Healthcare Data Analytics and Role of Data Analytics Healthcare
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The Lifecycle of Data Science Step by Step
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Top 10 reason to Learn Power bi for Data Analysis
Power BI is a business analytics tool that, in the words of Microsoft, “allows you to visualise your data, share insights across your organisation, or embed them in your app or website.”
One image can convey a thousand words. Your data are altered in this way by Power BI. Your data, one of your most precious raw materials, is transformed into rich graphics and statistics that are simple to understand.
Although there are many BI tools available, it would be difficult to find a superior choice. The offering from Microsoft is the best on the market and is affordable. These are the top ten reasons why Power BI is the business intelligence programme you need to pick:
Power BI additionally distinguishes itself through simplified publication and distribution features, as well as connects with other Microsoft products and services. Is it, however, the best option for your company?
The Essentials of Power BI
The following qualities of Power BI contribute to its current level of market ubiquity:
- Data selection: Power BI gives you the ability to filter datasets and produce pertinent little data chunks. You’ll be able to concentrate on specific datasets and carry out more insightful data analysis as a result.
- Power BI relies on Navigation Trees and Dashboards that are incredibly responsive across all devices, including Android, iOS, etc. This enables you to view any Report or Graph in depth and without any errors.
- Seamless Functionalities: Power BI provides you with straightforward drag-and-drop tools to build bespoke reports. In this way, you may simply examine and visualise your data even if you have little to no technical skills. The platform of Power BI also utilises Natural Language Queries. This protects you from investing time and money in learning a difficult query language.
- Data connectivity is made possible by the abundance of connectors that Power BI has, which enable it to interface with many different external data sources. By doing so, you may conduct high-level data analytics and visualisation tasks by effortlessly connecting your favourite Data Sources to Power BI.
It’s the market leader
You merit the very best. And Microsoft Power BI is the best, easily the best. But don’t just believe what we say. Microsoft BI has held the top spot in the Gartner Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms for 13 years running. Microsoft is frequently ranked by Gartner as the BI vendor you ought to use.
It has the lowest price in its class.
The prices of Power BI’s rivals are all at least three times higher. Tableau’s Explorer, for instance, starts at $35 per user per month. The Business licence for Qlik Sense costs $30 per user/month, whereas the Enterprise licence costs $40 per user/month. The base edition of Power BI Pro is even free, and the licencing for each user begins at $9.99 per month.
Power BI is easy to use
Excel, an application that is widely used and globally recognized, is the foundation of Power BI. This makes learning Power BI simple.
However, Power BI offers a very simple and user-friendly interface. Power BI may be used without any programming knowledge. It has intelligence built in that will assist you in choosing the finest characteristics for your reports.
Users may design stunning reports and dashboards with Power BI
Users may design stunning reports and dashboards with Power BI, which has a strong visual component.
One of the key factors contributing to Power BI’s appeal is its capacity to produce stunning dashboards and reports.
Users may engage with the interactive visuals in Power BI and discover new ways to use the data. Users’ unique demands may be catered for by customising the reports and dashboards.
The technologies, in my opinion, do not prevent analysts from producing attractive dashboards and reports.
Your data connection is simple.
Your data connection is simple.
You don’t need to be a data scientist to start connecting Power BI to the majority of the apps you already use because it comes with over 70 out-of-the-box connections. It’s true that Microsoft has made importing all of your data more easier.
It simplifies reporting.
It simplifies reporting.
The days of laboriously preparing PowerPoint slides or Excel documents at the end of each month are over. You may create a template for all the information you want, and it will be automatically exported in the required format. Packing board becomes simple. Additionally, you may combine all of your primary reports and KPIs into a single master dashboard. Then, anytime you need it, you can drill down to access granular-level data.
It has a lot of power.
It has a lot of power.
Power BI has access to Microsoft’s comprehensive machine learning and artificial intelligence engines through the Cortana Intelligence Suite because it is based on the Power Platform and Azure infrastructure of the software giant. Using cutting-edge analytics languages like Python and R inside the software, users may build machine learning models directly. There won’t be any issues with computing power either. Power BI Premium, for instance, can handle tables with more than 100 million records without breaking a sweat.
It is quite secure.
It is quite secure.
In terms of user and data security, Microsoft is the market leader. You shouldn’t have any worries about this as this is an enterprise product. Active Directory, which controls user access, contains all the security levels you’d anticipate and are accustomed to in Office 365. All of this guarantees that your data is secure, whether it is stored locally, on the cloud, or in a combination of both.
You've probably had a licence for it already.
You’ve probably had a licence for it already.
