सकता है। यह रोग प्रवृत्तियों को ट्रैक करने, और उन्हें परिवर्तन करने में मदद करता है।
ई-कॉमर्स और डिजिटल मार्केटिंग:
डिजिटल मार्केटिंग में भी डाटा एनालिटिक्स का अपना महत्व है। विश्लेषण के माध्यम से उत्पादन और विपणन प्रक्रिया को समझा जा सकता है और इससे बेहतर उत्पादों और सेवाओं को प्रदान किया जा सकता है।
सरकारी और सार्वजनिक सेवाएं:
सरकारी संस्थानों और सार्वजनिक सेवा प्रदाताओं में भी डाटा एनालिटिक्स का उपयोग होता है। यह वे सेवाएं समझने और सुधारने में मदद करता है जिन्हें लोग उपयोग करते हैं।
यहां दिए गए उदाहरण सिर्फ कुछ मात्र हैं, लेकिन वास्तविकता में डाटा एनालिटिक्स कई अन्य क्षेत्रों में भी उपयोग किया ज
Data analytics: Key concepts in hindi
डेटा एनालिटिक्स (Data Analytics) में कुछ महत्वपूर्ण अवधारणाएं हैं जो इस क्षेत्र को समझने में मदद करती हैं। निम्नलिखित हैं कुछ मुख्य अवधारणाएं:
डेटा (Data):
डेटा एनालिटिक्स का प्रमुख तत्व डेटा होता है। डेटा एनालिटिक्स में डेटा को समझने और विश्लेषण करने के लिए विभिन्न स्रोतों से डेटा को एकत्र किया जाता है। डेटा को तार्किक और योग्यता आधारित प्रश्नों के जवाब ढूंढने के लिए प्रयोग किया जाता है।
डेटा विश्लेषण (Data Analysis):
डेटा विश्लेषण डेटा को समझने और इससे पैटर्न, रिश्तें और अनुमानों का पता लगाने की प्रक्रिया है। डेटा विश्लेषण विभिन्न तकनीकों, सांख्यिकी और गणितीय अभिकल्पों का उपयोग करके डेटा को बेहतरीन ढंग से समझने में मदद करता है।
डेटा प्रबंधन (Data Management):
डेटा प्रबंधन डेटा को संग्रहीत, संरचित, और सुरक्षित रखने की प्रक्रिया है। डेटा के गुणवत्ता और विश्लेषण के लिए सही संरचना और प्रारूप को सुनिश्चित करने के लिए डेटा प्रबंधन महत्वपूर्ण है।
मशीन लर्निंग (Machine Learning):
मशीन लर्निंग एक विशेष प्रकार की डेटा विश्लेषण की तकनीक है जो कंप्यूटर को स्वयं उसे सीखने और अनुमान लगाने की क्षमता प्रदान करती है। यह अधिक ज्ञात प्राथमिक डेटा के आधार पर नए और अप्राकृतिक डेटा के लिए भविष्यवाणी और पूर्वानुमान बनाने का उपयुक्त तरीका है।
विज़ुअलाइज़ेशन (Visualization):
विज़ुअलाइज़ेशन डेटा को ग्राफिकल या चित्रांकन रूप में प्रस्तुत करने की प्रक्रिया है। यह विश्लेषण के परिणामों को समझने में मदद करता है और डेटा के पैटर्न और रिश्तों को स्पष्ट रूप से देखने में मदद करता है।
डेटा विज्ञान (Data Science):
डेटा एनालिटिक्स और विज्ञान के ज्ञान का उपयोग करके विभिन्न प्रोजेक्ट्स को समझने और समाधान करने की प्रक्रिया है। डेटा विज्ञान उपन्यासित डेटा से नई जानकारी और उपयोगी ज्ञान को निकालने में मदद करता है।
निर्णय समर्थन (Decision Support): डेटा एनालिटिक्स निर्णय समर्थन प्रदान करता है, जिससे व्यक्तियों और संगठनों को ठोस डेटा के आधार पर सही निर्णय लेने में मदद मिलती है।
ये थे कुछ महत्वपूर्ण डेटा एनालिटिक्स की अवधारणाएं हिंदी में। यह अवधारणाएं डेटा एनालिटिक्स के मूल तत्व हैं जो इस क्षेत्र में अध्ययन और विश्लेषण का आधार बनाते हैं।
