Machine learning algorithms for data analytics
    21Mar, 2024
    Mastering Machine Learning: The Top 10 Algorithms You Need to Know

    In today’s data-driven world, machine learning has become an indispensable tool for extracting valuable insights from vast amounts of data. However, for beginners entering the realm of machine learning, the plethora of algorithms available can seem overwhelming. Understanding the fundamental algorithms is crucial for building a strong foundation in this field.

     

    Machine learning algorithms for data analytics

    Linear Regression

    Linear regression is a statistical method used in machine learning to predict continuous outcomes or values based on input features. Let’s break down how linear regression works in simple steps:

    Understanding the Concept:

    Imagine you have some data where you know the input (like the size of a house) and the output (like the price of the house). Linear regression helps us find the relationship between these inputs and outputs.


    Plotting the Data:

    We start by plotting our data points on a graph, with the input values on the x-axis and the corresponding output values on the y-axis. This gives us a scatterplot of our data points.


    Drawing a Line:

    Linear regression finds the best-fitting line through the data points. This line represents the relationship between the input and output variables. The goal is to find the line that minimizes the difference between the actual data points and the predicted values on the line.


    The Equation of the Line:

    The equation of the line in linear regression is represented as:
    Y = mX + c
    Y represents the predicted output value.
    X represents the input feature.
    m is the slope of the line, which represents how much the output value changes for a one-unit change in the input feature.
    c is the y-intercept, which represents the value of Y when X is 0.


    Finding the Best-Fitting Line:

    Linear regression uses a method called least squares to find the best-fitting line. It calculates the sum of the squares of the vertical distances between the data points and the line. The line that minimizes this sum is considered the best-fitting line.


    Making Predictions:

    Once we have the equation of the best-fitting line, we can use it to make predictions. Given a new input value, we can plug it into the equation to predict the corresponding output value.


    Evaluating the Model:

    Finally, we evaluate the performance of our linear regression model by comparing the predicted values to the actual values in our dataset. Common evaluation metrics include mean squared error (MSE) or R-squared.


    Extensions to Complex Models:

    While linear regression is simple and easy to understand, it forms the basis for more complex regression techniques like polynomial regression, ridge regression, or lasso regression, which can handle more intricate relationships between variables.


    In summary, linear regression is a powerful tool for predicting continuous values based on input features. By finding the best-fitting line through the data points, it allows us to understand and quantify relationships between variables in our dataset.

     

     

    Logistic regression

    Logistic regression is a fundamental algorithm in machine learning, primarily used for binary classification problems. Let’s delve into how logistic regression works step by step, explained in simple terms:

    Binary Classification:

    Binary classification means we have two possible outcomes for our prediction: yes or no, 0 or 1, true or false. For example, predicting whether an email is spam or not spam, whether a transaction is fraudulent or legitimate, etc.


    Understanding Probability:

    Logistic regression predicts the probability of one of the two outcomes occurring. Instead of directly predicting 0 or 1, it predicts a probability value between 0 and 1.


    Sigmoid Function:

    Logistic regression uses a special function called the sigmoid function (also known as the logistic function). This function maps any real-valued number to a value between 0 and 1. The formula for the sigmoid function is:

    Here, “x” represents the input value, and “σ(x)” represents the output, which is the probability of the event occurring.


    Linear Equation:

    Like linear regression, logistic regression also has an equation, but it’s slightly different. Instead of a straight line, logistic regression uses a line that’s curved due to the sigmoid function. The equation looks like this:
    Logistic Regression Equation
    Here, “z” represents the linear combination of input features and their respective coefficients, just like in linear regression.


    Probability Interpretation:

    Once we have the output from the sigmoid function (which is a probability), we can interpret it as follows: if the probability is closer to 0, it means the event is less likely to occur, and if it’s closer to 1, it means the event is more likely to occur.


    Decision Boundary:

    Logistic regression separates the input space into two regions using a decision boundary. If the probability is above a certain threshold (usually 0.5), we predict one class (e.g., 1), and if it’s below the threshold, we predict the other class (e.g., 0).


    Training the Model:

    During training, logistic regression adjusts its coefficients to minimize the difference between the predicted probabilities and the actual outcomes in the training data. It does this using optimization algorithms like gradient descent.


    Evaluation:

    To evaluate the logistic regression model, we use metrics like accuracy, precision, recall, F1 score, etc., depending on the specific problem and requirements.


    In summary, logistic regression is a powerful algorithm for binary classification problems, predicting the probability of an event occurring and making decisions based on that probability.

     

     

    Decision Trees

    Decision trees are versatile and intuitive models used in machine learning for both classification and regression tasks. Let’s explore how decision trees work in a step-by-step manner, emphasizing their simplicity and interpretability:

    Intuitive Representation:

    Decision trees mimic the human decision-making process by breaking down complex decision-making into a series of simple questions. Each node in the tree represents a decision based on a feature, and each branch represents the possible outcomes of that decision.


    Feature Space Partitioning:

    Decision trees partition the feature space into regions by recursively splitting the data based on feature values. At each step, the algorithm selects the feature that best separates the data into distinct classes or groups.


    Splitting Criteria:

    The decision tree algorithm evaluates different splitting criteria to determine the best feature and threshold for splitting the data at each node. Common splitting criteria include Gini impurity for classification tasks and mean squared error for regression tasks.


    Building the Tree:

    The decision tree algorithm continues to split the data recursively until certain stopping criteria are met, such as reaching a maximum depth, minimum number of samples per leaf node, or no further improvement in purity or error reduction.


    Leaf Nodes:

    Once the data is partitioned into homogeneous subsets or reaches the stopping criteria, the algorithm assigns a class label (for classification) or predicts a continuous value (for regression) at the leaf nodes of the tree.


    Interpretability:

    One of the key advantages of decision trees is their interpretability. The decision rules at each node can be easily understood and visualized, making it straightforward to interpret the model’s predictions and understand the factors influencing them.


    Handling Categorical and Numerical Features:

    Decision trees can handle both categorical and numerical features without requiring feature scaling or one-hot encoding. They automatically select the best split points for numerical features and perform multiway splits for categorical features.


    Handling Missing Values:

    Decision trees can handle missing values in the dataset by selecting the best split based on the available data, allowing for robust performance in real-world datasets with incomplete information.


    Ensemble Methods:

    Decision trees can be combined into ensemble methods such as random forests and gradient boosting, further improving predictive performance and generalization while retaining interpretability to some extent.


    In summary, decision trees are powerful and intuitive models that partition the feature space into regions, making them suitable for both classification and regression tasks. Their simplicity, interpretability, and ability to handle a variety of data types make them a popular choice in many machine learning applications.

    Random Forest

    Random Forest is a robust and versatile ensemble learning technique that leverages the power of multiple decision trees to enhance predictive accuracy and mitigate overfitting. Here’s an explanation of how Random Forest works:

    Ensemble Learning:

    Random Forest belongs to the family of ensemble learning algorithms. Ensemble learning combines the predictions of multiple individual models to produce a more accurate and robust final prediction.


    Construction of Decision Trees:

    Random Forest constructs a predefined number of decision trees, typically referred to as “trees” or “estimators”. Each decision tree is built using a random subset of the training data and a random subset of the features.


    Randomness and Diversity:

    The randomness introduced in building individual trees helps to create diversity among them. Each tree may focus on different subsets of features and data instances, capturing different aspects of the underlying patterns in the data.


    Bagging (Bootstrap Aggregating):

    Random Forest employs a technique called bagging, where each decision tree is trained on a bootstrap sample of the training data. Bootstrap sampling involves randomly selecting data points with replacement, allowing some instances to be selected multiple times and others not at all.


    Feature Randomness:

    In addition to using bootstrap samples, Random Forest also introduces randomness in feature selection for each split of the decision tree. Instead of considering all features at each split, a random subset of features is considered, further enhancing diversity among the trees.


    Combining Predictions:

    Once all the decision trees are trained, Random Forest combines their predictions to make the final prediction. For classification tasks, it typically uses a majority voting scheme, where the class predicted by the majority of trees is chosen. For regression tasks, it averages the predictions made by individual trees.


    Advantages of Random Forest:

    Random Forest is highly resistant to overfitting due to the averaging effect of multiple trees.
    It performs well on a wide range of datasets and can handle high-dimensional feature spaces.
    Random Forest provides estimates of feature importance, allowing insights into the relative importance of different features in making predictions.


    Hyperparameters:

    Random Forest has several hyperparameters that can be tuned to optimize performance, such as the number of trees, maximum depth of trees, and the number of features considered at each split.
    In summary, Random Forest is a powerful ensemble learning technique that combines the predictions of multiple decision trees to achieve higher accuracy and reduce the risk of overfitting, making it a popular choice for various machine learning tasks.

     

     

    random forest

    Support Vector Machines (SVM)

    Support Vector Machines (SVM) is a versatile machine learning algorithm used for both classification and regression tasks. Let’s break down how SVM works:

    Classification and Regression:

    SVM can be used for both classification and regression tasks. In classification, SVM aims to classify data points into different categories, while in regression, it predicts continuous outcomes.


    Hyperplane:

    At the core of SVM is the concept of a hyperplane, which is a decision boundary that separates different classes in the feature space. For a binary classification problem, the hyperplane is a line in two dimensions, a plane in three dimensions, and a hyperplane in higher dimensions.


    Maximizing Margin:

    SVM finds the hyperplane that maximizes the margin, which is the distance between the hyperplane and the closest data points (support vectors) from each class. Maximizing the margin helps SVM generalize well to unseen data and improves its performance.


    Support Vectors:

    Support vectors are the data points that lie closest to the hyperplane and influence its position. These points are crucial in defining the decision boundary and are used to maximize the margin.


    Kernel Trick:

    SVM can efficiently handle non-linearly separable data by mapping the input features into a higher-dimensional space using a kernel function. The kernel function computes the dot product between feature vectors in the higher-dimensional space without explicitly transforming them. Common kernel functions include linear, polynomial, and radial basis function (RBF) kernels.


    C Parameter:

    SVM has a regularization parameter, often denoted as C, that controls the trade-off between maximizing the margin and minimizing the classification error. A smaller value of C allows for a wider margin but may lead to misclassification of some data points, while a larger value of C reduces the margin to classify more data points correctly.


    Soft Margin SVM:

    In cases where the data is not linearly separable or contains outliers, SVM uses a soft margin approach. Soft margin SVM allows for some misclassification errors by introducing slack variables, which penalize data points that fall on the wrong side of the margin or hyperplane.


    Regression with SVM:

    In regression tasks, SVM aims to find a hyperplane that best fits the data points while minimizing the error between the predicted and actual values. The epsilon-insensitive loss function is used to define a margin of tolerance around the fitted hyperplane.


    In summary, Support Vector Machines (SVM) is a powerful algorithm for both classification and regression tasks. By finding the hyperplane that best separates different classes in the feature space, SVM achieves effective decision boundaries and generalization performance.

     

     

    K-Nearest Neighbors (KNN)

    K-Nearest Neighbors (KNN) is a straightforward yet powerful algorithm used for classification and regression tasks. Let’s explore how KNN works in simple terms:

    Nearest Neighbor Classification:

    In KNN, the classification of a data point is determined by the majority class among its k nearest neighbors in the feature space.


    Distance Metric:

    KNN calculates the distance between data points using a chosen distance metric, commonly the Euclidean distance. Other distance metrics such as Manhattan distance or cosine similarity can also be used depending on the nature of the data.


    Choosing ‘k’:

    The value of ‘k’ represents the number of nearest neighbors to consider when making a prediction. It is an important hyperparameter in KNN and can significantly impact the model’s performance.


    Classification Decision:

    Once the ‘k’ nearest neighbors are identified, KNN takes a majority vote among them to determine the class of the data point being classified. The class with the highest number of occurrences among the neighbors is assigned to the data point.


    Handling Ties:

    In cases where there is a tie among classes, KNN may employ various tie-breaking strategies such as selecting the class of the nearest neighbor or assigning equal weights to all neighbors.


    Training Phase:

    KNN is a lazy learner, meaning it does not explicitly learn a model during the training phase. Instead, it stores all training data points and their corresponding class labels in memory for later use during classification.


    Testing Phase:

    During the testing phase, KNN calculates the distance between the test data point and all training data points. It then identifies the ‘k’ nearest neighbors and predicts the class based on their majority vote.


    Regression with KNN:

    In addition to classification, KNN can also be used for regression tasks. Instead of taking a majority vote, KNN calculates the average (or weighted average) of the target values of its ‘k’ nearest neighbors to predict the continuous value for the test data point.


    In summary, K-Nearest Neighbors (KNN) is a simple yet effective algorithm for classification and regression tasks. By relying on the majority class of its nearest neighbors, KNN provides an intuitive and interpretable approach to making predictions in the feature space.

    19Mar, 2024
    Time Series Analysis in Python for Data Analyics

    What is a Time Series?

    TIME SERIES ANALYSIS PYTHON

    A time series is a set of data points collected or recorded at regular intervals. These data points can represent any measurable quantity or occurrence that changes over time, including stock prices, temperature readings, sales figures, and sensor data. Time series data is widely used in industries such as finance, economics, weather forecasting, signal processing, and engineering.

    Key characteristics of time series data include:

    1. Temporal Ordering: Data points are sorted in chronological order, with each observation assigned a precise time index or timestamp.
    2. Equally Spaced Intervals: Time intervals between consecutive data values are normally uniform, but irregular intervals may exist in rare instances.
    3. Sequential reliance: There is frequently some type of reliance or relationship between consecutive observations in a time series, such as trends, seasonality, autocorrelation, or other patterns.

    Understanding and modeling temporal dependencies is required for analyzing time series data in order to find core patterns, create forecasts, spot problems, or do other sorts of analysis unique to the application area.

    Why even analyze a time series?

    Because it is the first stage in developing a series forecast.

    Furthermore, time series forecasting has huge commercial significance because vital business metrics like as demand and sales, number of visitors to a website, stock price, and so on are fundamentally time series data.

    So what does analyzing a time series involve?

    Time series analysis entails knowing numerous factors regarding the underlying nature of the series in order to develop meaningful and reliable projections.

    How to import time series in python?

    The date and the measured value are the two columns that make up the data for a time series, which is usually stored in.csv files or other spreadsheet formats.