The professional edition of Power BI is already available to businesses with at least an E5 Microsoft Office 365 licence, despite the fact that Power BI may be licenced individually. So why spend money on extra licences for rival products when you undoubtedly already have access to Power BI?
Power BI has a huge online community,
The community is a fantastic resource for finding out more about Power BI and assistance with any issues you might have.
One of the largest and busiest communities is the Power BI community. There are numerous specialists prepared to assist you with any issues you may be experiencing.
Power BI has a tonne of debates going on, as you can see from the Power BI Community, and it seems to have a pretty wide community.
Power BI is available on many platforms
Power BI desktop is is available on Windows, but users can access the Power BI dashboards from various platforms (Windows, browsers, iOS, Android, etc.)
Ten Strong Arguments for Learning Python for Data Science
Despite the high average wage and high levels of job satisfaction associated with data science, there are still more companies publishing job advertising for data scientists than there are actual data scientists.
For a variety of reasons, including the fact that many FAANG-adjacent organisations use it, its versatility, and the ease with which both experienced and novice programmers can learn it, I dabbled in data science using Python.
Despite the fact that Python is a general-purpose language, this article lists 10 compelling justifications for learning it for data science along with an explanation of what Python is.
Learning Python is simple.
It’s so easy to use that Next Academy actually suggests it as a fantastic way for kids to learn how to code.
Python is a wonderful coding language to start with if you want to work in data science since you can pick it up quickly and painlessly. Beginners may find it easy to learn data science with Python.
Extensive Data Science Libraries
python’s extensive collection of data science libraries is one of its biggest strengths for data scientists. Here are some of the most prominent libraries that make Python a popular choice for data science:
1.NumPy:
NumPy is a fundamental library for scientific computing in Python. It provides powerful tools for working with multi-dimensional arrays and matrices, along with a wide range of mathematical functions. NumPy forms the foundation for many other data science libraries in Python.
2. Pandas:
Pandas are a versatile library for data manipulation and analysis. It offers data structures such as DataFrames that make it easy to clean, transform, and explore tabular data. Pandas provides a wide range of functions for data alignment, filtering, aggregation, and handling missing data.
3. Matplotlib:
Matplotlib is a plotting library that enables the creation of various types of static, animated, and interactive visualizations. It offers a high degree of customization, allowing data scientists to create publication-quality plots and charts.
4. Seaborn:
Seaborn is a data visualization library built on top of Matplotlib. It provides a higher-level interface for creating visually appealing statistical graphics. Seaborn simplifies the creation of complex plots like heatmaps, violin plots, and pair plots with minimal code.
5. Scikit-learn:
Scikit-learn is a comprehensive machine-learning library in Python. It offers a wide range of algorithms and tools for tasks such as classification, regression, clustering, dimensionality reduction, and model evaluation. Scikit-learn provides a consistent API and is widely used for building and deploying machine learning models
It is simple to read.
Everything you develop with Python will make sense to you and many other people, even if they aren’t Pythonistas themselves since it has a clear, straightforward syntax that is similar to English.
Python was initially quite simple for me to learn in part because I could read Python code examples and understand what they were attempting to do. You should surely consider readability as a fundamental element of whatever language you select if you want to go into data science.
You’ll read a lot of code and converse with your coworkers about it (or strangers on the internet as you try to debug something on StackOverflow). That is simple to implement with Python.
If you learn Python, you’ll be one of many. It’s one of the most widely used languages in data science (and elsewhere). It’s the third-most widely used language in the world according to TIOBE’s 2020 index. And in data science specifically, it’s emerged as the leader, outstripping my old favorite language R.
As I alluded to above, many companies are using Python to build frameworks and projects. Google, for example, created Tensorflow, which is based on Python; Facebook and Netflix are also relying on it more and more in their data science projects.
If you want to get into data science, you won’t get far without knowing at least some Python. Luckily it’s a joy to learn!
Large Pythonista Community
There is a huge and passionate community of Pythonistas out there who are more than happy to share their tips, answer your questions, correct your code, and discuss new ideas because it has been around for three decades, is simple to learn and easy to build with, and has remained relevant to so many people and companies for such a long time. You can find them anywhere; Reddit has one of the most active communities, but you can also discover Discord groups that meet to discuss Python.
This makes learning Python for data science such an excellent option since learning any language is challenging, especially if you’re under professional pressure. That is made simpler by communities like the ones that have developed around Python.
A wider variety of data science libraries
On its own, Python excels as a language for data research. But in addition to the straightforward syntax, concise vocabulary, readability, community, and all the other advantages I’ve already mentioned, there are also libraries. In the data science communities, libraries like Pandas, statsmodels, NumPy, SciPy, and Scikit-Learn are particularly well-liked.
