डेटा साइंस क्या है?

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Data Science in Hindi: डेटा साइंस क्या है? अर्थ, उद्देश्य और उदाहरण
Data Science in Hindi — डाटा से वैल्यू निकालना, बेहतर निर्णय लेना

📘 डेटा साइंस क्या है? (Data Science in Hindi)

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सरल परिभाषा (Simple Definition)

डेटा साइंस एक ऐसा क्षेत्र है जो डेटा का विश्लेषण करके महत्वपूर्ण जानकारी (insights) और निर्णय-लेने योग्य निष्कर्ष (actionable outcomes) तैयार करता है। इसमें गणित (Mathematics), सांख्यिकी (Statistics), और प्रोग्रामिंग (Programming) का उपयोग होता है — ताकि बिज़नेस या रिसर्च के लिए बेहतर निर्णय लिए जा सकें।

🎯 मुख्य लक्ष्य (Main Goal)

Data-driven decisions लेना, पैटर्न ढूँढना और भविष्यवाणी (predictions) करना — जैसे demand forecasting, churn prediction, और fraud detection।

🌐 कहाँ उपयोग होता है? (Where it’s used)

Healthcare, Finance, Education, E-commerce, Manufacturing — जहाँ भी डेटा है, वहाँ Data Science की उपयोगिता है।

उदाहरण: एक e-commerce कंपनी पिछले 12 महीनों के sales और marketing डेटा पर time-series forecasting और ML मॉडल लगाकर अगले महीने की demand predict करती है — इससे inventory और pricing बेहतर बनते हैं।

TL;DR: डेटा साइंस = डेटा → साफ़ी → विश्लेषण → इनसाइट → निर्णय (Mathematics + Statistics + Programming)

🧠 डेटा साइंटिस्ट कौन होता है? (Who is a Data Scientist)

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🔍 परिभाषा (Definition)

डेटा साइंटिस्ट (Data Scientist) वह विशेषज्ञ होता है जो बड़ी मात्रा में डेटा को संग्रहित (collect), विश्लेषित (analyze) और व्याख्या (interpret) करता है ताकि उस डेटा से अर्थपूर्ण जानकारी और समाधान (meaningful insights & solutions) निकाले जा सकें। यह व्यक्ति डेटा को समझकर ऐसे मॉडल और पैटर्न बनाता है जो बिज़नेस निर्णयों और रणनीतियों में मदद करते हैं।

🎬 उदाहरण: Netflix के डेटा साइंटिस्ट यह विश्लेषण करते हैं कि यूज़र किस प्रकार की वेब सीरीज़ या मूवीज़ पसंद करते हैं, और उसी आधार पर Recommendation Algorithm बनाते हैं जो आपको अगला शो सुझाता है। यही Data Science का जादू है — हर यूज़र के लिए Personalized Experience।

📊 डेटा एनालिसिस (Data Analysis)

डेटा साइंटिस्ट जटिल डेटा को समझकर उसमें से पैटर्न और ट्रेंड्स निकालते हैं ताकि संगठन सही निर्णय ले सके।

🤖 मशीन लर्निंग मॉडल्स (ML Models)

भविष्यवाणी (Prediction) और स्वचालन (Automation) के लिए ML मॉडल तैयार करते हैं जो डेटा पर आधारित निर्णय करते हैं।

📈 बिज़नेस इनसाइट्स (Business Insights)

विश्लेषण के बाद रिपोर्ट और विज़ुअल्स तैयार करते हैं ताकि टीमों को actionable इनसाइट्स मिल सकें।

⚙️ डेटा साइंटिस्ट का काम क्या होता है? (Work & Roles of a Data Scientist)

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TL;DR: डेटा साइंटिस्ट डेटा इकट्ठा करता है, साफ़ करता है, मॉडल बनाता है और बिज़नेस को actionable इनसाइट देता है — ताकि बेहतर निर्णय लिए जा सकें।

🔎 मुख्य ज़िम्मेदारियाँ (Key Responsibilities)