    To read the time series dataset as a pandas dataframe, let’s utilize the read_csv() function in the pandas package. The date column can be parsed as a date field by adding the parse_dates=[‘date’] option.

    from dateutil.parser import parse 
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns
    import numpy as np
    import pandas as pd
    plt.rcParams.update({'figure.figsize': (10, 7), 'figure.dpi': 120})

    # Import as Dataframe
    df = pd.read_csv(r'C:\Users\VIVEK\Downloads/a10.csv', parse_dates=['date'])
    df.head()

    Alternately, you can import it as a pandas Series with the date as index. You just need to specify the index_col argument in the pd.read_csv() to do this.

    ser = pd.read_csv(r'C:\Users\VIVEK\Downloads/a10.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')
    ser.head()

    What is panel data?

    Another time-based dataset is panel data.
    The distinction is that it includes one or more related variables that are measured for the same time periods in addition to the time series.
    If the explanatory variables in the panel data are still accessible for the upcoming forecasting period, they usually include columns that can be useful in projecting the Y.
    Below is an example of panel data.

    df = pd.read_csv(r'C:\Users\VIVEK\Downloads/MarketArrivals.csv')
    df = df.loc[df.market=='MUMBAI', :]
    df.head()

    Visualizing a time series

    Let’s use matplotlib to visualise the series.

    import matplotlib.pyplot as plt
    import pandas as pd
    df = pd.read_csv(r'C:\Users\VIVEK\Downloads/a10.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')

    # Draw Plot
    def plot_df(df, x, y, title="", xlabel='Date', ylabel='Value', dpi=100):
    plt.figure(figsize=(16,5), dpi=dpi)
    plt.plot(x, y, color='tab:red')
    plt.gca().set(title=title, xlabel=xlabel, ylabel=ylabel)
    plt.show()

    plot_df(df, x=df.index, y=df.value, title='Monthly anti-diabetic drug sales in Australia from 1992 to 2008.')

    Since all values are positive, you can show this on both sides of the Y axis to emphasize the growth.

    # Import data
    import pandas as pd
    df = pd.read_csv(r'C:\Users\VIVEK\Downloads/AirPassengers.csv', parse_dates=['Month'])
    x = df['Month'].values
    y1 = df['#Passengers'].values

    # Plot
    fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(16,5), dpi= 120)
    plt.fill_between(x, y1=y1, y2=-y1, alpha=0.5, linewidth=2, color='seagreen')
    plt.ylim(-800, 800)
    plt.title('Air Passengers (Two Side View)', fontsize=16)
    plt.hlines(y=0, xmin=np.min(df.Month), xmax=np.max(df.Month), linewidth=.5)
    plt.show()

    Since its a monthly time series and follows a certain repetitive pattern every year, you can plot each year as a separate line in the same plot. This lets you compare the year wise patterns side-by-side.

    Seasonal Plot of a Time Series

    # Import Data
    df = pd.read_csv(r'C:\Users\VIVEK\Downloads/a10.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')
    df.reset_index(inplace=True)

    # Prepare data
    df['year'] = [d.year for d in df.date]
    df['month'] = [d.strftime('%b') for d in df.date]
    years = df['year'].unique()

    # Prep Colors
    np.random.seed(100)
    mycolors = np.random.choice(list(mpl.colors.XKCD_COLORS.keys()), len(years), replace=False)

    # Draw Plot
    plt.figure(figsize=(16,12), dpi= 80)
    for i, y in enumerate(years):
    if i > 0:
    plt.plot('month', 'value', data=df.loc[df.year==y, :], color=mycolors[i], label=y)
    plt.text(df.loc[df.year==y, :].shape[0]-.9, df.loc[df.year==y, 'value'][-1:].values[0], y, fontsize=12, color=mycolors[i])

    # Decoration
    plt.gca().set(xlim=(-0.3, 11), ylim=(2, 30), ylabel='$Drug Sales$', xlabel='$Month$')
    plt.yticks(fontsize=12, alpha=.7)
    plt.title("Seasonal Plot of Drug Sales Time Series", fontsize=20)

    Every February, medicine sales plummet, then rise in March, fall again in April, and so on. The pattern clearly repeats itself year after year.

    However, as the years pass, drug sales climb overall. A excellent year-by-year boxplot helps you visualize this trend and how it evolves over time. Similarly, to see the monthly distributions, create a month-by-month box plot.

    Boxplot of Month-wise (Seasonal) and Year-wise (trend) Distribution

    You can arrange the data at seasonal intervals to show how the values are distributed within a specific year or month, as well as how they compare across time.

    # Import Data
    df = pd.read_csv(r'C:\Users\VIVEK\Downloads/a10.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')
    df.reset_index(inplace=True)

    # Prepare data
    df['year'] = [d.year for d in df.date]
    df['month'] = [d.strftime('%b') for d in df.date]
    years = df['year'].unique()

    # Draw Plot
    fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(20,7), dpi= 80)
    sns.boxplot(x='year', y='value', data=df, ax=axes[0])
    sns.boxplot(x='month', y='value', data=df.loc[~df.year.isin([1991, 2008]), :])

    # Set Title
    axes[0].set_title('Year-wise Box Plot\n(The Trend)', fontsize=18);
    axes[1].set_title('Month-wise Box Plot\n(The Seasonality)', fontsize=18)
    plt.show()


    The boxplots clearly show the year- and month-wise distributions. In addition, a month-by-month boxplot shows that December and January have much greater medicine sales, which can be linked to the holiday discount season.

    So far, we’ve noticed enough commonalities to determine the pattern.

    Patterns in a time series

    Any time series can be divided into the subsequent parts: Base Level, Seasonality, Trend, and Error

    When a rising or decreasing slope is seen in the time series, a trend is noted. On the other hand, seasonality is noted when a clear, recurring pattern is seen between regular intervals as a result of seasonal variables. The reason for this could be the day of the month, the weekday, the month of the year, or even the hour of the day.

    All time series do not, however, have to exhibit seasonality or a trend. A time series may exhibit seasonality but lack a clear pattern. Contrarily, things can also be true.

    So, a time series may be imagined as a combination of the trend, seasonality and the error terms

    import pandas as pd
    fig, axes = plt.subplots(1,3, figsize=(20,4), dpi=100)
    pd.read_csv(r'C:\Users\VIVEK\Downloads/guinearice.csv', parse_dates=['date'], index_col='date').plot(title='Trend Only', legend=False, ax=axes[0])

    pd.read_csv(r'C:\Users\VIVEK\Downloads/sunspotarea.csv', parse_dates=['date'], index_col='date').plot(title='Seasonality Only', legend=False, ax=axes[1])

    pd.read_csv(r'C:\Users\VIVEK\Downloads/AirPassengers.csv', parse_dates=['Month'], index_col='Month').plot(title='Trend and Seasonality', legend=False, ax=axes[2])

    Another aspect to consider is the cyclic behaviour. It happens when the rise and fall pattern in the series does not happen in fixed calendar-based intervals. Care should be taken to not confuse ‘cyclic’ effect with ‘seasonal’ effect.

    So, How to diffentiate between a ‘cyclic’ vs ‘seasonal’ pattern?

    If the patterns are not of fixed calendar based frequencies, then it is cyclic. Because, unlike the seasonality, cyclic effects are typically influenced by the business and other socio-economic factors.

    Additive and multiplicative time series

    Depending on the nature of the trend and seasonality, a time series can be characterized as additive or multiplicative, with each observation in the series expressed as either a sum or a product of the components:

    Additive time series formula: Value = Base Level + Trend + Seasonality + Error.

    Multiplicative Time Series formula: Value = Base Level x Trend x Seasonality x Error.

    How to decompose a time series into its components?

    A classical decomposition of a time series involves treating the series as an additive or multiplicative combination of the base level, trend, seasonal index, and residual.

    This is easily accomplished using statsmodels’ seasonal_decompose function.

    from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
    from dateutil.parser import parse

    # Import Data
    df = pd.read_csv(r'C:\Users\VIVEK\Downloads/a10.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')

    # Multiplicative Decomposition 
    result_mul = seasonal_decompose(df['value'], model='multiplicative', extrapolate_trend='freq')

    # Additive Decomposition
    result_add = seasonal_decompose(df['value'], model='additive', extrapolate_trend='freq')

    # Plot
    plt.rcParams.update({'figure.figsize': (10,10)})
    result_mul.plot().suptitle('Multiplicative Decompose', fontsize=22)
    result_add.plot().suptitle('Additive Decompose', fontsize=22)
    plt.show()

    Setting extrapolate_trend=’freq’ resolves any missing values in the trend and residuals at the start of the series.

    If you look closely at the additive decomposition’s residuals, you’ll see several patterns. However, the multiplicative decomposition appears to be random, which is a positive thing. So, ideally, multiplicative decomposition should be used for this series.

    The numerical output from the trend, seasonal, and residual components is kept in the result_mul output. Let’s extract and save them in a dataframe.

    # Extract the Components ----
    # Actual Values = Product of (Seasonal * Trend * Resid)
    df_reconstructed = pd.concat([result_mul.seasonal, result_mul.trend, result_mul.resid, result_mul.observed], axis=1)
    df_reconstructed.columns = ['seas', 'trend', 'resid', 'actual_values']
    df_reconstructed.head()

    If you check, the product of seas, trend and resid columns should exactly equal to the actual_values.

    Stationary and Non-Stationary Time Series

    Stationarity is a property of time series. A stationary series has values that do not change over time.

    That is, the series’ statistical features such as mean, variance, and autocorrelation remain constant across time. The autocorrelation of the series is simply the series’ correlation with its past values; more on this coming up.

    A stationary time series is free of seasonal impacts as well.

    So, why is a stationary series important? Why am I even discussing it?

    I’ll get to it later, but remember that almost any time series may be made stationary by applying a proper transformation. Most statistical forecasting methods are intended to function with a stationary time series. The initial step in forecasting is usually to perform a transformation to convert a non-stationary series to stationary.

    How to make a time series stationary?

    To make series stationary,:

    1. Differentiating the Series (once or more)
    2. Take the log of the series.
    3. Determine the nth root of the series.
    4. Combination of the above.
      The most popular and convenient way for stationarizing a series is to differencing it at least once until it is nearly stationary.
      So, what is differencing?
      If Y_t represents the value at time ‘t’, then the initial difference in Y is Yt – Yt-1. To put it simply, differencing the series is the process of subtracting the next value from the present value.

    If the first difference does not result in a stationary series, you can use the second difference. And so on.

    For instance, take the following series: [1, 5, 2, 12, 20].

    First differencing yields: [5-1, 2-5, 12-2, 20-12] = [4, -3, 10, 8].

    Second differencing yields: [-3-4, -10-3, 8-10] = [-7, -13, -2].

    Why make a non-stationary series stationary before forecasting?

    Forecasting a stationary series is straightforward, and the results are more dependable.
    An important reason is that autoregressive forecasting models are essentially linear regression models that use the series’ own lag(s) as predictors.
    We know that linear regression performs best when the predictors (X variables) are not linked. Stationarizing the series tackles this problem by removing any persistent autocorrelation, resulting in predictors (series lags) in forecasting models that are nearly independent.

    Now that we’ve established the importance of series stationarity, how do we determine whether a given series is stationary or not?

    How to test for stationarity?

    The stationarity of a series can be determined by looking at the plot, like we did earlier.
    Another way is to divide the series into two or more contiguous pieces and calculate summary statistics such as mean, variance, and autocorrelation. If the data are significantly varied, the series is unlikely to be stationary.
    Nonetheless, you need a mechanism for quantitatively determining whether a particular series is stationary or not. This can be accomplished utilizing statistical tests known as ‘Unit Root Tests’. There are several variations of this test, which determine whether a time series is non-stationary and has a unit root.

    There are several implementations of Unit Root tests, including:

    1. Augmented Dickey Fuller Test (ADH Test)
    2. KPSS test (stationary trend): Kwiatkowski, Phillips, Schmidt, and Shin.
    3. The Philips Perron Test (PP Test)
      The ADF test is the most widely used, with the null hypothesis that the time series has a unit root and is not stationary. So, if the P-value in the ADH test is less than 0.05, you reject the null hypothesis.

    In contrast, the KPSS test is used to determine trend stationarity. The null hypothesis and the P-value interpretation are exactly the opposite of the ADH test. The following Python code implements these two tests using the statsmodels module.

    from statsmodels.tsa.stattools import adfuller, kpss
    df = pd.read_csv(r'C:\Users\VIVEK\Downloads/a10.csv', parse_dates=['date'])

    # ADF Test
    result = adfuller(df.value.values, autolag='AIC')
    print(f'ADF Statistic: {result[0]}')
    print(f'p-value: {result[1]}')
    for key, value in result[4].items():
    print('Critial Values:')
    print(f' {key}, {value}')

    # KPSS Test
    result = kpss(df.value.values, regression='c')
    print('\nKPSS Statistic: %f' % result[0])
    print('p-value: %f' % result[1])
    for key, value in result[3].items():
    print('Critial Values:')
    print(f' {key}, {value}')

    What is the difference between white noise and a stationary series?

    White noise, like a stationary series, is not a function of time, which means that its mean and variance do not change with time. The distinction is that white noise is fully random, with a mean of zero.
    White noise has no discernible pattern. If you think of the sound signals in an FM radio as a time series, the blank sound you hear between channels is white noise.
    In mathematics, a sequence of entirely random numbers with mean zero is a white noise.

    randvals = np.random.randn(1000)
    pd.Series(randvals).plot(title='Random White Noise', color='k')

    How to detrend a time series?

    Detrending a time series is removing the trend component from the series. But how do we extract the trend? There are several approaches.

    1. Remove the line of best fit from the time series. A linear regression model with time steps as the predictor can provide the line of greatest fit. For more complex trends, consider using quadratic terms (x^2) in the model.
    2. Subtract the trend component obtained from the time series decomposition we discussed earlier.
    3. Subtract the mean.
    4. To remove moving average trend lines or cyclical components, use a filter such as the Baxter-King filter (statsmodels.tsa.filters.bkfilter) or the Hodrick-Prescott filter (statsmodels.tsa.filters.hpfilter).