Data science activities are greatly simplified by ecosystems like SciPy. (SciPy is not pronounced skippy as I first thought; it is pronounced sigh-pie.) Numerous typical data science needs are addressed by SciPy, including managing data structures, analysing complicated networks, algorithms, and machine learning toolkits. Popular and dynamic Python data science libraries are available.
The truly interesting part is that as more Pythonistas join the community and contribute on their own, new Python packages for data science are constantly being released. Popular and dynamic Python data science libraries are available. For instance, the 2015 release of the simple deep learning package Keras. Since that time, it has grown to be an essential part of the Python library ecosystem.
Communication
“By providing it with a visual context through maps or graphs, data visualisation offers us a clear notion of what the information means. According to an anonymous blogger on the Analytiks blog, “This makes the data more natural for the human mind to interpret and, as a result, makes it simpler to discover trends, patterns, and outliers within enormous data sets.
Many people believe that data science ends with the analysis, but like with anything else in the professional world, what happens next is what counts.
The really simple matplotlib and its two offspring Pandas and seaborn are only a couple of the fantastic visualisation tools that Python has to offer (both built on matplotlib). The fight is half won if you can quickly create a solid viz to explain or demonstrate the facts. Python facilitates it.
Data cleanup is simple.
When I hear the term “data science,” I picture Neo from The Matrix performing awesome things while sporting a stylish coat. Many people are unaware that data science involves a LOT of less glamourous data cleansing. According to conservative estimates, 80% of a data scientist’s normal effort consists of data cleansing. The good news is that Python excels at that.
If you want to work in data science, you must accept that it will take you a lot of data scrubbing, cleaning, massaging, wrangling, etc. before you create even one cool visualisation. Python is built to clean, which is why studying it for data science is an excellent option.
NumPy and Pandas, two of the packages I previously mentioned, are excellent at cleaning data.
Teaches fundamentals
Even though Python has virtually endless applications, studying Python and data science really have a lot in common. Python’s introductory tutorials make it simple to pick up the fundamentals of data science. If you wish to utilise Python to understand data science, you may start by learning how data scientists retrieve, clean, visualise, and develop models.
By default, as you progress through the traditional path of learning Python coding, you’ll pick up the fundamentals of data science. For instance, you will first learn how to set up your environment, import data, clean it up, conduct statistical analysis on it, produce some attractive visualisations, and share your findings. And look at what you’ve accomplished.
You can easily locate a tonne of materials that teach Python and especially teach Python for data science if you keep common data science activities in mind while you search for Python lessons. A natural learning route for data science is to understand the fundamentals of Python.
Speedy prototypes
Projects involving data scientists are pricey, which is a little-known truth. In fact, “87% of data projects will fail,” according to Chris Chapo, SVP of data and analytics at Gap. Building anything that succeeds requires a lot of patience, time, effort, and resources.
To circumvent this, the majority of data scientists employ prototypes to stress-test and dry-run their ideas before actually developing them. It shouldn’t come as a surprise to you if you’ve been following the subject of this essay that Python is excellent for creating high-quality prototypes to test out concepts, ideas, and products.
Job security
Hacking हैकिंग क्या है और एथिकल हैकिंग Ethical Hacking क्या है ?
एथिकल हैकर क्या है?
एथिकल हैकर क्या है?