  • डेटा संग्रहन (Data Collection): स्रोतों से डेटा इकट्ठा करना (databases, APIs, CSV)।
  • डेटा प्रोसेसिंग & क्लीनिंग: missing values, outliers हटाना और डेटा तैयार करना।
  • Exploratory Data Analysis (EDA): patterns, correlations और trends खोजना।
  • Feature Engineering: नए features बनाना जो मॉडल की परफॉर्मेंस बढ़ाएँ।
  • मॉडलिंग (Model Building): regression, classification, clustering या time-series models बनाना।
  • मूल्यांकन (Evaluation): मॉडल को metrics (accuracy, precision, recall, AUC) से टेस्ट करना।
  • Déployment & Monitoring: मॉडल को production में deploy करना और performance monitor करना।
  • Stakeholder Communication: रिपोर्ट, डैशबोर्ड और विज़ुअल्स के माध्यम से परिणाम साझा करना।

🛠️ दैनिक कार्य (Daily Tasks & Deliverables)

  • डेटासेट को समझना और क्वेरी बनाना (SQL)।
  • EDA रिपोर्ट और विज़ुअलाइज़ेशन तैयार करना (Power BI/Tableau)।
  • मॉडल ट्रेनिंग और हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग।
  • प्रोडक्शन-मॉनिटरिंग के लिए alert rules और dashboards बनाना।
  • बिज़नेस टीम के साथ सुझाव और next steps डिस्कस करना।

🚨 Fraud Detection — उदाहरण

बैंकिंग में डेटा साइंटिस्ट anomalous transactions detect करने के लिए classification मॉडल बनाते हैं और fraud alerts सेट करते हैं।

📉 Churn Prediction — उदाहरण

telecom या SaaS कंपनियाँ churn risk वाले यूज़र्स पहचानकर retention campaigns चलाती हैं — जिससे रेवेन्यू बचता है।

Primary Focus

Data collection, cleaning, modeling, deployment

Core Skills

Python, Statistics, ML, SQL, Communication

Common Tools

Jupyter, Power BI, TensorFlow, AWS/GCP

🧩 डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए ज़रूरी स्किल्स (Skills Required)

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TL;DR: Python, Statistics, SQL, Machine Learning, और Data Visualization — ये पांच कोर स्किल्स हैं।

🐍 Python

डेटा क्लीनिंग, Pandas, NumPy, और ML मॉडलिंग (scikit-learn, TensorFlow) के लिए अनिवार्य।

📊 Statistics & Math

Probability, Distributions, Hypothesis Testing, Linear Algebra — मॉडल समझने और वैलिडेशन के लिए।

🗄️ SQL & Data Engineering

डेटाबेस से डेटा निकालना, joins, aggregations और basic ETL समझना ज़रूरी है।

🤖 Machine Learning

Supervised/Unsupervised learning, model selection, cross-validation, hyperparameter tuning।

📈 Data Visualization

Power BI / Tableau / Matplotlib / Seaborn — insights को communicate करने के लिए।

🧩 Soft Skills

Problem solving, communication, stakeholder management और storytelling skills।

📚 सीखने का रास्ता (Learning Path)

0–3 महीने Python basics, Excel, SQL, basic statistics
3–6 महीने Pandas, EDA, basic ML (regression, classification), visualization
6+ महीने Advanced ML, deployment, cloud basics, projects & portfolio
Skill How to Practice Tools
Python Kaggle notebooks, mini projects Jupyter, Colab
SQL Build joins/aggregations on public datasets MySQL, BigQuery
ML Start with classical models, then deep learning scikit-learn, TensorFlow
🏪 E-commerce Sales Dashboard Sales trends, RFM segmentation, recommendation basics.
🏥 Healthcare Prediction Disease prediction / survival analysis with explainability.
📦 Inventory Forecasting Time-series forecasting for demand planning.

🔮 2025 और आगे डेटा साइंस का भविष्य
(Future & Career Scope of Data Science in Hindi)

Data Science अब केवल एक trend नहीं बल्कि भविष्य की core technology है। Artificial Intelligence, Machine Learning और Big Data के integration से इसका scope लगातार बढ़ रहा है। 👉 जानिए Future of Data Scientist और Career Scope in Hindi.