Steps Involved in Data Analytics hindi
डेटा एनालिटिक्स में विश्लेषण करने के कदम हिंदी में निम्नलिखित हैं:
उद्देश्य निर्धारित करें:
सबसे पहले, आपको विश्लेषण के उद्देश्य को स्पष्ट करना होगा। क्या सवालों का उत्तर ढूंढ रहे हैं, क्या पैटर्न खोज रहे हैं, या कोई और उद्देश्य हैं? इससे आपको विश्लेषण के ध्येय की समझ होगी और आप विश्लेषण प्रक्रिया को ध्यान में रखकर डेटा को उपयुक्त रूप से विश्लेषित कर सकेंगे।
डेटा संग्रह करें:
विश्लेषण के लिए डेटा को संग्रहित करें। यह डेटा को विभिन्न स्रोतों से एकत्र करने और संरचित करने की प्रक्रिया होती है। यह डेटा इनपुट डेटा, डेटा बेस, फाइल फॉर्मेट आदि के रूप में हो सकता है।
डेटा को संसोधित करें:
डेटा को संसोधित करना डेटा क्लींजिंग, फ़िल्टरिंग, और संरचित करने की प्रक्रिया है। यह डेटा में अनियमितताएं और त्रुटियां को सुधारने में मदद करता है और इससे विश्लेषण की गुणवत्ता बढ़ती है।
डेटा को विश्लेषित करें:
इस कदम में, आपको डेटा को विश्लेषित करने के लिए उपयुक्त एल्गोरिदम्स और टूल्स का उपयोग करना होगा। यह डेटा के बेहतर अनुमान, पैटर्न खोजने, और संबंधों की पहचान करने में मदद करता है।
डेटा को विज़ुअलाइज़ करें:
विश्लेषण के परिणामों को ग्राफिकल रूप में प्रस्तुत करने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करें। यह डेटा के पैटर्न और रिश्तों को समझने में मदद करता है और निर्णय लेने में सहायक होता है।
निष्कर्ष निकालें:
विश्लेषण के अंत में, डेटा के आधार पर संक्षेप्त और सार्थक निष्कर्ष निकालें। यह विश्लेषण के ध्येय और उद्देश्य से संबंधित होता है और आपको डेटा के आधार पर निर्णय लेने में मदद करता है।
निर्णय करें और प्रदर्शन करें:
विश्लेषण के आधार पर निर्णय लें और उन्हें अपनी टीम या उपभोक्ताओं को प्रदर्शित करें। यह डेटा एनालिटिक्स की प्रक्रिया का अंत होता है और इससे आपके विश
why to do data analytics training from Vistashikha solutions pvt ltd dehradun in hindi
Vistashiksha solutions pvt Ltd से डेटा एनालिटिक्स प्रशिक्षण करने के कुछ कारण हो सकते हैं:
प्रशिक्षण के अनुभवी और विशेषज्ञ टीम:
Vistashiksha solutions pvt Ltd देहरादून में उन्नत एवं अनुभवी प्रशिक्षक हो सकते हैं, जो विद्यार्थियों को अपने अनुभव से लाभान्वित कर सकते हैं और विभिन्न विषयों पर प्रक्टिकल ज्ञान प्रदान कर सकते हैं।
अद्यतित पाठ्यक्रम: इस प्रशिक्षण संस्थान में डेटा एनालिटिक्स के अद्यतित पाठ्यक्रम की पेशकश की जा सकती है, जिसमें विभिन्न विषयों और नौकरी से संबंधित कौशलों का प्रत्याशीत संग्रह हो सकता है।
प्रैक्टिकल ट्रेनिंग : Vistashiksha solutions pvt Ltd देहरादून के द्वारा प्रदान किए जाने वाले प्रशिक्षण में, छात्रों को वास्तविक डेटा और एनालिटिक्स टूल के साथ प्रैक्टिकल ट्रेनिंग करने का अवसर मिल सकता है, जो उन्हें व्यावसायिक योग्यता प्रदान कर सकता है।