एक एथिकल हैकर, जिसे व्हाइट हैट हैकर भी कहा जाता है, एक सूचना सुरक्षा (इन्फोसेक) विशेषज्ञ है जो अपने कंपनी की ओर से – और उनके ऑफिस के साथ कंप्यूटर सिस्टम, नेटवर्क, एप्लिकेशन या अन्य कंप्यूटिंग संसाधन में प्रवेश करता है।
एथिकल हैकर्स से संभावित सुरक्षा कमजोरियों को उजागर करने के लिए कहते हैं जिनका बुरे हैकर्स शोषण या नुक्सान कर सकते हैं।
एथिकल हैकिंग का उद्देश्य सिस्टम, नेटवर्क या सिस्टम इंफ्रास्ट्रक्चर की सुरक्षा का ध्यान करना और कमजोरियों की पहचान करना है। अन्य गलत या बुरी गतिविधियां संभव हैं या नहीं, यह निर्धारित करने के लिए प्रक्रिया में कमजोरियों का पता लगाने और फिर उनका फायदा उठाने का प्रयास करना शामिल है जिससे सुरक्षा को और मजबूत बनाया जा सके |
एथिकल हैकिंग की उत्पत्ति
आईबीएम के पूर्व कार्यकारी जॉन पैट्रिक को अक्सर 1990 के दशक में एथिकल हैकिंग शब्द बनाने का श्रेय दिया जाता है, हालांकि अवधारणा और इसका लागू अभ्यास बहुत पहले हुआ था।
हैकिंग शब्द पहली बार 1960 के दशक में मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में गतिविधियों के संबंध में प्रकट होना शुरू हुआ और रचनात्मक इंजीनियरिंग तकनीकों को “हैक” मशीनरी को लागू करने और इसे अधिक कुशलता से संचालित करने के लिए संदर्भित किया गया। उस समय, कंप्यूटर प्रोग्रामिंग में असाधारण कौशल रखने वालों के लिए हैकिंग को एक प्रशंसा माना जाता था।
उपभोक्ता-उन्मुख कंप्यूटर प्रौद्योगिकियों के व्यावसायीकरण के समानांतर, बाद के दशकों में दुर्भावनापूर्ण हैकिंग अधिक बार हो गई। हैकर्स ने महसूस किया कि कंप्यूटर प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग दूरसंचार प्रणालियों में हेरफेर करने और लंबी दूरी की कॉल को मुफ्त में पूरा करने के लिए किया जा सकता है, एक अभ्यास जिसे फ़्रीकिंग कहा जाता है।
1983 की फिल्म वॉर गेम्स, जिसमें एक छात्र अनजाने में अमेरिकी सेना द्वारा चलाए जा रहे युद्ध-गेम सुपरकंप्यूटर में दरार डालता है, ने बड़े कंप्यूटिंग सिस्टम की कमजोरियों को उजागर करने में मदद की। 2000 के दशक में, डिजीटल मेडिकल और व्यावसायिक डेटा के भंडारण और सुरक्षा को नियंत्रित करने वाले स्वास्थ्य बीमा पोर्टेबिलिटी और जवाबदेही अधिनियम जैसे अनुपालन नियमों ने साइबर सुरक्षा के दायरे में एथिकल हैकर्स की भूमिका को बढ़ा दिया है।
हैकिंग कौशल के व्यावसायीकरण, जिसे हैकिंग एज़ अ सर्विस (HaaS) के रूप में जाना जाता है, ने साइबर सुरक्षा को और अधिक जटिल बना दिया है। सकारात्मक पक्ष पर, साइबर सुरक्षा फर्मों और सूचना प्रौद्योगिकी (आईटी) सुरक्षा विक्रेताओं ने कॉर्पोरेट ग्राहकों को अनुबंध के माध्यम से वैकल्पिक नैतिक हास की पेशकश शुरू कर दी है। हालांकि, डार्क वेब पर एक भूमिगत बाजार फल-फूल रहा है, जिसमें इच्छुक हैकर्स के लिए ऑनलाइन मार्केटप्लेस शामिल हैं, जो अक्सर अवैध गतिविधियों की खोज में होते हैं।
कोरोनावायरस महामारी ने साइबर अपराधियों के लिए खोज के नए रास्ते बनाए। सेंटर फॉर स्ट्रेटेजिक एंड इंटरनेशनल स्टडीज एंड सिक्योरिटी सॉफ्टवेयर कंपनी McAfee द्वारा जुलाई 2020 में प्रकाशित “द हिडन कॉस्ट्स ऑफ साइबर क्राइम” में, 2020 में साइबर अपराध से मौद्रिक नुकसान $ 945 बिलियन के शीर्ष पर होने का अनुमान है। इसके अलावा, रिपोर्ट का अनुमान है कि संगठन साइबर सुरक्षा सेवाओं और प्रौद्योगिकियों पर $145 बिलियन खर्च करेंगे।
हैकर्स के प्रकार
एथिकल हैकिंग की प्रथा को “व्हाइट हैट” हैकिंग कहा जाता है, और इसे करने वालों को व्हाइट हैट हैकर्स कहा जाता है।
एथिकल हैकिंग के विपरीत, “ब्लैक हैट” हैकिंग सुरक्षा उल्लंघनों से संबंधित कामो को करता है। ब्लैक हैट हैकर सिस्टम से समझौता करने या सूचना को नष्ट करने के लिए अवैध तकनीकों का उपयोग करते हैं।
व्हाइट हैट हैकर्स के विपरीत, “ग्रे हैट” हैकर्स आपके सिस्टम में आने से पहले अनुमति नहीं मांगते हैं। लेकिन ग्रे हैट्स भी ब्लैक हैट्स से अलग हैं क्योंकि वे किसी व्यक्तिगत या तीसरे पक्ष के लाभ के लिए हैकिंग नहीं करते हैं।
इन हैकर्स का कोई दुर्भावनापूर्ण इरादा नहीं है और मस्ती या अन्य विभिन्न कारणों से सिस्टम हैक करते हैं, आमतौर पर मालिक को किसी भी खतरे के बारे में सूचित करते हैं।
ग्रे हैट और ब्लैक हैट हैकिंग दोनों अवैध हैं क्योंकि वे दोनों एक अनधिकृत सिस्टम उल्लंघन का गठन करते हैं, भले ही दोनों प्रकार के हैकर्स के इरादे अलग-अलग हों।
क्या है (Cloud Computing ) क्लाऊड कम्प्यूटिंग ? एक शुरुआती ज्ञान हिंदी में |
क्या है क्लाऊड कम्प्यूटिंग?