🚀 बढ़ती हुई मांग (Growing Demand)

हर इंडस्ट्री data-driven decisions ले रही है, जिससे Data Scientists की global demand तेजी से बढ़ रही है।

🧠 AI + ML Integration

Machine Learning और Deep Learning की मदद से Data Science की capabilities और भी powerful हो रही हैं।

🌍 हर सेक्टर में उपयोग

Healthcare, Banking, E-commerce, Education और Manufacturing — Data Science हर जगह core skill है।

💼 Career Scope

Data Scientist, Data Engineer, ML Engineer, AI Specialist — ये सब high-paying profiles बन चुकी हैं।

✅ Insight: Experts मानते हैं कि अगले 5 सालों तक Data Scientist सबसे demanded और future-proof career रहेगा।

📌 निष्कर्ष

यदि आप 2025 में एक फ्यूचर-प्रूफ करियर चाहते हैं, तो Data Science एक बेहतरीन विकल्प है। यह न केवल high-salary देता है बल्कि global opportunities भी प्रदान करता है। 👉 यही कारण है कि लोग पूछते हैं — “Is there a demand for Data Scientists?” — और इसका जवाब है Yes, बहुत ज्यादा!

डेटा साइंस सफलता की यात्रा

🛠️ डेटा साइंस कैसे काम करता है?
(How Data Science Works – Process & Workflow in Hindi)

Data Science एक structured Process / Workflow है जिसमें raw data को useful insights में बदला जाता है। 👉 जानिए स्टेप-बाय-स्टेप डेटा साइंस प्रोसेस और data science kya karta hai.

🔍 Step 1: Data Collection

Databases, APIs, Surveys या Sensors से raw data इकट्ठा किया जाता है।

🧹 Step 2: Data Cleaning

Missing values, गलत data और duplicates को साफ कर usable dataset बनाया जाता है।

📊 Step 3: Data Analysis

Statistical techniques और ML algorithms से patterns और trends खोजे जाते हैं।

📈 Step 4: Visualization

Charts, Dashboards और Graphs के जरिए insights को आसानी से समझने योग्य बनाया जाता है।

🧠 Step 5: Actionable Insights

Business decisions जैसे product launch, marketing strategy और cost optimization लिए जाते हैं।

✅ Note: Data Science केवल coding नहीं है, बल्कि एक end-to-end business strategy है जो raw data से decision-making तक ले जाती है।

📌 निष्कर्ष

Data Science Workflow का हर चरण बहुत महत्वपूर्ण है। 👉 यही process बताता है कि data science kya karta hai और कैसे यह organizations को data-driven decisions लेने में मदद करता है।

📌 डेटा वैज्ञानिक की भूमिका और जिम्मेदारियाँ
(Roles & Responsibilities of a Data Scientist in Hindi)

Data Scientist वह प्रोफेशनल है जो डेटा को समझता, विश्लेषण करता है और business decisions के लिए actionable insights निकालता है। नीचे जानिए—Data Scientist ka kaam kya hota hai और उसकी मुख्य जिम्मेदारियाँ।

📊 डेटा इकट्ठा करना (Data Collection)

Excel, SQL databases, APIs या web scraping से relevant data collect करना।

🧹 Data Cleaning & Prep

Missing values, outliers, duplicates हटाकर analysis-ready dataset बनाना।

📈 Exploratory Analysis

Statistics और EDA से patterns, trends, correlations पहचानना।

🤖 Modeling & ML

Supervised/Unsupervised ML, फीचर इंजीनियरिंग, model tuning & validation।

📊 Visualization & Storytelling

Power BI/Tableau/Matplotlib से insights को clear visuals में प्रस्तुत करना।

🧠 Decision Support

Stakeholders को recommendations देना और business impact मापना (A/B tests, KPIs)।

⚙️ Deployment & Monitoring

Models को apps/BI में integrate करना और drift/accuracy मॉनिटर करना।

🤝 Cross-Team Collaboration

Engineers, Analysts, Product/Marketing के साथ मिलकर problem-solving।

🔄 Documentation & Ethics

Reproducible notebooks, data privacy और responsible AI practices।

🎯 निष्कर्ष

Data Scientist केवल कोडर नहीं—वह problem-solver, communicator और decision influencer है। अगर आपका सवाल है—“Data Scientist ka kaam kya hota hai?”—तो ऊपर दी गई responsibilities इसका विस्तृत जवाब हैं।

🧭 Data Scientist Role — What is the Role of a Data Scientist?

इस सेक्शन में हम data scientist role, work profile और job role को सरल हिंदी में समझेंगे— ताकि यह साफ़ हो जाए कि “What is role of Data Scientist?” और वह रोज़ाना क्या-क्या करता है।

🎯 Core Responsibility

Data से insights निकालना और उन्हें business decisions में बदलना।

🧠 Day-to-Day Work

Data cleaning, EDA, ML modeling, A/B testing, dashboards & storytelling.