    Let’s implement the first two methods:

    # Using scipy: Subtract the line of best fit
    from scipy import signal
    df = pd.read_csv(r'C:\Users\VIVEK\Downloads/a10.csv', parse_dates=['date'])
    detrended = signal.detrend(df.value.values)
    plt.plot(detrended)
    plt.title('Drug Sales detrended by subtracting the least squares fit', fontsize=16)

     

    # Using statmodels: Subtracting the Trend Component.
    from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
    df = pd.read_csv(r'C:\Users\VIVEK\Downloads/a10.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')
    result_mul = seasonal_decompose(df['value'], model='multiplicative', extrapolate_trend='freq')
    detrended = df.value.values - result_mul.trend
    plt.plot(detrended)
    plt.title('Drug Sales detrended by subtracting the trend component', fontsize=16)

    How to deseasonalize a time series?

    There are several methods for deseasonalizing a time series as well. Here are a few:

    — 1. Use a moving average with length as the seasonal window. This will smooth out in series during the procedure.

    –2. Seasonal difference of the series (subtract previous season’s value from current value).

    –3. Divide the series by the seasonal index obtained by STL decomposition.

    If dividing by the seasonal index does not work, consider taking a log of the series and then deseasonalizing. You can return to the original scale by taking an exponential.

    # Subtracting the Trend Component.
    df = pd.read_csv(r'C:\Users\VIVEK\Downloads/a10.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')

    # Time Series Decomposition
    result_mul = seasonal_decompose(df['value'], model='multiplicative', extrapolate_trend='freq')

    # Deseasonalize
    deseasonalized = df.value.values / result_mul.seasonal

    # Plot
    plt.plot(deseasonalized)
    plt.title('Drug Sales Deseasonalized', fontsize=16)
    plt.plot()

    How to test for seasonality of a time series?

    The most popular method is to plot the series and look for repeatable patterns across set time periods. So, the clock or calendar determines the sorts of seasonality.

    1. Hour of day
    2. Day of month
    3. Weekly
    4. Monthly
    5. Yearly

    However, if you want a more definitive look at the seasonality, try the Autocorrelation Function (ACF) figure. More on the ACF in the next sections. However, when there is a significant seasonal pattern, the ACF plot frequently shows clear repeating spikes at multiples of the seasonal window.
    For example, the drug sales time series is a monthly series with trends that reoccur each year. As a result, you can notice spikes at the 12th, 24th, and 36th lines.
    I must warn you that in real-world datasets, such powerful patterns are rarely discovered and can be affected by any noise, so you must use a keen eye to catch these patterns.

    from pandas.plotting import autocorrelation_plot
    df = pd.read_csv(r'C:\Users\VIVEK\Downloads/a10.csv')

    # Draw Plot
    plt.rcParams.update({'figure.figsize':(7,5), 'figure.dpi':120})
    autocorrelation_plot(df.value.tolist())

    Alternatively, if you want to do a statistical test, the CHTest can evaluate whether seasonal differencing is required to stationarize the series.

    How to treat missing values in a time series?

    Your time series may have missing dates and times. That is, the data was either not gathered or not available during those time periods. It is possible that the measurement was zero on those days; in that case, you may fill in those periods with zero.

    Second, when dealing with time series, it is generally not recommended to replace missing data with the series’ mean, especially if the series is not stationary. As a quick and dirty fix, you could forward-fill the previous value.

    However, depending on the nature of the series, you should attempt several ways before deciding. Here are some viable alternatives to imputation:

    • Backward Fill
    • Linear Interpolation
    • Quadratic interpolation.
    • Mean of the nearest neighbors.
    • Mean of seasonal couterparts.
      To evaluate imputation performance, I manually inject missing values into the time series, impute them using the methods described above, and then compare the mean squared error of the imputed values to the actual values.

    What is autocorrelation and partial autocorrelation functions?

    Autocorrelation is essentially the correlation between a series and its own lags. If a series is strongly autocorrelated, it suggests that prior values (lags) can be used to forecast the current value.

    Partial autocorrelation communicates comparable information, however it only conveys the series’ pure correlation and lag, removing the correlation contributions from intermediate lags.

    from statsmodels.tsa.stattools import acf, pacf
    from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf

    df = pd.read_csv(r'C:\Users\VIVEK\Downloads/a10.csv')

    # Calculate ACF and PACF upto 50 lags
    # acf_50 = acf(df.value, nlags=50)
    # pacf_50 = pacf(df.value, nlags=50)

    # Draw Plot
    fig, axes = plt.subplots(1,2,figsize=(16,3), dpi= 100)
    plot_acf(df.value.tolist(), lags=50, ax=axes[0])
    plot_pacf(df.value.tolist(), lags=50, ax=axes[1])

    How to compute partial autocorrelation function?

    So, how can we compute partial autocorrelation?

    The partial autocorrelation of lag (k) of a series is the lag coefficient in Y’s autoregression equation. The autoregressive equation of Y is just the linear regression of Y with its own lags as predictors.
    For example, if Y_t is the current series and Y_t-1 is Y’s lag 1, the partial autocorrelation of lag 3 (Y_t-3) is the coefficient of Y_t-3 in the equation below:

    Lag Plots

    A lag plot is a scatter plot that compares a time series to its own lag. It is typically used to check for autocorrelations. If the series contains a pattern like the one shown below, it is autocorrelated. If there is no such pattern, the series will most likely be random white noise.

    The plots in the example below for Sunspots area time series get increasingly fragmented as n_lag grows.

    from pandas.plotting import lag_plot
    plt.rcParams.update({'ytick.left' : False, 'axes.titlepad':10})

    # Import
    ss = pd.read_csv(r'C:\Users\VIVEK\Downloads/sunspotarea.csv')
    a10 = pd.read_csv(r'C:\Users\VIVEK\Downloads/a10.csv')

    # Plot
    fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(10,3), sharex=True, sharey=True, dpi=100)
    for i, ax in enumerate(axes.flatten()[:4]):
    lag_plot(ss.value, lag=i+1, ax=ax, c='firebrick')
    ax.set_title('Lag ' + str(i+1))

    fig.suptitle('Lag Plots of Sun Spots Area \n(Points get wide and scattered with increasing lag -> lesser correlation)\n', y=1.15)

    fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(10,3), sharex=True, sharey=True, dpi=100)
    for i, ax in enumerate(axes.flatten()[:4]):
    lag_plot(a10.value, lag=i+1, ax=ax, c='firebrick')
    ax.set_title('Lag ' + str(i+1))

    fig.suptitle('Lag Plots of Drug Sales', y=1.05) 
    plt.show()

    How to estimate the forecastability of a time series?

    The more consistent and recurring patterns a time series exhibits, the easier it is to forecast. The ‘Approximate Entropy’ can be used to measure the regularity and unpredictability of fluctuations in a time series.

    Forecasting becomes increasingly difficult as the estimated entropy increases.

    Another better alternate is the ‘Sample Entropy’.

    Sample entropy is comparable to approximation entropy, however it is more reliable in calculating complexity for short time series. For example, a random time series with fewer data points may have lower ‘approximate entropy’ than a more’regular’ time series, whereas a longer random time series will have higher ‘approximate entropy’.

    This is a problem that Sample Entropy effectively addresses. View the demonstration below.

    # https://en.wikipedia.org/wiki/Approximate_entropy
    ss = pd.read_csv(r'C:\Users\VIVEK\Downloads/sunspotarea.csv')
    a10 = pd.read_csv(r'C:\Users\VIVEK\Downloads/a10.csv')
    rand_small = np.random.randint(0, 100, size=36)
    rand_big = np.random.randint(0, 100, size=136)

    def ApEn(U, m, r):
    """Compute Aproximate entropy"""
    def _maxdist(x_i, x_j):
    return max([abs(ua - va) for ua, va in zip(x_i, x_j)])

    def _phi(m):
    x = [[U[j] for j in range(i, i + m - 1 + 1)] for i in range(N - m + 1)]
    C = [len([1 for x_j in x if _maxdist(x_i, x_j) <= r]) / (N - m + 1.0) for x_i in x]
    return (N - m + 1.0)**(-1) * sum(np.log(C))

    N = len(U)
    return abs(_phi(m+1) - _phi(m))

    print(ApEn(ss.value, m=2, r=0.2*np.std(ss.value))) # 0.651
    print(ApEn(a10.value, m=2, r=0.2*np.std(a10.value))) # 0.537
    print(ApEn(rand_small, m=2, r=0.2*np.std(rand_small))) # 0.143
    print(ApEn(rand_big, m=2, r=0.2*np.std(rand_big))) # 0.716

    Why and How to smoothen a time series?

    • Smoothing a time series can help reduce noise in signals. Obtain a good approximation of the noise-filtered series.
      Smoothed versions of series might be used as features to explain the original series.
      Better visualize the underlying trend.
      So how can you smooth a series? Let us discuss the following methods:
    • Take a moving average.
    • Perform LOESS smoothing (Localized Regression).
    • Perform a LOWESS smoothing (Locally Weighted Regression).

    Moving average is just the average of a rolling window with a set width. However, you must set the window width carefully, as a huge window size would over-smooth the series. For example, a window size equal to the seasonal period (e.g., 12 for a month-by-month series) effectively eliminates the seasonal effect.

    LOESS (‘LOcalized regrESSion’) fits multiple regressions in the local neighborhood of each point. It is implemented in the statsmodels package, and you may regulate the degree of smoothing with the frac argument, which defines the proportion of neighboring data points that should be included while fitting a regression model.

    from statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess import lowess
    plt.rcParams.update({'xtick.bottom' : False, 'axes.titlepad':5})

    # Import
    df_orig = pd.read_csv(r'C:\Users\VIVEK\Downloads/a10.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')

    # 1. Moving Average
    df_ma = df_orig.value.rolling(3, center=True, closed='both').mean()

    # 2. Loess Smoothing (5% and 15%)
    df_loess_5 = pd.DataFrame(lowess(df_orig.value, np.arange(len(df_orig.value)), frac=0.05)[:, 1], index=df_orig.index, columns=['value'])
    df_loess_15 = pd.DataFrame(lowess(df_orig.value, np.arange(len(df_orig.value)), frac=0.15)[:, 1], index=df_orig.index, columns=['value'])

    # Plot
    fig, axes = plt.subplots(4,1, figsize=(7, 7), sharex=True, dpi=120)
    df_orig['value'].plot(ax=axes[0], color='k', title='Original Series')
    df_loess_5['value'].plot(ax=axes[1], title='Loess Smoothed 5%')
    df_loess_15['value'].plot(ax=axes[2], title='Loess Smoothed 15%')
    df_ma.plot(ax=axes[3], title='Moving Average (3)')
    fig.suptitle('How to Smoothen a Time Series', y=0.95, fontsize=14)
    plt.show()
    1Feb, 2024
    Define data science what are the roles of a data scientist in Hindi. ?

    डेटा साइंस क्या है?

    डेटा साइंस:

    डेटा साइंस एक तकनीकी क्षेत्र है जिसमें विभिन्न तकनीकों और एल्गोरिदम का उपयोग करके संरचित या असंरचित डेटा (structured and unstructured )का विश्लेषण किया जाता है।
    इससे उपयोगी जानकारी निकाली जाती है और इसे विभिन्न व्यावसायिक क्षेत्रों में लागू किया जाता है।

    डेटा विज्ञान:

    डेटा विज्ञान डेटा में छिपी व्यावसायिक अंतर्दृष्टि (insight )को साझा करने और समझने के लिए वैज्ञानिक पद्धति, गणित और सांख्यिकी का उपयोग करता है।
    यह एक सांख्यिकी विज्ञान, उन्नत विश्लेषण, एआई और कहानी कहने की कला को शामिल करता है।

    डेटा साइंस के तरीका :

    • सफाई, संग्रहण और हेरफेर (manipulation )के लिए डेटा की तैयारी में शामिल हो सकता है।
    • विश्लेषण के लिए एल्गोरिदम, एनालिटिक्स और एआई मॉडल का विकास और उपयोग किया जाता है।
    • इससे लगभग हर क्षेत्र में डेटा का सही और सुधारित उपयोग किया जा सकता है।

    डेटा वैज्ञानिकों(data scientists) की मांग क्यों है?

    1. बढ़ती डेटा मात्रा:
      • आजकल, डेटा बहुत बड़ी मात्रा में बन रहा है और उसे संसाधित और समझने के लिए डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता है।
    2. डेटा से मूल्य निकालना(Extracting value ) :
      • बड़ी कंपनियां और संगठन इन बड़े डेटा सेट्स से मूल्यवान जानकारी निकालकर विभिन्न व्यावसायिक रणनीतियों और मॉडलों के लिए उपयोग कर सकती हैं।
    3. व्यावसायिक रणनीतियाँ (Business Strategies) :
      • डेटा वैज्ञानिकों की जरूरत विभिन्न व्यावसायिक क्षेत्रों में रणनीतियों और मॉडलों का विकास करने के लिए है, जो कि कंपनियों को और सटीक और सुधारित निर्णय लेने में मदद कर सकती हैं।
    4. उच्च वेतन:
      • अच्छे डेटा वैज्ञानिकों की मांग है क्योंकि उन्हें अच्छे वेतन और सुविधाएं प्रदान की जाती हैं, और उनका काम विभिन्न क्षेत्रों में महत्वपूर्ण है।

    सारांश: डेटा वैज्ञानिकों की मांग बढ़ रही है क्योंकि वे डेटा को समझने और इससे मूल्य निकालने के क्षमता से सुस्त और यथासम्भाव निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं।

    डेटा साइंस कैसे काम करता है?