उच्च गुणवत्ता के लैब: प्रशिक्षण संस्थान में उच्च गुणवत्ता वाले लैब और सुविधाएं हो सकती हैं जो छात्रों को व्यावसायिक और व्यावहारिक अनुभव प्रदान कर सकती हैं।
रोजगार समर्थन: Vistashiksha solutions pvt Ltd शिक्षित छात्रों के लिए रोजगार समर्थन प्रदान कर सकती है, जिससे वे अपने कौशलों के अनुसार नौकरी पाने में मदद मिल सकती है।
Steps to become Data Analytics in Hindi
डेटा एनालिटिक्स बनने के लिए कदम:
शैक्षिक योग्यता:
सबसे पहले, आपको कंप्यूटर साइंस, सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग, विज्ञान, गणित, या कोई अन्य संबंधित शैक्षिक पाठ्यक्रम से स्नातक डिग्री प्राप्त करनी चाहिए।
डेटा एनालिटिक्स कोर्सेज:
आपको कम्प्यूटर प्रोग्रामिंग, डेटा माइनिंग, मशीन लर्निंग, रिपोर्टिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन जैसे क्षेत्रों में प्रशिक्षण लेना चाहिए। यह आपको डेटा एनालिटिक्स नौकरियों के लिए तैयार करेगा।
अनुभव और प्रोजेक्ट्स:
अधिक अनुभव के लिए, डेटा एनालिटिक्स के क्षेत्र में स्टाज के रूप में काम करें या फिर खुद के प्रोजेक्ट्स को कार्यान्वित करें।
टूल्स का अध्ययन: डेटा एनालिटिक्स के लिए उपयोग होने वाले सॉफ़्टवेयर और टूल्स का अध्ययन करें, जैसे कि Python, R, SQL, Excel, Tableau, Power BI आदि।
सार्टिफिकेशन:
डेटा एनालिटिक्स से संबंधित प्रमाणिकरण पाने के लिए विभिन्न विशेषज्ञ संस्थान जैसे विस्टा अकादमी से प्रमाणित कोर्सेज करें।
संगठनों के साथ संपर्क करें:
अपने रिज्यूमे को डेटा एनालिटिक्स के कंपनियों या उद्योग में भेजें और संबंधित नौकरियों के लिए आवेदन करें।
नए ट्रेंड का ध्यान रखें:
डेटा एनालिटिक्स जगत में नए टूल्स, टेक्नोलॉजी और तकनीकों के साथ रहें। समुदाय में बने रहें और नए ट्रेंड्स के साथ अपनी ज्ञान और कौशल को अद्यतित करें।
निरंतर अभ्यास:
अंततः, डेटा एनालिटिक्स क्षेत्र में सफल होने के लिए निरंतर अभ्यास करते रहें। समस्याओं का सामना करें, प्रोजेक्ट्स पर काम करें, और नए तकनीकों को अध्ययन करें।
ध्यान दें कि डेटा एनालिटिक्स क्षेत्र विशाल है और यहां कई उपविभाग हैं, इसलिए आपको अपने रुचियों, नौकरी के लक्ष्यों और कौशल के आधार पर अपने करियर के निर्धारित रूप से चलना चाहिए। यह सुनिश्चित करें कि आप प्रतिदिन अपने लक्ष्य की ओर अग्रसर रहते हैं |
डेटा एनालिटिक्स की प्रक्रिया को कई चरणों में बांटा जा सकता है:
डेटा संग्रह (Data Collection):
सबसे पहले, आपको वह डेटा इकट्ठा करना होगा जिसका आप विश्लेषण करना चाहते हैं। यह डेटा कंप्यूटर, ऑनलाइन स्रोतों, कैमरों, पर्यावरणीय सेंसरों या यहां तक कि सर्वेक्षणों जैसी विभिन्न जगहों से आ सकता है।
डेटा की तैयारी (Data Preparation):
एकत्र किए गए डेटा को आमतौर पर विश्लेषण के लिए तैयार करने की आवश्यकता होती है। इसमें डेटा को साफ करना, लापता मानों को संभालना, और डेटा को एक सुसंगत प्रारूप में लाना शामिल हो सकता है।