🤝 Stakeholder Impact

Product, Marketing, Sales, CX teams को actionable recommendations।

1) Problem Framing

Business goal को data terms में बदलना: metric, hypothesis, success criteria तय करना।

2) Data Gathering & Prep

SQL/APIs/files से data collect, cleaning, feature creation, quality checks।

3) Analysis & Modeling

EDA, statistical testing, ML models (classification, regression, clustering) बनाना/ट्यून करना।

4) Storytelling & Visualization

Power BI/Tableau/Matplotlib से insight → recommendation तक स्पष्ट कहानी।

5) Deployment & Experimentation

Dashboards, APIs, AB tests; model monitoring (drift, accuracy, KPIs)।

6) Collaboration & Ethics

PM/Engineers/Analysts के साथ काम; data privacy और responsible AI पर ध्यान।

🧪 Example: E-commerce में churn prediction model बनाकर risky ग्राहकों को पहचानना; Marketing को targeted offer देकर churn घटाना और LTV बढ़ाना।

📌 निष्कर्ष

Data Scientist work profile end-to-end है: problem framing → data → model → impact. इसलिए data scientist job role केवल coding नहीं, बल्कि business value deliver करना है।

✅ डेटा साइंस के प्रमुख लाभ
(Benefits of Data Science in Hindi)

Data Science सिर्फ़ एक technology नहीं बल्कि business growth का accelerator है। आइए देखें डेटा साइंस के फायदे और इसका उपयोग अलग-अलग industries में क्यों ज़रूरी है।

🎯 बेहतर निर्णय लेना

Data-driven strategies से कंपनियाँ सही और तेज़ निर्णय ले पाती हैं।

💰 समय और लागत की बचत

Automation और predictive analytics से resources का efficient उपयोग होता है।

🧑‍🤝‍🧑 कस्टमर बिहेवियर की समझ

Data Science ग्राहक की पसंद और जरूरत को समझकर retention और satisfaction बढ़ाता है।

📈 भविष्य की योजना

Trend analysis और forecasting से future strategies design होती हैं।

🌍 हर इंडस्ट्री में उपयोग

Healthcare, Banking, Retail, Education, Manufacturing — Data Science हर सेक्टर में core skill है।

🚀 Competitive Advantage

जो कंपनियाँ Data Science अपनाती हैं, वे market leaders बनती हैं।

📌 निष्कर्ष: Data Science हर organization को स्मार्ट, तेज़ और भविष्य-ready बनाता है। अगर आप career में boost चाहते हैं तो Data Science ke fayde आपके लिए अवसरों के नए दरवाज़े खोल सकते हैं।

✅ डेटा साइंस के प्रमुख लाभ (Benefits of Data Science)

  • बेहतर निर्णय लेना: डेटा साइंस से कंपनियों को डेटा के आधार पर निर्णय लेने में सहायता मिलती है।
  • समय और लागत की बचत: प्रोसेस को ऑटोमेट करके संसाधनों का बेहतर उपयोग किया जा सकता है।
  • कस्टमर बिहेवियर की समझ: ग्राहक की पसंद-नापसंद को समझने में मदद करता है।
  • भविष्य की योजना: ट्रेंड एनालिसिस और प्रेडिक्शन के द्वारा भविष्य के लिए रणनीति बनाई जा सकती है।
  • हर इंडस्ट्री में उपयोग: हेल्थकेयर, बैंकिंग, रिटेल, एजुकेशन आदि में इसका उपयोग होता है।
📌 निष्कर्ष: डेटा साइंस एक ऐसा क्षेत्र है जो हर सेक्टर को स्मार्ट और डेटा-संचालित बनाता है। इसका सीखना करियर के लिए फायदेमंद हो सकता है।

🛤️ डाटा साइंटिस्ट बनने की चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका

यह roadmap बताता है Data Scientist kaise bane — Fundamentals → Tools → ML → Projects → Portfolio → Jobs.

1) गणित व सांख्यिकी की नींव

Probability, Statistics, Linear Algebra, Hypothesis Testing — मॉडलिंग की बुनियाद।

2) Programming (Python/R) + SQL

Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, scikit-learn), SQL (Joins, Window functions)।

3) डेटा विश्लेषण व विज़ुअलाइज़ेशन

EDA, BI Tools (Power BI/Tableau), KPI design, storytelling.

4) मशीन लर्निंग की पढ़ाई

Supervised/Unsupervised, Feature Engineering, Model Tuning, Cross-validation.