    1. डेटा तैयारी (Data preparation):

      • डेटा साइंस में सबसे पहला कदम है कच्चे डेटा (Raw data) को एक साफ, पूर्ण, और स्वच्छ डेटा सेट में बदलना।

    2. विशेषज्ञता क्षेत्र (field of expertise):

      • डेटा वैज्ञानिकों को विभिन्न क्षेत्रों में विशेषज्ञता होनी चाहिए, जैसे कि डेटा इंजीनियरिंग, गणित, सांख्यिकी (statistics), उन्नत कंप्यूटिंग, और विज़ुअलाइज़ेशन।

    3. डेटा इंजीनियरिंग (Data Engineering):

      • उन्हें डेटा इंजीनियरिंग के माध्यम से डेटा को संपूर्ण और स्पष्ट बनाने के लिए उपायुक्त और सुरक्षित बनाने में कौशल होना चाहिए।

    4. मॉडल बनाना (Model making):

      • डेटा वैज्ञानिक एल्गोरिदम और तकनीकों का उपयोग करके, मॉडल बनाया जाता है जो भविष्यवाणियों को कर सकता है और विभिन्न निर्णयों के लिए उपयोग हो सकता है।

    5. मशीन लर्निंग (machine learning):

      • डेटा वैज्ञानिकों विशेष रूप से मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं, जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और तकनीकों का उपयोग करके सिखाई जाती है जिससे मॉडल स्वयं सीखता है और सुधारता है।

    6. निर्णय लेना (decision making):

      • आखिरकार, डेटा साइंस का उद्देश्य यह है कि डेटा से मूल्यवान जानकारी निकाल कर निर्णय लिया जा सके और विभिन्न क्षेत्रों में इसका उपयोग किया जा सके।

    सारांश: डेटा साइंस में, कच्चे डेटा को सृजनात्मक (creative) और सुधारित तरीके (improved methods) से उपयोगी जानकारी में बदलने में विशेषज्ञता की जरूरत होती है, और इसका उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में सुधारित निर्णयों और भविष्यवाणियों के लिए किया जाता है।

    डेटा विज्ञान उपकरण (Data Science Tools).

    1. पायथन सीखें (Learn python):

      • डेटा विज्ञान की शुरुआत के लिए पहला और महत्वपूर्ण कदम है पायथन सीखना। पायथन सबसे आम और सुविधाजनक कोडिंग भाषा है जिसे डेटा वैज्ञानिकों बड़े हिस्से में उपयोग करते हैं।

    2. आंकड़े (Statistics):

      • सांख्यिकी मूल रूप से बड़े डेटा सेट का विश्लेषण करने की विधि है। आंकड़े हमें बड़े डेटासेट से ज्यादा जानकारी हासिल करने में मदद करते हैं।

    3. आधार सामग्री भंडारण (Data storage):

      • डेटा को स्थानीय सिस्टम (local system) से आयात (Import) करने और डेटा स्क्रैप करने के लिए उपयुक्त उपकरणों का ज्ञान होना आवश्यक है।

    4. डेटा सफ़ाई (Data cleaning):

      • डेटा को साफ करना महत्वपूर्ण है, क्योंकि वास्तविक दुनिया का डेटा अक्सर गड़बड़ होता है।

    5. मशीन लर्निंग मॉडल (Machine learning model) :

      • मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग डेटा से सीखकर व्यावसायिक निर्णय (business decisions) लेने के लिए किया जाता है।

    6. यंत्र अधिगम (machine learning):

      • यंत्र अधिगम (machine learning) में, कंप्यूटर उदाहरणों ( Examples) और अनुभव से सीखता है और डेटा के आधार पर विवरण (Description) बनाता है।

    7. वास्तविक विश्व परीक्षण (Real world test):

    • मशीन लर्निंग मॉडल की प्रभावशीलता (Effectiveness) और सटीकता (accuracy) की जांच के लिए परीक्षण और सत्यापन (verification) होना चाहिए।

    सारांश: ये उपकरण डेटा विज्ञान में कदम से कदम बढ़ने में मदद कर सकते हैं और एक व्यवस्थित और प्रभावी डेटा विज्ञान प्रक्रिया को समर्थन करने में सहायक हो सकते हैं।

    डेटा साइंस के विभिन्न लाभ इस प्रकार हैं.( benefits of Data Science )

      1. यह मांग में है (it is in demand):  डेटा साइंस की काफी मांग है। संभावित नौकरी चाहने वालों के पास कई अवसर हैं। यह लिंक्डइन पर सबसे तेजी से बढ़ने वाली नौकरी है और 2026 तक 11.5 मिलियन नौकरियां पैदा होने का अनुमान है। यह डेटा साइंस को अत्यधिक रोजगार योग्य नौकरी क्षेत्र बनाता है।

      2. पदों की अधिकता (excess of posts):  ऐसे बहुत कम लोग हैं जिनके पास पूर्ण डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आवश्यक कौशल-सेट (skill set) है। यह डेटा साइंस को अन्य आईटी क्षेत्रों की तुलना में कम संतृप्त (saturated) बनाता है।

      इसलिए, डेटा साइंस एक बहुत प्रचुर क्षेत्र है और इसमें बहुत सारे अवसर हैं। डेटा विज्ञान के क्षेत्र में डेटा वैज्ञानिकों की मांग अधिक है लेकिन आपूर्ति(recoupment)  कम है।

      1. अत्यधिक भुगतान वाला कैरियर (high paying career):  डेटा साइंस सबसे अधिक भुगतान वाली नौकरियों में से एक है। ग्लासडोर के अनुसार, डेटा वैज्ञानिक प्रति वर्ष औसतन $116,100 कमाते हैं। यह डेटा साइंस को अत्यधिक आकर्षक करियर विकल्प बनाता है।

      2. डेटा साइंस बहुमुखी है (Data science is versatile):  डेटा साइंस के कई अनुप्रयोग हैं। इसका व्यापक रूप से स्वास्थ्य सेवा, बैंकिंग, परामर्श सेवाओं (consulting services) और ई-कॉमर्स उद्योगों में उपयोग किया जाता है। डेटा साइंस एक बहुत ही बहुमुखी क्षेत्र है। तो आपको विभिन्न क्षेत्रों में काम करने का अवसर मिलेगा।

      3. डेटा साइंस डेटा को बेहतर बनाता है (Data science makes data better) : कंपनियों को अपने डेटा को संसाधित (processed) करने और उसका विश्लेषण (Analysis) करने के लिए कुशल डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता होती है। वे न केवल डेटा का विश्लेषण करते हैं बल्कि उसकी गुणवत्ता (quality) में भी सुधार करते हैं। इसलिए, डेटा साइंस का संबंध डेटा को समृद्ध (Prosperous) करने और इसे आपकी कंपनी के लिए बेहतर बनाने से है।

      4. डेटा वैज्ञानिक अत्यधिक प्रतिष्ठित हैं (Data scientists are highly regarded): डेटा वैज्ञानिक कंपनियों को बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने की अनुमति देते हैं। कंपनियां डेटा वैज्ञानिकों पर भरोसा करती हैं और अपने ग्राहकों को बेहतर परिणाम प्रदान करने के लिए उनकी विशेषज्ञता का उपयोग करती हैं। इससे डेटा वैज्ञानिकों को कंपनी में एक महत्वपूर्ण स्थान मिलता है।

      5. अब कोई उबाऊ कार्य नहीं (no more boring tasks) :  डेटा साइंस ने विभिन्न उद्योगों को अनावश्यक कार्यों को स्वचालित करने में मदद की है। कंपनियां दोहराए जाने वाले कार्यों को करने के लिए मशीनों को प्रशिक्षित (trained) करने के लिए ऐतिहासिक डेटा (historical data) का उपयोग कर रही हैं। इसने पहले मनुष्य द्वारा किये जाने वाले कठिन कार्यों को सरल बना दिया है।

      6. डेटा साइंस उत्पादों को स्मार्ट बनाता है (Data science makes products smarter) : डेटा साइंस में मशीन लर्निंग का उपयोग शामिल है जिसने उद्योगों को विशेष रूप से ग्राहक अनुभवों  (customer experiences) के अनुरूप (According) बेहतर उत्पाद बनाने में सक्षम बनाया है।

      7. डेटा-संचालित साहसिक कार्य शुरू होता है (The data-driven adventure begins) : अरे, जिज्ञासु मन! कल्पना कीजिए कि आपके पास डेटा की मदद से भविष्य की भविष्यवाणी करने, रहस्यों को सुलझाने(solving mysteries) और बेहतर निर्णय लेने की शक्ति है। यह डेटा साइंस की आकर्षक दुनिया है! कमर कस लें, क्योंकि हम एक ऐसी यात्रा पर निकलने वाले हैं जो इस जादुई क्षेत्र के अविश्वसनीय लाभों (incredible benefits) के प्रति आपकी आंखें खोल देगी।

      10 अज्ञात का अन्वेषण करें(explore the unknown) : छिपे हुए पैटर्न की खोज करें ,क्या आपने कभी सोचा है कि नेटफ्लिक्स कैसे जानता है कि आपको कौन सा शो पसंद आएगा? या आपके फ़ोन का जीपीएस सबसे तेज़ मार्ग कैसे ढूंढता है? यह सब डेटा साइंस का धन्यवाद है। इस जादूगरी में डेटा के ढेर (संख्याएं, चित्र, शब्द) को खोदकर उन पैटर्न को उजागर करना शामिल है जो सबसे तेज़ मानव दिमाग से भी छूट सकते हैं। इसे अंतर्दृष्टि(insight)  के लिए खजाने की खोज के रूप में सोचें!

      1. भविष्य की भविष्यवाणी (prediction of future) :  क्या होगा अगर मैंने आपसे कहा कि डेटा साइंस भविष्यवाणी कर सकता है कि कल बारिश होगी या कौन सा नया गैजेट अगली बड़ी चीज़ बन जाएगा? पिछले डेटा का विश्लेषण करके, हम प्रभावशाली सटीकता (impressive accuracy)  के साथ भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी कर सकते हैं। किसान इसका उपयोग यह जानने के लिए करते हैं कि फसल कब बोनी है, और डॉक्टर इसका उपयोग बीमारी के प्रकोप (disease outbreaks) की भविष्यवाणी करने के लिए करते हैं। यह भविष्य में एक झलक पाने जैसा है!

      2. दिमाग वाली मशीनें (machines with brains) : कंप्यूटर को स्मार्ट बनाना स्टार वार्स का R2-D2 याद है? डेटा साइंस कंप्यूटर को दिमागी सहायक में बदल देता है! एल्गोरिदम (समस्याओं को हल करने के लिए फैंसी नुस्खे) के जादू से, हम कंप्यूटर को डेटा से सीखना और निर्णय लेना सिखा सकते हैं। सेल्फ-ड्राइविंग कारें, सिरी जैसे वर्चुअल असिस्टेंट और यहां तक कि मंगल ग्रह पर रोबोट भी अपनी स्मार्टनेस के लिए डेटा साइंस की देन हैं।

      3. रहस्य सुलझाना (solve the mystery): काम पर डेटा जासूस कल्पना कीजिए कि आप एक जासूस हैं जो किसी अपराध को सुलझा रहा है। डेटा साइंस वास्तविक जीवन के जासूसों की भी मदद करता है! उंगलियों के निशान, सुरक्षा कैमरे के फुटेज और गवाहों के बयानों जैसे सुरागों का विश्लेषण करके, वे बुरे लोगों को पकड़ सकते हैं। डेटा वैज्ञानिक डेटा के भीतर छिपे रहस्यों को सुलझाने के लिए समान कौशल का उपयोग करते हैं, व्यवसायों को यह पता लगाने में मदद करते हैं कि ग्राहक क्या चाहते हैं या यहां तक कि बीमारियों को रोकने में भी मदद करते हैं।

      4. आसमान छूती सफलता(skyrocketing success): स्टार्टअप से लेकर अंतरिक्ष मिशन तक क्या आपने स्पेसएक्स के बारे में सुना है? उन्होंने रॉकेट को अधिक विश्वसनीय और कम खर्चीला बनाने के लिए डेटा साइंस का उपयोग किया। लेकिन यह सिर्फ अंतरिक्ष विज्ञान ही नहीं, बल्कि यह एक स्टार्टअप के लिए भी फायदेमंद हो सकता है। नए उद्यमियों को उपयोगकर्ताओं के व्यवहार से लेकर उनकी आवश्यकताओं का अध्ययन करने के लिए डेटा साइंस का उपयोग करके उन्हें अपनी दिशा में मदद कर सकता है।

      5. समस्याएं हल करना(solving problems): डेटा से समाधान(Solution) बनाना डेटा साइंस एक सुपरहीरो की तरह काम करता है जो समस्याएं हल करने में मदद करता है। रोगों के लिए नए इलाज, ऊर्जा संकट का समाधान, और अन्य बड़ी चुनौतियों के सामना करने के लिए यह एक शक्तिशाली औजार है। अगर कोई समस्या है, तो डेटा साइंस उसका हल निकाल सकता है!

    सामान्य डेटा वैज्ञानिक नौकरी के शीर्षक डेटा वैज्ञानिक (Common Data Scientist Job Titles)

    1. डेटा वैज्ञानिक – इनसाइट एक्सप्लोरर(The Insight Explorer): आप एक डेटा के जासूस की तरह हैं, जो शर्लॉक होम्स(Sherlock Holmes) की भांति छिपे हुए कनेक्शनों को खोजते हैं और जादुई एल्गोरिदम बनाकर बेहतर निर्णय लेने में मदद करते हैं। आप व्यावसायों को स्पष्ट से समझने में मदद करने के लिए तैयार हैं।

    2. डेटा विश्लेषक – डेटा जासूस(The Data Detective): आप एक व्यावसायिक पहेली सुलझाने वाले डेटा जासूस की भांति हैं, जो डेटा के ढेर को छानते हैं, रहस्यों को उजागर करते हैं, और कंपनियों को मार्गदर्शन(Guidance) करते हैं। आप व्यावसायिक उच्चायुक्तों को उनके कदमों का मार्गदर्शन करने में मदद करते हैं।

    3. डेटा इंजीनियर – डेटा ऑर्गनाइज़र(The Data Organizer): आप एक डेटा आयोजक की भांति हैं, जो विभिन्न स्रोतों से जानकारी एकत्र करते हैं, साफ करते हैं, और उसे डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों के लिए तैयार करने में माहिर हैं।

    4. बिजनेस इंटेलिजेंस विशेषज्ञ – ट्रेंड स्पॉटर(The Trend Spotter): आप व्यावसायिक ट्रेंडों के लिए एक स्पॉटर हैं, जो डेटा विश्लेषण से उन पैटर्न को खोजते हैं जो बाज़ार में चल रहे हैं। आप व्यावसायिक नेताओं को हमेशा एक कदम आगे रहने में मदद करते हैं।

    5. डेटा आर्किटेक्ट – ब्लूप्रिंट डिज़ाइनर(The Blueprint Designer): आप एक डेटा संरचना(data structure) के डिज़ाइनर की भांति हैं, जो डेटा प्रवाह को व्यवस्थित और कुशलता से सुनिश्चित करने के लिए खाका बनाते हैं। आप इससे सुनिश्चित करते हैं कि कंपनी की जानकारी हमेशा तैयार और कार्रवाई के लिए तैयार है।

    ये सभी भूमिकाएँ कुशलता और ज्ञान को साझा करती हैं, ताकि व्यावसायिक निर्णय लेने में आसानी हो और व्यावसायों को अधिक स्मार्ट बनाने में मदद हो।

    सामान्य डेटा वैज्ञानिक की तुलना में विशेषज्ञों को अधिक तरजीह दी जाती है (Experts are heavily preferred over the general data scientist)

    डेटा विज्ञान और विश्लेषण समुदाय(analytics community) में, बहुत से लोग सामान्य डेटा वैज्ञानिक को अधिक महत्वपूर्ण मानते हैं क्योंकि वह एक सामाग्री तरीके से सभी पहलुओं को समझ सकता है – यह एक स्वाभाविक(Natural)  तरीका है। हमें अक्सर लगता है कि एक विशेषज्ञ भूमिका में होना ही किसी परियोजना के सफल होने का गारंटी है। लेकिन यह अभ्यास दिखाता है कि यह इतना सरल नहीं है। जब तक विशेषज्ञ पूरी तरह से अभ्यस्त नहीं होते, उनकी विशेषज्ञता में वृद्धि होती है, उन्हें एक परियोजना के सफल होने के लिए कई पहलुओं को समझना होता है।

    2024 में डेटा साइंस का भविष्य क्या है?(2024 में डेटा साइंस का भविष्य क्या है?)

