Question 1

डेटा साइंस और डेटा एनालिटिक्स में एल्गोरिद्म में क्या अंतर है?

Accepted Answer

डेटा साइंस अक्सर AI/ML model building और complex prediction के लिए Deep Learning/Ensemble algorithms का उपयोग करता है। डेटा एनालिटिक्स का फोकस business insights, reporting और predictive analytics (regression, ARIMA) पर होता है। दोनों में overlap है पर उद्देश्य अलग होता है।

Question 2

Supervised और Unsupervised learning कब उपयोग करें?

Accepted Answer

अगर आपके पास labelled data है (target variable) तो Supervised methods (जैसे Regression, Decision Trees) use करें। अगर labels नहीं हैं और आप patterns/segments खोज रहे हैं तो Unsupervised methods (जैसे K-Means, PCA) बेहतर हैं।

Question 3

Predictive Analytics के लिए सबसे अच्छा एल्गोरिद्म कौन सा है?

Accepted Answer

यह डेटा और समस्या पर निर्भर करता है। Time-series forecast के लिए ARIMA/Prophet बढ़िया हैं; structured tabular data पर Random Forest और Gradient Boosting (XGBoost/LightGBM/CatBoost) अक्सर top performers होते हैं।

Question 4

Deep Learning कब ज़रूरी है?

Accepted Answer

जब आपके पास बहुत बड़ा और complex data हो — images, audio, text या sequence data — तब CNN, RNN/LSTM या Transformers use करना meaningful होता है। छोटा structured data के लिए classical ML ज्यादा efficient रहता है।

Question 5

Ensemble methods क्यों use करते हैं?

Accepted Answer

Ensemble (Bagging/Boosting/Stacking) models कई weak learners combine कर accuracy और robustness बढ़ाते हैं — खासकर noisy real-world data में। उदाहरण: XGBoost अक्सर competitions और business problems में top आता है।

Question 6

क्या मैं Data Analytics सीखकर Data Science roles पा सकता हूँ?

Accepted Answer

हाँ — Data Analytics से foundational stats, SQL, visualization और basic ML skills मिलते हैं। अगर आप advanced ML/deep learning सीखते हैं तो Data Scientist roles के लिए भी qualify कर सकते हैं।

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