डाटा विश्लेषण (Data Analysis): यह वह चरण है जहां आप वास्तव में डेटा का विश्लेषण करते हैं। आप विभिन्न सांख्यिकीय तकनीकों और उपकरणों का उपयोग करके रुझानों, पैटर्न और अंतर्स संबंधों को उजागर करने का प्रयास कर रहे हैं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन (Data Visualization):
डेटा विश्लेषण के निष्कर्षों को दूसरों को प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने के लिए, उन्हें दृश्यात्मक रूप से प्रस्तुत करना महत्वपूर्ण है। इसमें चार्ट, ग्राफ़ और अन्य दृश्य शामिल हो सकते हैं।
निष्कर्ष निकालना (Drawing Conclusions): डेटा विश्लेषण से प्राप्त अंतर्दृष्टि के आधार पर, आप निष्कर्ष निकालते हैं और सिफारिशें करते हैं। ये निष्कर्ष व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं।
रिपोर्ट तैयार करना (Reporting):
अंत में, आपको अपने विश्लेषण के निष्कर्षों को एक रिपोर्ट में संकलित करना होगा। यह रिपोर्ट स्पष्ट, संक्षिप्त और व्यापक होनी चाहिए ताकि हितधारक आसानी से समझ सकें कि आपने क्या पाया।
डेटा एनालिटिक्स एक प्रक्रिया है जिसमें डेटा को एकत्रित करके, उसका विश्लेषण करके और महत्वपूर्ण जानकारी निकालने की विधियाँ शामिल हैं, जो निर्णय लेने में मदद करती हैं।
डेस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स, डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स, प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स, और प्रेस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स।
गणित, सांख्यिकी, कंप्यूटर साइंस, या संबंधित क्षेत्रों में स्नातक की डिग्री आवश्यक है। मास्टर डिग्री या डिप्लोमा भी लाभकारी हो सकते हैं।
आंकड़ा विश्लेषण, सांख्यिकी, गणितीय सिद्धांत, प्रोग्रामिंग (Python, R, SQL), और डेटा विज़ुअलाइजेशन (Tableau, Power BI) के कौशल महत्वपूर्ण हैं।
सर्टिफिकेशन अनिवार्य नहीं है, लेकिन यह आपके कौशल और विशेषज्ञता को प्रमाणित करने में मदद कर सकता है और नौकरी के अवसर बढ़ा सकता है।
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यह आपकी पृष्ठभूमि और अध्ययन के समय पर निर्भर करता है, लेकिन आमतौर पर 3-4 साल की स्नातक डिग्री और अतिरिक्त 1-2 साल की विशेषज्ञता या सर्टिफिकेशन आवश्यक हो सकती है।
डेटा एनालिटिक्स में करियर की संभावनाएँ बहुत व्यापक हैं, जिसमें डेटा एनालिस्ट, डेटा साइंटिस्ट, बिजनेस एनालिस्ट, और डेटा इंजीनियर शामिल हैं।
इंटर्नशिप, प्रोजेक्ट्स, और व्यक्तिगत डेटा विश्लेषण कार्य करके अनुभव प्राप्त किया जा सकता है। डेटा विश्लेषण प्रतियोगिताओं और वर्कशॉप्स में भाग लेना भी लाभकारी हो सकता है।
डेटा एनालिटिक्स डेटा का विश्लेषण करके महत्वपूर्ण जानकारी निकालने पर केंद्रित होता है, जबकि डेटा साइंस अधिक व्यापक होता है और इसमें डेटा को एकत्रित करने, प्रबंधन करने, और विश्लेषण के लिए जटिल मॉडल और एल्गोरिदम शामिल होते हैं।
सामान्य टूल्स में Excel, Python, R, SQL, Tableau, Power BI, और SAS शामिल हैं। इनका उपयोग डेटा विश्लेषण, डेटा विज़ुअलाइजेशन, और रिपोर्टिंग के लिए किया जाता है।