    2024 में डेटा साइंस का भविष्य बहुत उज्ज्वल(bright) है! डेटा विज्ञान और विश्लेषण क्षेत्र में 30% की वृद्धि की जा रही है, जिससे लगभग 2,720,000 नई नौकरियां उत्पन्न हो सकती हैं। यह अनुमानित है कि 2026 तक इस क्षेत्र में 11 मिलियन नए रोजगार पैदा होंगे।

    हर व्यावसायिक क्षेत्र देख रहा है कि डेटा का सही तरीके से उपयोग करने से उसकी आर्थिक और उच्चतम दिशा में सुधार हो सकता है। इसलिए, डेटा वैज्ञानिकों की मांग में वृद्धि हो रही है। यही कारण है कि डेटा साइंस में करियर बनाने का इच्छुक लोगों के लिए यह समय बहुत अच्छा है।

    डेटा साइंस क्षेत्र में एक और रूचि का कारण यह है कि प्रत्येक क्षेत्र डेटा अधिग्रहण और विश्लेषण के माध्यम से अपनी प्रदर्शनी में सुधार करना चाहता है। इसलिए, डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता अधिक हो रही है, क्योंकि वे सटीक और सुरक्षित डेटा विश्लेषण के माध्यम से व्यावसायिक निर्णयों में मदद कर सकते हैं।

    आखिरकार, डेटा साइंस ने आर्थिक और तकनीकी स्तर(technical level)  पर एक समृद्धि(Prosperity) का संकेत दिया है और आने वाले सालों में इसका योगदान और बढ़ेगा।

    डेटा वैज्ञानिक की भूमिका और जिम्मेदारियाँ| (Data scientist role and responsibilities)

    1. डेटा एनालिटिक्स और अन्वेषण(Data Analytics and Exploration): डेटा वैज्ञानिक डेटा का विश्लेषण करके उससे तत्परता(readiness) और नए दृष्टिकोण(Approach)  प्राप्त करते हैं, जिससे व्यवसायों को बेहतर निर्णय लेने में मदद मिलती है।
    2. मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय मॉडलिंग(Machine Learning and Statistical Modeling): वे आल्गोरिदम्स का उपयोग करके मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय मॉडलिंग के माध्यम से नए ज्ञान को उजागर करते हैं, जिससे भविष्य की भविष्यवाणी और पूर्वानुमान(prediction and forecast) हो सकता है।
    3. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन(data visualization): वे डेटा को आकर्षक और समझने में आसान बनाने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स का उपयोग करते हैं।
    4. पूर्वानुमानित मॉडलिंग और पूर्वानुमान(Predictive Modeling and Forecasting): उनका काम विभिन्न डेटा स्रोतों का अध्ययन करना और उनसे आगामी घटनाओं की संभावना को जानना है, जिससे उचित योजनाएं बनाई जा सकती हैं।
    5. डेटा जासूस: जांच अंतर्दृष्टि(Data Detective: Investigating Insights): इस भूमिका में, वे डेटा की गहराईयों में जा कर अदृश्य रिश्तों(invisible relationships) और पैटर्न्स को खोजते हैं, जो अन्यथा अदृश्य(Invisible) रहते हैं।
    6. कंप्यूटर को सोचना सिखाना: मशीन लर्निंग के महारथी(Teaching computers to think: masters of machine learning): डेटा वैज्ञानिक विभिन्न एल्गोरिदम्स का उपयोग करके कंप्यूटरों को सीखने की क्षमता प्रदान करते हैं, जिससे वे नए कार्यों को सीधे रूप से कर सकते हैं। 
    7. व्यवसाय के जादूगर: सलाह देना और नवप्रवर्तन करना(Wizards of Business: Advising and Innovating): वे व्यवसायों को उनके डेटा पर आधारित निर्णयों के लिए सलाह देते हैं, जिससे उन्हें अपने क्षेत्र में नए और सुधारित तरीकों से काम करने का मौका मिलता है।
    8. एक बेहतर दुनिया बनाना(creating a better world): उनका काम ऐसी महत्वपूर्ण मुद्दों पर होता है जैसे कि भूकंप की भविष्यवाणी, प्रदूषण नियंत्रण, और रोगों का इलाज, जिससे समाज को सीधे रूप से लाभ होता है।
    9. डेटा हीरो बनना(Becoming a Data Hero): उनका काम उन्हें डेटा की दुनिया के असली नायक बनाता है, जो नए और सुधारित तरीकों(New and improved methods) से समस्याओं का समाधान करके बेहतर दुनिया की दिशा में काम कर रहे हैं। 
    10. डेटा के कथाकार: दृश्य जादू बनाना(Storytellers of Data: Creating Visual Magic): उन्हें अपने डेटा को रंगीन और आकर्षक तरीके से प्रस्तुत करने के लिए कला का उपयोग करने का कौशल होता है, जिससे सभी उपभोक्ताओं को सीधे संवेदनशीलता होती है।

    डेटा विश्लेषण और अन्वेषण (Data analysis and exploration )

    डेटा विश्लेषण और अन्वेषण के माध्यम से, डेटा वैज्ञानिक विभिन्न प्रक्रियाओं(various processes) का उपयोग करके डेटा की सफाई, स्पष्टीकरण (the explanation) और समझ में सुधार करने में मदद करते हैं। इसके कुछ मुख्य तत्वों को सरल शब्दों में समझाया जा सकता है:

    1. डेटा सफाई और प्रीप्रोसेसिंग(Data cleaning and preprocessing): यह डेटा को साफ, असंबित(disjointed), और सही बनाने का काम करता है, जिससे वैज्ञानिक अच्छे नतीजे प्राप्त कर सकते हैं। इसमें गुम डेटा(missing data) को खोजना, गलतियों को सुधारना, और डेटा को तैयार करना शामिल है।
    2. खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (ईडीए) (Exploratory Data Analysis) (EDA): इसमें वैज्ञानिक विचारशीलता(thoughtfulness) के साथ डेटा की विशेषताओं का अध्ययन करना शामिल है, जिससे नए पैटर्न और संबंधों को पहचाना जा सकता है।
    3. सांख्यिकीय विश्लेषण(Statistical analysis): इसमें डेटा की आंकड़ों का विश्लेषण करना और उन्हें चार्ट्स और ग्राफ़ों के माध्यम से स्पष्ट रूप से प्रस्तुत करना शामिल है, जिससे वैज्ञानिकों को सारांश(Summary) देने में मदद होती है।
    4. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन(data visualization): इसमें डेटा को चार्ट्स और ग्राफ़ों के रूप में प्रस्तुत करना और उचित तरीके से दृश्य प्रदर्शित(display view) करना होता है, जिससे वैज्ञानिक सहजता से समझ सकते हैं।
    5. फ़ीचर इंजीनियरिंग(feature engineering): इसमें नई सुविधाओं को बनाने और मौजूदा सुविधाओं को सुधारने का काम होता है, जिससे मॉडल की प्रदर्शन क्षमता में सुधार होता है।
    6. आयाम में कमी(amplitude reduction): इसमें उच्च आयामीता वाले डेटासेट को सांकेतिक रूप से संक्षेपित करने का काम होता है, ताकि वैज्ञानिक इसे आसानी से समझ सकें।

    मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय मॉडलिंग(Statistical Modeling)

    व्यावसायिक मुद्दों के समाधान के लिए, आप विभिन्न प्रकार के मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और सांख्यिकीय मॉडल बनाएंगे और उनका उपयोग करेंगे। इसमें सही मॉडल चुनना, विकास करना, परीक्षण करना और उनके मापदंडों को ठीक करना शामिल है।

    1. मॉडल चयन और मूल्यांकन(Model Selection and Evaluation):
      किसी विशिष्ट समस्या के लिए सही मशीन लर्निंग मॉडल डेटा वैज्ञानिकों द्वारा चुना जाना चाहिए। वे उपयोग किए जा रहे डेटा के प्रकार, समस्या के प्रकार (वर्गीकरण, प्रतिगमन, क्लस्टरिंग, आदि) और असाइनमेंट की विशेष मांगों जैसे तत्वों को ध्यान में रखते हैं।
    2. फ़ीचर चयन और इंजीनियरिंग( Feature Selection and Engineering):

    डेटा वैज्ञानिक सबसे प्रासंगिक विशेषताओं की पहचान करते हैं जो मॉडल की पूर्वानुमानित शक्ति में योगदान करते हैं। वे सबसे अधिक जानकारीपूर्ण सुविधाओं का चयन करने के लिए सांख्यिकीय परीक्षण, सहसंबंध विश्लेषण और डोमेन ज्ञान जैसी तकनीकों का उपयोग करते हैं। इसके अतिरिक्त, वे सार्थक जानकारी को रूपांतरित, संयोजित या निकालकर नई सुविधाएँ इंजीनियर कर सकते हैं।

    4. प्रशिक्षण और फाइन-ट्यूनिंग मॉडल(Training and fine-tuning models):
    डेटा वैज्ञानिक लेबल किए गए डेटा का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित (trained) करते हैं। वे डेटा को प्रशिक्षण और सत्यापन (verification) सेट में विभाजित करते हैं, इसे मॉडल में फ़ीड करते हैं, और त्रुटियों(errors)  को कम करने या विशिष्ट उद्देश्यों को अनुकूलित करने के लिए मॉडल के मापदंडों(parameters) को समायोजित(adjusted) करते हैं। इस प्रक्रिया में उपयुक्त एल्गोरिदम का चयन करना, हाइपरपैरामीटर को ट्यून करना और ओवरफिटिंग को रोकने के लिए क्रॉस-वैलिडेशन जैसी तकनीकों का उपयोग करना और यह सुनिश्चित करना शामिल है कि मॉडल अनदेखे डेटा के लिए अच्छी तरह से सामान्यीकृत हो।

    5. पहनावे के तरीके(ways of dressing):
    डेटा वैज्ञानिक अक्सर कई मॉडलों को संयोजित करने और पूर्वानुमान सटीकता में सुधार करने के लिए यादृच्छिक वन(random forest), ग्रेडिएंट बूस्टिंग या स्टैकिंग जैसे सामूहिक तरीकों का उपयोग करते हैं। अधिक मजबूत भविष्यवाणियाँ करने के लिए एन्सेम्बल विधियाँ व्यक्तिगत मॉडलों की विविधता और पूरक शक्तियों(complementary powers)  का उपयोग करती हैं।

    6. गहन शिक्षा(deep learning):
    हाल के वर्षों में, विभिन्न क्षेत्रों में गहन शिक्षा को प्रमुखता मिली है। डेटा वैज्ञानिक छवि वर्गीकरण, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण(processing), या अनुक्रम भविष्यवाणी जैसे कार्यों के लिए गहरे तंत्रिका नेटवर्क के साथ काम कर सकते हैं। वे बड़े पैमाने पर डेटासेट के साथ गहन शिक्षण मॉडल को डिजाइन करने, प्रशिक्षित करने और ठीक करने के लिए TensorFlow या PyTorch जैसे ढांचे का उपयोग करते हैं।

    डेटा विज़ुअलाइज़ेशन(data visualization)

    जटिल निष्कर्षों(complex findings और अंतर्दृष्टि(insight) को हितधारकों(stakeholders) तक पहुँचाने के लिए, आप विज़ुअलाइज़ेशन और रिपोर्ट तैयार करेंगे। इसमें चार्ट, ग्राफ़ और डैशबोर्ड जैसे टूल का उपयोग करके डेटा को समझने योग्य तरीके से प्रस्तुत करना शामिल है।

    1. संचार डेटा(communication data):
    डेटा विज़ुअलाइज़ेशन जटिल जानकारी, पैटर्न और रुझानों(trends) को दृश्य(Scene) और सहज तरीके से प्रभावी ढंग से संप्रेषित(communicated) करने में मदद करता है। यह समझ को बढ़ाता है और हितधारकों को अंतर्दृष्टि को शीघ्रता से समझने में सक्षम बनाता है, जिससे निर्णय लेने की प्रक्रिया आसान हो जाती है।

    2. सही विज़ुअलाइज़ेशन का चयन(Choosing the Right Visualization):
    डेटा वैज्ञानिक डेटा की प्रकृति और विशिष्ट उद्देश्यों(specific objectives) के आधार पर उचित विज़ुअलाइज़ेशन चुनते हैं। सामान्य प्रकार के विज़ुअलाइज़ेशन में बार चार्ट, लाइन चार्ट, स्कैटर प्लॉट, हिस्टोग्राम, पाई चार्ट, हीटमैप्स, ट्रीमैप्स और नेटवर्क आरेख शामिल हैं। विज़ुअलाइज़ेशन का चुनाव विश्लेषण किए जा रहे चर, उनके बीच संबंधों और इच्छित संदेश पर निर्भर करता है।