5) Projects (Hands-on)

Churn, Sales Forecast, House Prices, BI Dashboards — 3-5 end-to-end projects.

6) Portfolio, GitHub, Resume

Clean repos, README, live demos (Streamlit/Colab), role-focused resume.

7) Networking व Community

Meetups, LinkedIn writing, Kaggle, open-source PRs — visibility बढ़ाएँ।

8) Interviews & Job Search

DS/ML Qs, SQL + case studies, mock interviews, role mapping (Analyst ↔ Scientist).

✅ Beginner Checklist:

  • Python + SQL बेसिक्स पूरा
  • 2 EDA + 1 Classification + 1 Time-Series प्रोजेक्ट
  • Power BI/Tableau 1 डैशबोर्ड लाइव
  • GitHub portfolio + resume ready

🧩 एक डेटा वैज्ञानिक के लिए आवश्यक तकनीकी कौशल
(Technical Skills Required for a Data Scientist in Hindi)

नीचे वे core Data Scientist Skills हैं जो industry में सबसे अधिक demand में हैं—Programming, Data Processing, ML/AI, Big Data, Visualization, Cloud, और Data Wrangling, साथ में आवश्यक Soft Skills।

1) प्रोग्रामिंग स्किल्स (Python/R) + SQL

Python, R से data manipulation/ML; SQL से databases में data access/processing।

2) डेटा प्रोसेसिंग व विश्लेषण

NumPy, Pandas, SciPy के साथ cleaning, joins, feature calc; EDA से patterns/anomalies पहचानना।

3) मशीन लर्निंग व सांख्यिकी

Linear/Logistic Regression, Trees, Clustering, Neural Networks; Probability, Hypothesis Testing, Sampling, CV & model tuning।

4) Big Data Tech

Apache Spark, Hadoop से large-scale processing; Kafka से real-time streaming pipelines।

5) डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

Tableau, Power BI, और Python viz (Matplotlib, Seaborn) से dashboards व storytelling।

6) क्लाउड कंप्यूटिंग

AWS, Google Cloud, Azure—storage, compute (EC2/GCE), serverless (Lambda), model deployment/serving।

7) डीप लर्निंग व AI

TensorFlow, Keras, PyTorch से CNN/RNN/Transformers; GPU training basics।

8) डेटा क्लीनिंग व रैंगलिंग

Missing values, outliers, encoding, scaling, data quality checks — reliable models के लिए critical।

9) सॉफ्ट स्किल्स

Communication (complex insights को सरल बनाना), Presentation, Business sense, cross-team collaboration।

✅ Tip for Freshers: पहले Python + SQL + Statistics में मजबूत नींव बनाएं; 2 EDA + 1 Classification + 1 Time-Series project करें; एक Power BI/Tableau dashboard live रखें।

❓ FAQs: Data Science & Data Scientist (Hindi)

डेटा साइंस क्या है? (Data Science Kya Hai)

डेटा से value/insights निकालकर data-driven decisions लेना। इसमें collection, cleaning, analysis, ML और visualization शामिल हैं।

What is the main goal of Data Science?

सही निर्णय और prediction/forecasting—जैसे demand planning, churn reduction, fraud detection।

Data Scientist का काम क्या होता है? (Role & Responsibilities)

Data collect → clean → model/analysis → visualization → stakeholders को actionable insights देना और business impact मापना।

Data Science में कौन-कौन से Tools उपयोग होते हैं?

Python, R, SQL, Jupyter/Colab, Power BI/Tableau, और ML/Visualization libraries (Pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow, Matplotlib).

Data Scientist बनने के लिए कौन-सी Skills चाहिए?

Programming (Python/R), SQL, Statistics/Math, ML, Visualization, साथ में communication और domain knowledge।

Fresher Data Scientist कैसे बने?

Roadmap: Python + SQL + Statistics → 2–3 projects (EDA, classification, time series) → Portfolio + GitHub → Internships/entry roles.

Data Science Course in Hindi में क्या शामिल हो?

Python, SQL, Statistics, ML (supervised/unsupervised), Visualization (Power BI/Tableau), Projects, Resume & Interview prep.

Future & Demand: क्या Data Scientist की मांग है?

हाँ—हर domain में data-driven culture बढ़ रहा है; Data Scientist/ML roles high-growth और high-paying माने जाते हैं।

Data Analyst और Data Scientist में क्या अंतर है?