सीधे शब्दों में कहें तो क्लाउड कंप्यूटिंग इंटरनेट पर (“क्लाउड”) सर्वर, स्टोरेज, डेटाबेस, नेटवर्किंग, सॉफ्टवेयर, एनालिटिक्स और इंटेलिजेंस सहित कंप्यूटिंग सेवाओं की डिलीवरी है, ताकि तेजी से टेक्नोलॉजी लचीले संसाधन और बड़ी तादाद में सेवाएं की जा सकें।
आप आम तौर पर केवल आपके द्वारा उपयोग की जाने वाली क्लाउड सेवाओं के लिए भुगतान करते हैं, जिससे आपकी काम की लागत कम करने में मदद मिलती है, आपके बुनियादी ढांचे को अधिक कुशलता से चलाया जाता है।
क्लाउड कंप्यूटिंग एक एप्लिकेशन-आधारित सॉफ्टवेयर इन्फ्रास्ट्रक्चर है जो रिमोट सर्व्स पर डेटा स्टोर करता है, जिसे इंटरनेट के माध्यम से एक्सेस किया जा सकता है।
. फ्रंट एंड उपयोगकर्ता को इंटरनेट ब्राउज़र या क्लाउड कंप्यूटिंग सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके क्लाउड में संग्रहीत डेटा तक पहुंचने में सक्षम बनाता है
अब क्लाउड कंप्यूटिंग क्यों इस्तेमाल होती है ?
बड़ी तादाद में:
ई-कॉमर्स और सोशल मीडिया के तेजी से विकास ने कम्प्यूटेशनल संसाधनों की मांग में वृद्धि की है। बड़े डेटा केंद्रों में, काम की मात्रा को अधिकतम करना और सर्वर समय को कम करना आसान होता है।
विशेषज्ञता:
कंपनियों ने अपने आंतरिक क्लाउड के लिए डेटा केंद्र बनाए, वे सार्वजनिक डेटा केंद्र बनाने के लिए विशेषज्ञता और प्रौद्योगिकी विकसित कर सकते थे।
ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर:
लिनक्स ऑपरेटिंग सिस्टम एक प्रमुख क्लाउड कंप्यूटिंग एनबलर बन गया है।
क्लाउड कंप्यूटिंग के परिनियोजन मॉडल
Types of Cloud Computing
निजी क्लाउड:
यह निजी नेटवर्क पर एकल संगठनों के लिए कार्य करता है और यह सुरक्षित है। उदाहरण: कॉर्पोरेट आईटी विभाग।
पब्लिक क्लाउड:
इसका स्वामित्व क्लाउड सर्विस प्रोवाइडर के पास होता है। जैसे: जीमेल।
हाइब्रिड क्लाउड:
यह क्लाउड के निजी और सार्वजनिक दोनों संस्करणों का संयोजन है। उदाहरण: मालिकाना तकनीक।
शीर्ष क्लाउड कंप्यूटिंग सर्विस देनेवाली कम्पनीज
- Amazon EC2 & S3:
एक प्रमुख वेब सेवा है जो वर्चुअल मशीन बनाती है और उनके अंदर चल रहे ऑपरेटिंग सिस्टम के साथ प्रबंधित करती है। EC2 S3 की तुलना में बहुत अधिक जटिल है। - Google App Engine:
- एक शुद्ध PAAS सेवा है। यह वेब या एप्लिकेशन सर्वर द्वारा दर्शाया जाता है।
- Windows Azure
- गूगल ऐप
- पांडा क्लाउड
क्लाऊड कम्प्यूटिंग सेवाओं के प्रकार:
- SAAS (सॉफ़्टवेयर-एज़-ए-सर्विस) – उदाहरण Microsoft Office Live, Dropbox।
- PAAS (प्लेटफ़ॉर्म-ए-ए-सर्विस) – उदाहरण Google App Engine