    3. खोजपूर्ण विज़ुअलाइज़ेशन(exploratory visualization):
    डेटा वैज्ञानिक खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (ईडीए) चरण के दौरान डेटा का पता लगाने और उसका विश्लेषण करने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करते हैं। वे चर के वितरण की जांच करने, आउटलेर्स का पता लगाने, पैटर्न की पहचान करने और डेटा तत्वों के बीच संबंधों को उजागर करने के लिए दृश्य प्रतिनिधित्व(visual representation) बनाते हैं। खोजपूर्ण विज़ुअलाइज़ेशन अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने और बाद के विश्लेषण का मार्गदर्शन(Guidance) करने में मदद करते हैं।

    4. डेटा के साथ कहानी सुनाना(storytelling with data):
    कहानी कहने के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन एक शक्तिशाली उपकरण है। दृश्य तत्वों को सावधानीपूर्वक डिजाइन और व्यवस्थित करके, डेटा वैज्ञानिक डेटा के चारों ओर एक सम्मोहक कथा का निर्माण कर सकते हैं। वे विज़ुअलाइज़ेशन को तार्किक प्रवाह में व्यवस्थित करते हैं, मुख्य निष्कर्षों को उजागर करते हैं, और उस मुख्य संदेश पर ज़ोर देते हैं जिसे वे बताना चाहते हैं।

    5.इंटरएक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन(Interactive Visualization):
    इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन उपयोगकर्ताओं को डेटा के साथ इंटरैक्ट करने और गतिशील रूप से विभिन्न पहलुओं का पता लगाने में सक्षम बनाता है। डेटा वैज्ञानिक D3.js, Tableau, Power BI, या Python लाइब्रेरी जैसे Matplotlib, Plotly, या Seaborn जैसे टूल का उपयोग करके इंटरैक्टिव डैशबोर्ड और विज़ुअलाइज़ेशन विकसित करते हैं। इंटरएक्टिविटी उपयोगकर्ताओं को गहन अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए फ़िल्टर करने, ड्रिल डाउन करने, ज़ूम इन/आउट करने और विज़ुअलाइज़ेशन को अनुकूलित करने की अनुमति देती है।

    6. भौगोलिक विज़ुअलाइज़ेशन(geographic visualization):
    भौगोलिक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में मानचित्रों या भौगोलिक निर्देशांकों पर डेटा का प्रतिनिधित्व करना शामिल है। डेटा वैज्ञानिक विभिन्न स्थानों पर स्थानिक पैटर्न, क्षेत्रीय विविधताओं और चर के बीच संबंधों की कल्पना करने के लिए कोरोप्लेथ मैप्स, बबल मैप्स और हीटमैप्स जैसी तकनीकों का उपयोग करते हैं।

    7. अस्थायी दृश्य(floating view):
    अस्थायी (Temporary) विज़ुअलाइज़ेशन दिखाते हैं कि समय के साथ डेटा कैसे बदलता है। डेटा वैज्ञानिक समय-निर्भर डेटा में रुझान, मौसमी और पैटर्न का पता लगाने के लिए लाइन चार्ट, क्षेत्र चार्ट, समय श्रृंखला प्लॉट या एनिमेटेड विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करते हैं। अस्थायी विज़ुअलाइज़ेशन ऐतिहासिक डेटा को समझने, पूर्वानुमान लगाने और समय श्रृंखला डेटा में पैटर्न की पहचान करने में प्रभावी हैं।

    8.डेटा डैशबोर्डिंग(data dashboarding):
    डेटा वैज्ञानिक इंटरैक्टिव डैशबोर्ड बनाते हैं जो कई विज़ुअलाइज़ेशन और मुख्य प्रदर्शन संकेतक (KPI) को एक ही इंटरफ़ेस में समेकित करते हैं। डैशबोर्ड डेटा का समग्र दृष्टिकोण(Approach) प्रदान करते हैं, हितधारकों को मेट्रिक्स की निगरानी करने, प्रगति को ट्रैक करने और वास्तविक समय में सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाते हैं।

    प्रायोगिक डिजाइन और ए/बी परीक्षण(Experimental Design and A/B Testing)

    • प्रयोग: जिज्ञासा को पकाना(Experiment: Cultivating Curiosity)
      कल्पना कीजिए कि आप रसोई में हैं और एक स्वादिष्ट केक की उत्तम विधि बनाने का प्रयास कर रहे हैं। प्रायोगिक डिज़ाइन बिल्कुल वैसा ही है! वैज्ञानिक और समझदार व्यवसाय सवालों के जवाब देने के लिए प्रयोग तैयार करते हैं। वे विभिन्न सामग्रियों (या चर) को मिलाते हैं और देखते हैं कि वे परिणाम को कैसे प्रभावित करते हैं। यह सब जिज्ञासा को ठोस उत्तर में बदलने के बारे में है।
    • ए और बी: लड़ाई शुरू होने दें(A and B: Let the fight begin)
      क्या आपको कभी दो अलग-अलग आइसक्रीम स्वादों के बीच चयन करना पड़ा है? यही ए/बी परीक्षण की भावना है! मान लीजिए कि आप एक वेबसाइट डिज़ाइन कर रहे हैं। आपको आश्चर्य होगा कि क्या नीले “साइन अप” बटन को हरे बटन की तुलना में अधिक क्लिक मिलते हैं। ए/बी परीक्षण एक लड़ाई शुरू करता है: ए नीला बटन है, और बी हरा बटन है। लोग दोनों के साथ कैसे बातचीत करते हैं इसकी तुलना करके, आप पता लगा सकते हैं कि लोकप्रियता प्रतियोगिता में कौन जीतता है।
    • रैंडमनेस की जादूगरी: निष्पक्ष परीक्षण बनाना(The Magic of Randomness: Creating Fair Trials)
      कल्पना कीजिए कि आप एक जादुई प्रतियोगिता की मेजबानी(hosting) करने वाले जादूगर हैं। आप यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि हर किसी को जीतने का समान मौका मिले, है ना? यहीं से यादृच्छिकता आती है! प्रयोगों और ए/बी परीक्षण में, हम यादृच्छिक(random) असाइनमेंट का उपयोग करते हैं। यह खेल से पहले कार्ड फेंटने जैसा है। यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक समूह (ए और बी) पूरी भीड़ का उचित प्रतिनिधित्व करता है।
    • संख्याओं का विश्लेषण: परिणामों का विश्लेषण(Analyzing the Numbers: Analyzing the Results)
      क्या आपने कभी कोई खेल खेला है और स्कोर जोड़कर देखा है कि कौन जीता? प्रयोग या ए/बी परीक्षण के बाद बिल्कुल यही होता है। डेटा एकत्र किया जाता है, संख्याओं की गणना की जाती है, और वोइला! विजेता उभरता है. सांख्यिकीविद्, जो गणित जासूसों की तरह होते हैं, डेटा को समझने में मदद करते हैं। वे यह तय करने के लिए अपने जादू का उपयोग करते हैं कि परिणाम विश्वसनीय हैं या महज़ संयोग है।
    • अंतर्दृष्टि के लिए शिकार: खोजों का पता लगाना(Hunting for Insights: Finding Discoveries)
      कल्पना कीजिए कि आप सोने के छिपे हुए संदूक की तलाश में एक ख़जाना शिकारी हैं। प्रयोगों की दुनिया में, डेटा खजाना है, और अंतर्दृष्टि सोना है। ए/बी परीक्षण आपको यह पता लगाने में मदद करता है कि कौन से परिवर्तन बेहतर काम करते हैं और क्यों। हो सकता है कि लोग बेहतर ध्यान आकर्षित करने के लिए किसी वेबसाइट पर बड़े फ़ॉन्ट या छोटे वीडियो पसंद करते हों। इन जैसी अंतर्दृष्टि निर्णयों का मार्गदर्शन करती है और चीज़ों को अद्भुत बनाती है!

    आप विभिन्न उपचारों या समायोजनों(adjustments) की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने के लिए अध्ययन की योजना बनाएंगे और ए/बी परीक्षण चलाएंगे। डेटा-संचालित निर्णय लेना और रणनीति की प्रभावकारिता का मूल्यांकन करना दोनों इससे सहायता प्राप्त करते हैं।

    प्रायोगिक डिज़ाइन और ए/बी परीक्षण डेटा विज्ञान में परिवर्तनों या हस्तक्षेपों के प्रभाव का आकलन करने और डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए उपयोग की जाने वाली महत्वपूर्ण पद्धतियाँ हैं। यहां इन अवधारणाओं का अवलोकन दिया गया है:

    1. प्रायोगिक डिज़ाइन(experimental design):
    प्रायोगिक डिज़ाइन विश्वसनीय और सार्थक(Meaningful) परिणाम प्राप्त करने के लिए प्रयोगों की योजना बनाने और व्यवस्थित करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। इसमें अनुसंधान(Research) प्रश्नों को परिभाषित करना, चर की पहचान करना, उपचार या हस्तक्षेप डिजाइन करना और नियंत्रण समूहों(control groups) को निर्दिष्ट(Specified) करना शामिल है। प्रायोगिक डिज़ाइन का उद्देश्य प्रयोग की वैधता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए पूर्वाग्रह, भ्रमित करने वाले कारकों और परिवर्तनशीलता के स्रोतों को कम करना है।

    2. उपचार और नियंत्रण समूह(treatment and control group):
    प्रायोगिक डिज़ाइन(experimental design) में, प्रतिभागियों या विषयों को अलग-अलग समूहों में विभाजित किया जाता है। उपचार समूह को हस्तक्षेप या परीक्षण किए जा रहे परिवर्तन प्राप्त होते हैं, जबकि नियंत्रण समूह को हस्तक्षेप प्राप्त नहीं होता है और तुलना के लिए आधार रेखा के रूप में कार्य करता है। रैंडम असाइनमेंट का उपयोग आम तौर पर प्रतिभागियों को समूहों में आवंटित करने के लिए किया जाता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि समूहों के बीच कोई भी अंतर पहले से मौजूद कारकों के कारण नहीं है।

    3. ए/बी परीक्षण(A/B testing):
    ए/बी परीक्षण, जिसे स्प्लिट(split) परीक्षण के रूप में भी जाना जाता है, विपणन, उपयोगकर्ता अनुभव (यूएक्स) और वेब विकास में उपयोग किए जाने वाले प्रयोगात्मक डिजाइन का एक विशिष्ट रूप है। इसमें एक वेबपेज, विज्ञापन, या उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस (ए और बी) के दो संस्करणों(editions) की तुलना करना शामिल है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि किसी विशिष्ट मीट्रिक, जैसे रूपांतरण दर, क्लिक-थ्रू दर, या उपयोगकर्ता सहभागिता के संदर्भ में कौन सा बेहतर प्रदर्शन करता है। प्रत्येक संस्करण के लिए उपयोगकर्ताओं का एक यादृच्छिक नमूना सौंपा गया है, और परिवर्तनों के प्रभाव को निर्धारित करने के लिए उनकी बातचीत और व्यवहार का विश्लेषण किया जाता है।

    4. परिकल्पना परीक्षण(hypothesis testing):
    प्रायोगिक डिज़ाइन और ए/बी परीक्षण दोनों में, परिकल्पना परीक्षण का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि क्या समूहों के बीच देखे गए अंतर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं या केवल संयोग के कारण हैं। डेटा वैज्ञानिक अशक्त और वैकल्पिक परिकल्पनाएँ तैयार करते हैं और डेटा का विश्लेषण करने और नमूना डेटा के आधार पर जनसंख्या के बारे में अनुमान लगाने के लिए सांख्यिकीय परीक्षणों, जैसे टी-परीक्षण, ची-स्क्वायर परीक्षण या एनोवा का उपयोग करते हैं।

    5.नमूना आकार निर्धारण(sample size determination):
    किसी प्रयोग की वैधता और शक्ति के लिए उचित नमूना आकार निर्धारित करना महत्वपूर्ण है। डेटा वैज्ञानिक महत्व के वांछित स्तर, प्रभाव आकार और सांख्यिकीय शक्ति को ध्यान में रखते हुए, आवश्यक नमूना आकार की गणना करने के लिए सांख्यिकीय शक्ति विश्लेषण का उपयोग करते हैं। एक बड़ा नमूना आकार आम तौर पर अधिक सटीक और विश्वसनीय परिणाम देता है।

    6. डेटा संग्रह और विश्लेषण(Data collection and analysis):
    प्रयोग के दौरान, डेटा वैज्ञानिक हस्तक्षेप के प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए प्रासंगिक(Relevant) डेटा एकत्र करते हैं। इसमें मात्रात्मक मेट्रिक्स, उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया, सर्वेक्षण प्रतिक्रियाएं(survey responses) या डेटा के अन्य रूप शामिल हो सकते हैं। एकत्र किए गए डेटा का समूहों के बीच अंतर का आकलन करने और निष्कर्ष निकालने के लिए सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करके विश्लेषण किया जाता है।

    7.कमियाँ और विचार(Drawbacks and Considerations):
    प्रायोगिक डिज़ाइन और ए/बी परीक्षण की कुछ सीमाएँ और विचार हैं। इनमें संभावित पूर्वाग्रह शामिल हैं, जैसे चयन पूर्वाग्रह या नमूना पूर्वाग्रह(selection bias or sampling bias), जो परिणामों की सामान्यता को प्रभावित कर सकते हैं। डेटा वैज्ञानिकों को प्रयोगों को सावधानीपूर्वक डिजाइन करने, भ्रमित करने वाले कारकों पर नियंत्रण रखने और यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि देखे गए प्रभाव सार्थक हैं और नकली नहीं हैं।

    प्रायोगिक डिज़ाइन और ए/बी परीक्षण परिकल्पनाओं(hypotheses) के परीक्षण, हस्तक्षेपों को अनुकूलित करने और डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए कठोर पद्धतियाँ प्रदान करते हैं। वे संगठनों को परिवर्तनों के प्रभाव को समझने, विभिन्न रणनीतियों का मूल्यांकन(Evaluation) करने और अपने उत्पादों, सेवाओं या उपयोगकर्ता अनुभवों को लगातार बेहतर बनाने में मदद करते हैं।

    role of data science

    एक डेटा वैज्ञानिक के लिए कौन से तकनीकी कौशल आवश्यक हैं?(What technical skills are necessary for a data scientist?)