Analyst: reporting/BI/diagnostics पर फ़ोकस। Scientist: predictive modeling, experimentation, ML/advanced stats।

Data Science Workflow क्या होता है?

Collection → Cleaning → Analysis/Modeling → Visualization → Decisions/Monitoring (end-to-end business impact).

🔎 ये FAQs आपके GSC queries जैसे data science kya hai, tools in data science, skills for data scientist, course in hindi, future/demand को target करते हैं।

📊 Data Scientist Skill Matrix (Beginner → Pro)

यह Skill Matrix आपको बताएगा कि किस stage पर कौन-सी स्किल्स ज़रूरी हैं। Check करें—आप beginner, intermediate या pro level पर हैं।

Skill Area Beginner Intermediate Pro
Programming (Python/SQL) Basic syntax, SELECT queries EDA, Joins, Pandas/Numpy Optimized queries, OOP, APIs
Statistics & Math Mean/Median, Probability basics Hypothesis testing, Regression math Advanced probability, Linear algebra, Optimization
Data Visualization Excel charts, basic plots Power BI/Tableau dashboards Storytelling, KPI design, interactive apps
Machine Learning Linear Regression, Classification basics Model tuning, Clustering, Feature engineering Deep Learning, NLP, Recommender Systems
Big Data & Cloud CSV handling, local datasets Spark basics, Google Colab, AWS S3 Cloud pipelines, Hadoop, MLOps, Kubernetes
Soft Skills Basic communication Present insights, stakeholder discussion Executive storytelling, leadership

✅ Pro Tip: Fresher को पहले Beginner → Intermediate path पूरा करना चाहिए (Python + SQL + 2 Projects + 1 Dashboard)। Pro-level skills धीरे-धीरे real job experience से build होंगी।

📊 Data Scientist Skill Progress (Beginner → Pro)

देखें आपकी Data Science Skills किस stage पर हैं — Beginner, Intermediate, या Pro.

Programming (Python/SQL)
Intermediate Level
Statistics & Math
Upper Beginner → Intermediate
Data Visualization
Strong Intermediate
Machine Learning
Beginner → Mid-level
Big Data & Cloud
Early Beginner
Soft Skills
Pro Level

✅ Tip: Fresher को पहले Programming + Stats + Visualization में 70%+ mastery पर focus करना चाहिए। ML/Big Data/Cloud real projects से धीरे-धीरे build होंगे।

What is the first phase in the data analytics journey ?
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🎓 Vista Academy Master Program – Data Analyst Course Details in Hindi

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Vista Academy का Data Analyst Master Program खासतौर पर उन छात्रों और प्रोफेशनलों के लिए बनाया गया है जो डेटा एनालिटिक्स में करियर बनाना चाहते हैं। यह कोर्स 100% प्रैक्टिकल बेस्ड है और इसमें इंडस्ट्री-स्टैंडर्ड टूल्स जैसे Excel, SQL, Power BI, और Python सिखाए जाते हैं।

📘 कोर्स डिटेल्स

  • 🕒 कोर्स अवधि: 6 महीने
  • 📍 स्थान: 316/336 Park Road, Dehradun
  • 📞 संपर्क: 9411778145

🧠 कोर्स में शामिल टूल्स

  • 📊 Excel: Data Cleaning और Reporting
  • 🗄️ SQL: Data Extraction और Queries
  • 📈 Power BI: Dashboard & Visualization
  • 🐍 Python: Automation और Data Analysis

🎯 कोर्स की विशेषताएँ (Key Highlights)

  • 📚 100% प्रैक्टिकल ट्रेनिंग और हैंड्स-ऑन प्रोजेक्ट्स
  • 💼 Job Assistance & Resume Guidance
  • 🗣️ हिंदी और इंग्लिश दोनों में लेक्चर
  • 🏆 कोर्स के अंत में Professional Certificate
  • 🧾 Interview Preparation & Placement Support

📢 विशेष: कोर्स पूरा करने के बाद आपको Professional Certificate और जॉब इंटरव्यू की तैयारी में एक्सपर्ट गाइडेंस दी जाएगी ताकि आप Data Analyst के रूप में अपना करियर शुरू कर सकें।

Vista Academy – 316/336, Park Rd, Laxman Chowk, Dehradun – 248001
📞 +91 94117 78145 | 📧 thevistaacademy@gmail.com | 💬 WhatsApp
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