- IAAS (इन्फ्रास्ट्रक्चर-ए-ए-सर्विस) – उदाहरण आईबीएम क्लाउडबर्स्ट।
क्लाउड कंप्यूटिंग के लाभ
लाभ
कम लागत:
बिलिंग मॉडल का भुगतान उपयोग के अनुसार किया जाता है। प्रारंभिक महंगे खर्च की तुलना में रोजमर्रा के खर्च पारंपरिक महंगे खर्च की तुलना में बहुत कम हैं।
बढ़ा हुआ संग्रहण:
उनके पास बड़ी मात्रा में डेटा का बड़े पैमाने पर भंडारण और रखरखाव होता है।
लचीला
वे मापनीय हैं, क्योंकि हम आवश्यक भंडारण की मात्रा के लिए भुगतान कर सकते हैं। और आपातकालीन बैकअप योजना में उपयोग करते है।
क्लाउड कंप्यूटिंग के नुकसान
प्रदर्शन
साझा बुनियादी ढांचे पर प्रदर्शन एक जैसा नहीं हो सकता है। क्लाउड कंप्यूटिंग द्वारा अनुरक्षित सर्वर प्राकृतिक आपदाओं और आंतरिक बगों की चपेट में आ सकते हैं।
क्लाउड में गोपनीयता
क्लाउड में गोपनीयता और सुरक्षा बहुत अधिक चिंता का विषय है। विश्वसनीयता, साथ ही गोपनीयता। क्लाउड कंप्यूटिंग में वेंडर लॉक और विफलता भी एक और चिंता का विषय है।
डेटा ट्रांसफर लागत:
मासिक आधार पर आउटबाउंड डेटा ट्रांसफर जीबी आधार के अनुसार लिया जाता है।
डाउनटाइम:
यदि इंटरनेट कनेक्शन डाउन है, तो क्लाउड से किसी भी एप्लिकेशन, सर्वर या डेटा तक पहुंचने में असमर्थ।
What is cloud computing analytics?
क्लाउड एनालिटिक्स दूरस्थ सार्वजनिक या निजी कंप्यूटिंग संसाधनों का उपयोग है – जिसे क्लाउड के रूप में जाना जाता है – मांग पर डेटा का विश्लेषण करने के लिए। क्लाउड कंप्यूटिंग एनालिटिक्स व्यापार निर्णय लेने को बढ़ाने के लिए अंतर्दृष्टि एकत्र करने, एकीकृत करने, विश्लेषण करने और प्रस्तुत करने की प्रक्रिया को कारगर बनाने में मदद करता है।
(IOT) इंटरनेट ऑफ थिंग्स के बारे में वह सब कुछ जो आप अभी जानना चाहते हैं ?
इंटरनेट ऑफ थिंग्स क्या है?
इंटरनेट ऑफ थिंग्स, या IoT, दुनिया भर में अरबों फिजिकल उपकरणों को संदर्भित करता है जो अब इंटरनेट से जुड़े हैं, सभी डेटा एकत्र और साझा कर रहे हैं। सस्ते कंप्यूटर चिप्स के आने से और वायरलेस नेटवर्क की सभी जगह उपयोग से किसी भी चीज़ को जो की एक दवाई गोली से लेकर हवाई जहाज जितनी बड़ी चीज़ में iot इंटरनेट ऑफ थिंग्स संभव है।
इन सभी अलग-अलग वस्तुओं को जोड़ने और उनमें सेंसर जोड़ने से उपकरणों में डिजिटल इंटेलिजेंस का एक स्तर जुड़ जाता है , जिससे वे किसी इंसान को शामिल किए बिना वास्तविक समय में डाटा एकत्र करता है । इंटरनेट ऑफ थिंग्स हमारे आसपास की दुनिया के ताने-बाने को अधिक स्मार्ट और अधिक प्रतिक्रियाशील बना रहा है, डिजिटल और फिजिक्स का विलय कर रहा है।
इंटरनेट ऑफ थिंग्स डिवाइस का उदाहरण क्या है?