    डेटा वैज्ञानिकों को डेटाबेस क्वेरी(database query) के लिए पायथन या आर, डेटा हेरफेर(data manipulation) लाइब्रेरीज़ (जैसे, पांडा, न्यूमपाइ), मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क (जैसे, स्किकिट-लर्न(scikit-learn), टेन्सरफ्लो(tensorflow), पायटोरच(pytorch) और एसक्यूएल(SQL) जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं में दक्षता(efficiency) की आवश्यकता होती है। उन्हें डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल (जैसे, मैटप्लोटलिब(matplotlip), सीबॉर्न(seaborn)) से भी परिचित होना चाहिए और आंकड़ों और संभाव्यता की ठोस समझ होनी चाहिए।

    डेटा विज्ञान में डोमेन ज्ञान की क्या भूमिका है?

    डोमेन ज्ञान महत्वपूर्ण है क्योंकि यह डेटा वैज्ञानिकों को उस डेटा के संदर्भ को समझने में मदद करता है जिसके साथ वे काम कर रहे हैं। यह उन्हें सही प्रश्न पूछने, परिणामों को मान्य करने और तकनीकी निष्कर्षों को व्यावसायिक हितधारकों(business stakeholders) के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि(insights) में अनुवाद करने में सक्षम बनाता है।

    एक डेटा वैज्ञानिक किसी संगठन में अन्य टीमों के साथ कैसे काम करता है?

    डेटा वैज्ञानिक विभिन्न टीमों, जैसे व्यवसाय विश्लेषकों, इंजीनियरों और प्रबंधकों के साथ सहयोग करते हैं। वे निष्कर्षों को संप्रेषित करते हैं, तकनीकी अवधारणाओं को समझाते हैं, और डेटा परियोजनाओं को संगठनात्मक(organizational) लक्ष्यों के साथ संरेखित करने के लिए मिलकर काम करते हैं। सहयोग यह सुनिश्चित करता है कि डेटा-संचालित निर्णय समग्र रणनीति में अच्छी तरह से एकीकृत हैं।

    डेटा वैज्ञानिक और डेटा विश्लेषक के बीच क्या अंतर है?(What is the difference between a data scientist and a data analyst?)

    जबकि दोनों भूमिकाएँ (roles) डेटा से संबंधित हैं, डेटा वैज्ञानिक भविष्य कहनेवाला(predictive data scientist) और निर्देशात्मक मॉडल(instructional model) बनाने पर अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं, जिसमें अक्सर जटिल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम शामिल होते हैं। दूसरी ओर, डेटा विश्लेषक(data analysis) मुख्य रूप से वर्णनात्मक विश्लेषण, रिपोर्ट बनाने और विज़ुअलाइज़ेशन पर ध्यान केंद्रित करते हैं ताकि संगठनों को ऐतिहासिक डेटा को समझने और सूचित निर्णय लेने में मदद मिल सके।

    एक डेटा वैज्ञानिक डेटा का नैतिक उपयोग कैसे सुनिश्चित करता है?(How does a data scientist ensure ethical use of data?)

    डेटा विज्ञान में नैतिक विचार(ethical consideration) महत्वपूर्ण हैं। डेटा वैज्ञानिकों को संवेदनशील जानकारी को जिम्मेदारी से संभालना चाहिए, गोपनीयता और डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करनी चाहिए और अपने मॉडल में पक्षपात से बचना चाहिए। मॉडल निष्पक्षता और पारदर्शिता पर नियमित ऑडिट और जांच भी आवश्यक है।

    क्या आप मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने की प्रक्रिया समझा सकते हैं?

    इस प्रक्रिया में आम तौर पर शामिल हैं: समस्या को परिभाषित करना, डेटा एकत्र करना और प्रीप्रोसेसिंग करना, डेटा की खोज और विश्लेषण करना, फीचर इंजीनियरिंग, एक उपयुक्त एल्गोरिदम का चयन करना, डेटा को प्रशिक्षण/सत्यापन/परीक्षण सेट में विभाजित करना, मॉडल को प्रशिक्षित करना, हाइपरपैरामीटर को ट्यून करना, इसके प्रदर्शन का मूल्यांकन करना, और मॉडल को उत्पादन में तैनात करना।

    डेटा वैज्ञानिक नवीनतम रुझानों से कैसे अपडेट रहते हैं?(How do data scientists stay updated with the latest trends?)

    डेटा वैज्ञानिक अक्सर शोध पत्र पढ़ते(reading research paper) हैं, सम्मेलनों में भाग लेते हैं (उदाहरण के लिए, न्यूरिप्स, आईसीएमएल), ऑनलाइन मंचों और समुदायों में भाग लेते हैं, ऑनलाइन पाठ्यक्रम लेते हैं, और नवीनतम विकास से अपडेट रहने के लिए क्षेत्र के विशेषज्ञों के ब्लॉग और सोशल मीडिया खातों का अनुसरण करते हैं।

    ए/बी परीक्षण क्या है और डेटा वैज्ञानिकों द्वारा इसका उपयोग कैसे किया जाता है?(how is it used by data scientists?)

    ए/बी परीक्षण एक ऐसी विधि है जिसका उपयोग किसी वेबपेज, ऐप या अन्य डिजिटल संपत्ति के दो संस्करणों (ए और बी) की तुलना करने के लिए किया जाता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि उपयोगकर्ता जुड़ाव या अन्य वांछित मेट्रिक्स के मामले में कौन सा बेहतर प्रदर्शन करता है। डेटा वैज्ञानिक उत्पादों या सेवाओं में परिवर्तन के बारे में सूचित निर्णय लेने के लिए ए/बी परीक्षणों को डिजाइन और विश्लेषण करते हैं

    Python functions play a crucial role in Data Analysis
    20Oct, 2023
    How Python functions play a crucial role in Data Analysis

    Python functions play a crucial role in data analysis by providing a structured, modular, and efficient way to process, transform, and analyze data. Here are some key ways in which Python functions contribute to the field of data analysis:

    1. Reusability: Functions allow data analysts to encapsulate a series of data processing steps into reusable units of code. This reusability simplifies the process of analyzing multiple datasets or performing the same data manipulation tasks with different data sources.

    2. Modularity: Data analysis projects can become complex, involving multiple data cleaning, transformation, and analysis steps. Python functions allow analysts to break down the analysis into smaller, more manageable components, improving code organization and readability.

    3. Abstraction: Functions provide a level of abstraction, allowing analysts to focus on the high-level logic of data analysis without getting bogged down in the implementation details. This abstraction enhances code maintainability and collaboration among data analysis teams.

    4. Parameterization: Functions can accept parameters, which makes them adaptable to different datasets or scenarios. Data analysts can customize function behavior by passing various parameters, making the code versatile and adaptable to diverse data sources.

    5. Code Clarity: Functions help make data analysis code more readable and understandable. With well-named functions, data analysts can express the intent of their code clearly, making it easier for others to understand and collaborate on data analysis projects.

    6. Testing and Debugging: Functions make it easier to isolate and test specific parts of the data analysis pipeline. By verifying the correctness of individual functions, analysts can identify and rectify issues more effectively, leading to more robust data analysis.

    7. Integration with Libraries: Python functions can be integrated seamlessly with popular data analysis libraries such as Pandas, NumPy, and Matplotlib. This enables data analysts to leverage the extensive capabilities of these libraries while keeping their analysis code organized within functions.

    8. Automation: Functions are instrumental in automating repetitive data analysis tasks. Analysts can create functions that apply data transformations, calculations, and visualizations consistently, reducing the manual workload and minimizing errors.

    9. Scalability: Functions are essential for handling large datasets and complex data analysis tasks. Python’s rich ecosystem of data analysis libraries and frameworks, combined with well-designed functions, enables analysts to scale their analyses efficiently.

    10. Collaboration: By using functions, data analysts can work collaboratively on data analysis projects. Functions provide a common language and structure that team members can use to understand, extend, or improve each other’s code.

    In summary, Python functions serve as the building blocks of data analysis projects. They contribute to code reusability, modularity, and abstraction, making data analysis more efficient and manageable. Python’s versatility and the availability of data analysis libraries further enhance the power of functions in this field, allowing analysts to extract valuable insights from data with ease.

    What are Functions?

    • Functions in Python are blocks of reusable code that perform a specific task or set of tasks.
    • They allow you to break down a program into smaller, manageable parts, making your code more organized and easier to understand.
    • Functions promote code reusability, which means you can use the same function in different parts of your program.

    Function Syntax and Structure:

    • A function in Python is defined using the def keyword, followed by the function name and a pair of parentheses ().
    • The function definition ends with a colon : to indicate the start of the function block.
    def my_function():
    # Function code goes here

    Defining Functions with the def Keyword:

    • The def keyword is used to define functions.
    • You provide a function name, which should follow Python’s variable naming rules.
    • Parentheses are used to enclose function parameters, if any.

    Function Arguments and Parameters:

    • Function parameters are placeholders for data that the function will receive and operate on.
    • Parameters are listed within the parentheses when defining a function.
    • You can have zero or more parameters in a function
    def greet(name):
    print("Hello, " + name)

    Function Return Values:

    Functions can return values using the return statement. The return statement is followed by the value that the function will return. If a function doesn’t have a return statement or specifies return with no value, it returns None by default.
    def add(a, b):
    return a + b

    Calling Functions:

    To execute a function, you “call” it by using its name followed by parentheses. If the function has parameters, you provide the actual values or arguments within the parentheses. 
    result = add(3, 5)  # Calling the 'add' function with arguments 3 and 5
    Here’s a complete example demonstrating the concepts mentioned above: 
    def greet(name):
    print("Hello, " + name)

def add(a, b):
    return a + b

name = "Alice"
greet(name)  # Calling the 'greet' function
sum_result = add(3, 5)  # Calling the 'add' function
print("Sum:", sum_result)

    Python function parameters and understand each type

    Positional Parameters:

    Positional parameters are the most common type of function parameters in Python. They are defined in the order they appear in the function’s parameter list. When you call a function, you pass arguments that match the order of the parameters. 
    def add(x, y):
    return x + y

result = add(3, 5)  # x is 3, and y is 5

    Keyword Parameters:

    Keyword parameters are specified by their names when calling a function. This allows you to provide the arguments in any order, as long as you use the parameter names to identify them. 
    def greet(name, age):
    return f"Hello, {name}! You are {age} years old."

message = greet(age=30, name="Alice")

    Default Parameter Values:

    You can assign default values to function parameters. If an argument is not provided when calling the function, it will take on the default value
    def greet(name, age=25):
    return f"Hello, {name}! You are {age} years old."

message = greet("Bob")  # age defaults to 25
    Variable-Length Argument Lists (args): The *args syntax allows a function to accept a variable number of positional arguments. These arguments are collected into a tuple, which you can then iterate over or use within the function.
    def print_args(*args):
    for arg in args:
        print(arg)

print_args(1, 2, 3, "four")  # *args collects all provided arguments
    **Keyword Variable-Length Arguments (kwargs): The **kwargs syntax is similar to *args, but it collects keyword arguments into a dictionary. This is particularly useful when a function needs to accept a variable number of named parameters. 
    def print_kwargs(**kwargs):
    for key, value in kwargs.items():
        print(f"{key}: {value}")

print_kwargs(name="Alice", age=30, city="Wonderland")  # **kwargs collects all named arguments

    scope and lifetime in Python

    Local and Global Scope:

    • In Python, variables can have different scopes, which define where in the code they can be accessed.
    • A variable defined within a function is said to have local scope, meaning it is only accessible within that function.
    • A variable defined outside of any function has global scope, making it accessible throughout the entire program.
    global_variable = 10  # Global scope

def example_function():
    local_variable = 5  # Local scope
    print(local_variable)  # Accessible within the function
    print(global_variable)  # Accessible both inside and outside the function

example_function()
print(global_variable)  # Accessible outside the function
    Beginner's Guide Machine Learning and Data Science
    14Sep, 2023
    Beginner’s Guide: FAQs on Data Science and Machine Learning

    Machine learning and data science are related fields, but they have distinct focuses and objectives:

    Machine Learning (ML):

    Definition:

    Machine learning is a subset of artificial intelligence (AI) that involves the development of algorithms and models that allow computers to learn and make predictions or decisions based on data without being explicitly programmed.

    Goal:

    The primary goal of machine learning is to enable computers to recognize patterns, make predictions, or take actions based on data. It focuses on the development of algorithms and models that can improve their performance over time through learning from data.

    Techniques:

    Machine learning involves techniques such as supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. It often includes deep learning, which is a subfield of ML using neural networks.

    Applications:

    ML is widely used in various applications, including image and speech recognition, natural language processing, recommendation systems, autonomous vehicles, and more.

    Data Science:

    Definition:

    Data science is a multidisciplinary field that combines various techniques and methods to extract insights, knowledge, and value from data. It encompasses data analysis, data cleaning, data visualization, and the application of statistical and machine learning techniques.

    Goal:

    The primary goal of data science is to solve complex problems and make data-driven decisions by exploring and analyzing data. Data scientists often work on the entire data lifecycle, from data collection and cleaning to model building and deployment.

    Techniques:

    Data science includes a broader range of techniques than just machine learning. It involves data preprocessing, exploratory data analysis, statistical analysis, and data visualization, in addition to machine learning.

    Applications:

    Data science is applied across various domains, including business analytics, healthcare, finance, social sciences, and more. Data scientists help organizations make informed decisions and uncover hidden patterns in data

    Summary

    In summary, while machine learning is a subset of data science, data science encompasses a wider range of activities, including data collection, cleaning, exploration, visualization, and statistical analysis. Machine learning, on the other hand, specifically focuses on developing algorithms that allow computers to learn from data and make predictions or decisions. Both fields are crucial for extracting valuable insights and creating predictive models from data, and they often overlap in practice, with data scientists using machine learning techniques as part of their toolkit.

     

    In layman explanation Machine Learning and Data Science

    Machine Learning (ML):

    Imagine you have a pet dog, and you want to teach it a new trick, like catching a ball. At first, your dog doesn’t know how to do it. So, you show your dog how to catch the ball a few times. After practicing, your dog gets better and better at catching the ball all on its own. That’s a bit like what machine learning is.