लगभग किसी भी फिजिकल वस्तु को एक IoT उपकरण में परिवर्तित किया जा सकता है यदि इसे नियंत्रित करने या सूचनाओं को एकत्र करने के लिए इंटरनेट से जोड़ा जा सकता है।
एक लाइटबल्ब जिसे स्मार्टफोन ऐप का उपयोग करके चालू किया जा सकता है, एक IoT डिवाइस है, जैसा कि आपके कार्यालय में मोशन सेंसर या स्मार्ट थर्मोस्टेट या स्ट्रीटलाइट है। कुछ बड़ी वस्तुएं स्वयं कई छोटे IoT मशीन से भरी हो सकती हैं, जैसे कि एक जेट इंजन जो अब हजारों सेंसरों से भरा हुआ है और यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह कुशलता से काम कर रहा है, डेटा एकत्र और संचारित कर रहा है। इससे भी बड़े पैमाने पर, स्मार्ट सिटी परियोजनाएं पर्यावरण को समझने और नियंत्रित करने में हमारी मदद करने के लिए पूरे क्षेत्रों को सेंसर से भर रही हैं।
IoT शब्द का उपयोग मुख्य रूप से उन उपकरणों के लिए किया जाता है जिनसे आमतौर पर इंटरनेट कनेक्शन की उम्मीद नहीं की जाती है, और जो मानव क्रिया से स्वतंत्र रूप से नेटवर्क के साथ संचार कर सकते हैं। इस कारण से, एक पीसी को आम तौर पर एक IoT डिवाइस नहीं माना जाता है और न ही एक स्मार्टफोन है – भले ही बाद वाला सेंसर से भरा हो। स्मार्टवॉच या फ़िटनेस बैंड या पहनने योग्य अन्य डिवाइस को IoT डिवाइस के रूप में गिना जा सकता है
इंटरनेट ऑफ थिंग्स कितना बड़ा है?
टेक एनालिस्ट कंपनी आईडीसी ने भविष्यवाणी की है कि 2025 तक कुल 41.6 अरब कनेक्टेड आईओटी डिवाइस होंगे, या “चीजें”। वह यह भी सुझाव देते है कि औद्योगिक और मोटर वाहन उपकरण जुड़े “चीजों” के सबसे बड़े अवसर बनाते हैं, और वह यह निकट अवधि में स्मार्ट होम और पहनने योग्य उपकरणों को मजबूत रूप से अपनाने को भी देखता है।
एक अन्य तकनीकी विश्लेषक, गार्टनर, भविष्यवाणी करता है कि उद्यम और मोटर वाहन क्षेत्र इस वर्ष 5.8 बिलियन इंटरनेट ऑफ थिंग्स उपकरणों के लिए जिम्मेदार होंगे, 2019 में लगभग एक चौथाई। सुरक्षा उपकरण, घुसपैठिए का पता लगाने और वेब कैमरों के रूप में IoT उपकरणों का दूसरा सबसे बड़ा उपयोग होगा। बिल्डिंग ऑटोमेशन – कनेक्टेड लाइटिंग की तरह – सबसे तेजी से बढ़ने वाला सेक्टर होगा, इसके बाद ऑटोमोटिव (कनेक्टेड कार) और हेल्थकेयर (क्रोनिक कंडीशन की निगरानी) का नंबर आएगा।
व्यवसाय के लिए इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स के क्या लाभ हैं
व्यवसाय के लिए IoT के लाभ विशेष काम पर निर्भर करते हैं; चपलता और दक्षता आमतौर पर शीर्ष विचार हैं। विचार यह है कि उद्यमों के पास अपने स्वयं के उत्पादों और अपने स्वयं के आंतरिक सिस्टम के बारे में अधिक डेटा तक पहुंच होनी चाहिए, और परिणामस्वरूप परिवर्तन करने की अधिक क्षमता होनी चाहिए।
निर्माता अपने उत्पादों के घटकों में सेंसर जोड़ रहे हैं ताकि वे डेटा को वापस भेज सकें कि वे कैसा प्रदर्शन कर रहे हैं। यह कंपनियों को यह पता लगाने में मदद कर सकता है कि किसी प्रोडक्ट के विफल होने की संभावना है और नुकसान होने से पहले इसे स्वैप कर सकते हैं। कंपनियां अपने सिस्टम और उनकी आपूर्ति श्रृंखलाओं को और अधिक कुशल बनाने के लिए इन सेंसर द्वारा उत्पन्न डेटा का भी उपयोग कर सकती हैं, क्योंकि उनके पास वास्तव में क्या हो रहा है, इसके बारे में अधिक सटीक डेटा होगा।
उपभोक्ताओं के लिए इंटरनेट ऑफ थिंग्स के क्या लाभ हैं?
oT हमारे पर्यावरण – हमारे घरों और कार्यालयों और वाहनों – को अधिक स्मार्ट, अधिक मापने योग्य, बनाने का वादा करता है। अमेज़ॅन के इको और Google होम जैसे स्मार्ट स्पीकर संगीत चलाना, टाइमर सेट करना या जानकारी प्राप्त करना आसान बनाते हैं। गृह सुरक्षा प्रणालियाँ यह निगरानी करना आसान बनाती हैं कि अंदर और बाहर क्या हो रहा है, या आने वालो को देखना और उनसे बात करना। इस बीच, स्मार्ट थर्मोस्टैट्स हमारे वापस आने से पहले हमारे घरों को गर्म करने में हमारी मदद कर सकते हैं, |
सेंसर हमें यह समझने में मदद कर सकते हैं की घर के बाहर हमारा पर्यावरण कितना शोरगुल या प्रदूषित हो सकता है। सेल्फ़-ड्राइविंग कार और स्मार्ट सिटी हमारे सार्वजनिक स्थानों को बनाने और मैनेज करने के तरीके को बदल सकते हैं।
हालांकि, इनमें से कई विचार का हमारी व्यक्तिगत गोपनीयता के प्रभाव डाल सकते है।
कंप्यूटर वायरस क्या है और यह कैसे काम करता है, जानिए हिंदी में
कंप्यूटर वायरस क्या है ?
कंप्यूटर वायरस क्या है
एक कंप्यूटर वायरस, कोरोना वायरस की तरह, मेजबान से मेजबान तक फैलने के लिए डिज़ाइन किया गया है और इसमें खुद को दोहराने की क्षमता है। इसी तरह, जिस तरह कोरोना वायरस बिना होस्ट सेल के प्रजनन नहीं कर सकते, उसी तरह कंप्यूटर वायरस फ़ाइल या दस्तावेज़ जैसे प्रोग्रामिंग के बिना पुन: उत्पन्न और फैल नहीं सकते हैं।
अधिक तकनीकी शब्दों में, एक कंप्यूटर वायरस एक प्रकार का bad बुरा कोड या प्रोग्राम है जिसे कंप्यूटर के चलाने के तरीके को बदलने के लिए लिखा जाता है और इसे एक कंप्यूटर से दूसरे कंप्यूटर में फैलाने के लिए डिज़ाइन किया गया है और इनमे दोहराने की क्षमता है |
कंप्यूटर वायरस कैसे काम करता है ? How does a computer virus work ?
एक वायरस अपने कोड को लागू करने के लिए मैक्रोज़ का समर्थन करने वाले वैध प्रोग्राम या दस्तावेज़ में खुद को डाल कर या संलग्न करके संचालित होता है|
इस प्रक्रिया में, वायरस में हानिकारक प्रभाव पैदा करने की क्षमता होती है, जैसे डेटा को ख़राब या नष्ट करना सिस्टम सॉफ़्टवेयर को नुकसान पहुंचाना अदि |
एक कंप्यूटर वायरस को सक्रिय करने के लिए आपको इसको चालाना होगा जो की एक सक्रमित फाइल या प्रोग्राम होगा | एक कंप्यूटर वायरस आपके कंप्यूटर और नेटवर्क में दूसरे कंप्यूटर को भी संक्रमित कर सकता है |
कंप्यूटर वायरस क्या करता है?
कुछ कंप्यूटर वायरस प्रोग्राम को नुकसान पहुंचाकर, फाइलों को हटाकर या हार्ड ड्राइव को रिफॉर्मेट करके आपके कंप्यूटर को नुकसान पहुंचाने के लिए प्रोग्राम किए जाते हैं। अन्य बस खुद को दोहराते हैं या ट्रैफ़िक के साथ नेटवर्क को भर देते हैं, जिससे किसी भी इंटरनेट गतिविधि को करना असंभव हो जाता है। यहां तक कि कम हानिकारक कंप्यूटर वायरस भी आपके सिस्टम के प्रदर्शन को बाधित कर सकते हैं, कंप्यूटर की मेमोरी को कम कर सकते हैं और बार-बार कंप्यूटर क्रैश हो सकते हैं।
कंप्यूटर में वायरस कैसे आता है?
भले ही आप सावधान रहें, आप सामान्य वेब गतिविधियों के माध्यम से कंप्यूटर वायरस उठा सकते हैं जैसे:
अन्य उपयोगकर्ताओं के साथ संगीत, फ़ाइलें या फ़ोटो साझा करना
किसी संक्रमित वेबसाइट पर जाना
स्पैम ईमेल या ईमेल अटैचमेंट खोलना
मुफ्त गेम, टूलबार, मीडिया प्लेयर और अन्य सिस्टम उपयोगिताओं को डाउनलोड करना
लाइसेंस अनुबंधों को पूरी तरह से पढ़े बिना मुख्यधारा के सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन इंस्टॉल करना