    In machine learning, we teach computers to learn from examples, just like teaching your dog a trick. But instead of balls, we use data. For example, if we want a computer to tell whether a picture has a cat in it or not, we’ll show it lots of pictures with and without cats. The computer learns from these pictures and gets better at recognizing cats in new pictures.

    Machine learning helps computers make decisions and predictions based on what they’ve learned from data. Think of it as teaching a computer to be smarter by showing it lots of examples.

    Data Science:

    Data science is like being a detective in the world of information. Think of data as pieces of a puzzle. Imagine you have a big, messy jigsaw puzzle with thousands of pieces, and you want to put it together to see the whole picture.

    Data scientists are like puzzle solvers. They collect pieces of information, clean them up (remove any pieces that don’t fit), and organize them. Then, they use special tools and techniques to figure out what the complete picture looks like.

    Data science isn’t just about solving puzzles, though. It’s also about finding valuable information and making important decisions based on the data you have. For example, if you’re running a lemonade stand, a data scientist might help you figure out the best days to sell lemonade based on weather data and customer preferences.

    So, in simple terms, machine learning is like teaching computers to learn from examples, and data science is like solving puzzles with data to discover important things and make smart choices. Both of these fields help us use computers and data to do amazing things

    AspectMachine LearningData Science
    DefinitionSubset of AI focused on computer learning from dataMultidisciplinary field for data analysis & insight
    Main GoalTeach computers to make predictions from dataExtract insights, solve problems using data
    FocusDeveloping learning algorithmsData collection, cleaning, analysis, visualization
    TechniquesSupervised, unsupervised, reinforcement learningData preprocessing, EDA, statistics, visualization
    ApplicationsImage/speech recognition, NLP, recommendationBusiness analytics, healthcare, finance, etc.
    Tools/SoftwarePython libraries (e.g., TensorFlow, scikit-learn)Python, R, SQL, data visualization tools
    Example               Teaching a computer to recognize cats in photosanalyzing sales data to improve a store’s profits

    Remember, these fields often overlap, and data scientists frequently use machine learning techniques as part of their work to analyze data and make predictions.

    Similarities: Machine Learning and Data Science​

    Certainly! While machine learning and data science are distinct fields, they share several similarities:

    Data Utilization:

    Both machine learning and data science heavily rely on data. They use data as their primary raw material, whether it’s for training machine learning models or for conducting data analysis to derive insights.

    Mathematics and Statistics:

    Both fields involve mathematics and statistics. In machine learning, mathematical models are used to make predictions, while data science often employs statistical techniques to analyze data and draw conclusions.

    Programming Skills:

    Professionals in both fields need programming skills. Python is a common language used in both machine learning and data science for tasks such as data manipulation, model development, and data visualization.

    Data Preprocessing:

    Both machine learning and data science require data preprocessing. This involves cleaning, transforming, and preparing data for analysis or model training to ensure its quality and accuracy.

    Visualization:

    Data visualization is important in both fields. Visualizing data helps in understanding patterns, trends, and outliers, which is crucial for making informed decisions and presenting results effectively.

    Problem Solving:

    Both fields are problem-solving oriented. Machine learning focuses on solving specific problems through predictive modeling, while data science addresses broader data-related challenges and makes data-driven decisions to solve complex problems.

    Iterative Process:

    Both fields involve an iterative process. In machine learning, models are trained, evaluated, and refined iteratively to improve performance. Data science projects often follow an iterative cycle of data collection, exploration, analysis, and decision-making.

    Real-World Applications:

    Machine learning and data science find applications in various industries. They are used in areas such as healthcare, finance, marketing, and more to extract valuable insights and automate decision-making.

    Interdisciplinary Nature:

    Both fields are interdisciplinary. They draw from various domains, including computer science, mathematics, statistics, domain-specific knowledge, and business understanding to solve problems effectively.

    Continuous Learning:

    Professionals in both fields need to stay up-to-date with the latest developments, tools, and techniques. The fields are dynamic and evolve rapidly, requiring practitioners to engage in lifelong learning.

    In summary, machine learning and data science share commonalities in their reliance on data, use of mathematical and statistical methods, programming skills, data preprocessing, visualization, problem-solving, real-world applications, interdisciplinary nature, and the need for continuous learning and adaptation to emerging technologies.

    Data science is a multidisciplinary field that involves collecting, cleaning, analyzing, and interpreting data to extract valuable insights and support decision-making. It combines techniques from statistics, computer science, and domain-specific knowledge to make sense of data.

    Machine learning is a subset of artificial intelligence (AI) that focuses on developing algorithms and models that enable computers to learn from data and make predictions or decisions without being explicitly programmed.

    Data science encompasses a broader set of activities, including data collection, cleaning, and visualization, as well as statistical analysis and machine learning. Machine learning is a specific technique within data science that involves training models to make predictions based on data.

    Data science is used in various fields, including business analytics (e.g., market analysis), healthcare (e.g., disease prediction), finance (e.g., risk assessment), and social sciences (e.g., sentiment analysis on social media).

    Machine learning is used in applications like spam email filtering, recommendation systems (e.g., Netflix movie recommendations), self-driving cars, facial recognition, and natural language processing (e.g., chatbots and voice assistants).

    Data science projects typically involve stages like data collection, data preprocessing (cleaning and transforming), exploratory data analysis (EDA), model development, model evaluation, and results interpretation.

    Important skills include programming (e.g., Python or R), data manipulation, statistics, machine learning algorithms, data visualization, domain knowledge, and problem-solving abilities.

    Python is the most commonly used programming language, and popular libraries include TensorFlow, scikit-learn, and pandas. R is also used for data analysis. Tools like Jupyter notebooks and data visualization libraries (e.g., Matplotlib and Seaborn) are widely used.

    Yes, there is Vista Academy  courses, tutorials, and resources available  www.thevistaacademy.com

    The fields are expected to continue growing, with increasing applications in industries such as healthcare, finance, and technology. Advances in deep learning and AI are likely to drive further innovation.

    Supervised Machine Learning VS Unsupervised Machine Learning
    supervised and unsupervised machine learning:
    1Sep, 2023
    Supervised Machine Learning VS Unsupervised Machine Learning

    Supervised Machine Learning:

    Supervised machine learning. Supervised machine learning is a subfield of artificial intelligence (AI) and machine learning where the algorithm learns from labeled data to make predictions or classify new, unseen data. Here’s an overview of supervised machine learning:

    Imagine you’re teaching a child to recognize different animals. You show them pictures of cats, dogs, and horses, and you tell them which animal is in each picture. The child learns from your guidance and starts to recognize these animals on their own.

    In this scenario:

    • You, as the teacher, provide labeled data (telling them which animal is in each picture).
    • The child learns to make predictions (recognizing animals) based on the examples you’ve given.
    • This is similar to supervised machine learning.

    In supervised machine learning:

    • You have a dataset with labeled examples (input data with corresponding output or target labels).
    • The algorithm learns from these examples to make predictions or classifications when presented with new, unseen data.
    • Common tasks include image recognition (like the child recognizing animals), spam email classification, and predicting house prices based on features like size and location.

    Imagine you have a super-smart computer friend named AI-Buddy.

    AI-Buddy’s Superpower:

    It’s really good at learning from examples and making predictions.

    Here’s how AI-Buddy works:

    Step 1: Learning from Examples

    Imagine you have a bunch of pictures of different animals, and each picture comes with a label that tells you what animal is in it. For example, a picture of a cat is labeled “cat,” and a picture of a dog is labeled “dog.” These labels are like cheat sheets for AI-Buddy.

    So, you show all these pictures and labels to AI-Buddy. It looks at them and starts to notice patterns. It learns, “Oh, when I see pointy ears and whiskers, it’s usually a cat, and when I see floppy ears and a wagging tail, it’s usually a dog.”

    Step 2: Making Predictions

    Now, here’s the cool part. After AI-Buddy has learned from these examples, you can show it a new picture, one it has never seen before. You don’t tell AI-Buddy what’s in the picture; you keep it a secret. But AI-Buddy uses what it learned from the labeled pictures to guess what’s in the mystery picture.

    It might say, “Hmm, based on what I’ve learned, I think this new picture has a cat in it!” or “I think it’s a dog!”

    Step 3: Checking How Good It Is

    To make sure AI-Buddy is really good at guessing, you give it more mystery pictures with hidden labels. You see how many times it’s right and how many times it’s wrong. This helps you figure out if AI-Buddy is doing a great job or if it needs more practice.

    Some Special Jobs for AI-Buddy:

    Sorting Emails: You can use AI-Buddy to figure out which emails are spam (annoying) and which ones are not. It’s like having a personal email bouncer.

    Pricing Houses: If you want to sell your house, AI-Buddy can look at details like the size and location and tell you how much it’s worth. Handy for home sellers!

    Cool Facts:

    AI-Buddy can be trained to do all kinds of jobs, not just animals and houses. It can help doctors diagnose diseases, decide which movies to recommend, and even recognize your face to unlock your phone.

    Sometimes, AI-Buddy can get a bit too confident (like a student who memorizes answers but doesn’t understand). Or it can be too shy (like when it’s too scared to guess). So, we need to find the right balance to make it super smart.

    So, that’s supervised machine learning in a nutshell! It’s like having a smart friend who learns from examples and helps you make predictions. It’s used in lots of real-life things, making it easier for computers to understand the world around us.

     

    overview of supervised machine learning:

    Labeled Data:

    In supervised learning, you have a dataset that consists of input features and corresponding output labels. These labels provide the “ground truth” or correct answers, which the algorithm uses to learn and make predictions.

    Learning Objective:

    The primary goal of supervised learning is to learn a mapping or relationship between input features and output labels. This relationship is often represented by a mathematical model that can generalize from the training data to make predictions on new, unseen data.

    Examples of Supervised Learning Tasks:

    Classification:

    In classification tasks, the algorithm assigns data points to predefined categories or classes. For example, classifying emails as spam or not spam.


    Regression:

    In regression tasks, the algorithm predicts continuous numeric values. For instance, predicting house prices based on features like size and location.
    How Supervised Learning Works:

    The supervised learning process typically involves three main steps:

    • Training: The algorithm is exposed to the labeled training data, where it learns the relationships between input features and output labels.
    • Validation: A portion of the data (validation dataset) is used to fine-tune model hyperparameters and assess its performance before deployment.
    • Testing: The model’s performance is evaluated on a separate testing dataset to measure its ability to make accurate predictions on new, unseen data.
    • Evaluation Metrics: To assess the performance of a supervised learning model, various evaluation metrics are used, depending on the task. Common metrics include accuracy, precision, recall, F1-score (for classification), and mean squared error (MSE) or R-squared (for regression).

    Common Algorithms: There are numerous supervised learning algorithms, including:

    • Linear Regression: Used for regression tasks.
    • Logistic Regression: Commonly used for binary classification.
    • Decision Trees: Versatile for both classification and regression.
      Support Vector Machines (SVMs): Suitable for classification and regression.
    • Random Forest: An ensemble method for classification and regression.
    • Neural Networks: Deep learning models used for various tasks.
      Challenges:

    Common challenges in supervised learning include overfitting (when the model performs well on training data but poorly on new data) and underfitting (when the model is too simple to capture the data’s complexity).
    Applications: Supervised learning is applied in a wide range of fields, including healthcare (medical diagnosis), finance (credit scoring), natural language processing (text classification), and computer vision (image recognition).

    Supervised machine learning is a foundational concept in AI and data science, and it has enabled many real-world applications where making predictions or classifying data based on known patterns is crucial.

    Unsupervised Learning in Machine Learning

    Unsupervised Machine Learning:

    Unsupervised machine learning is another important subfield of artificial intelligence and machine learning. In unsupervised learning, algorithms work with unlabeled data to uncover hidden patterns, structures, or relationships within the data. Here’s an overview of unsupervised machine learning:

     

    Unsupervised machine learning is another important subfield of artificial intelligence and machine learning. In unsupervised learning, algorithms work with unlabeled data to uncover hidden patterns, structures, or relationships within the data. Here’s an overview of unsupervised machine learning:

    Now, let’s say you have a basket of assorted fruits, but you don’t know which fruits are similar or different. You ask the child to group the fruits based on their similarities without telling them the names of the fruits.

    In this case:

    • The child groups the fruits based on some hidden patterns or similarities they observe among them.
    • The child doesn’t have labels or prior information; they are exploring the data on their own.
    • This is similar to unsupervised machine learning.

    In unsupervised machine learning:

    • You have a dataset without labeled outcomes.
    • The algorithm tries to find patterns, similarities, or groupings in the data without any pre-existing knowledge.
    • Common tasks include clustering (grouping similar items), dimensionality reduction (simplifying complex data), and anomaly detection (finding unusual patterns in data).

    In summary, supervised machine learning is like teaching with labeled examples, while unsupervised machine learning is like discovering patterns and structures in data without any pre-existing information. Both approaches have their own uses and are valuable in different real-life applications.

    What Unsupervised Learning Does:

    Sorting Similar Things:

    One thing unsupervised learning can do is group similar things together. It’s like when you put all your toys in one box, your books on a shelf, and your clothes in a drawer without anyone telling you how to organize them.

    Simplifying Complicated Stuff:

    Imagine you have a really messy room with lots of different things scattered around. Unsupervised learning can help tidy up by finding ways to represent all those things with just a few key items, making it easier to understand.

    Spotting Odd Stuff:

    Let’s say you’re checking your piggy bank, and you notice that one coin doesn’t look like the others. Unsupervised learning can help you find those strange things, like a coin that doesn’t belong.

    How Unsupervised Learning Works:

    Think of unsupervised learning like a detective. It doesn’t have a list of suspects or clues; it has to find them itself. It uses math and patterns to organize, simplify, and spot unusual things in the data.

    When is Unsupervised Learning Useful:

    Unsupervised learning can be helpful when you want to organize a messy room, group similar things, or spot something unusual in a big pile of stuff. It’s like having a super-smart helper when you’re trying to make sense of things without a rulebook.

    Examples of Unsupervised Learning:

    Organizing Things: Imagine you have a collection of colorful marbles, and you want to group them by color. Unsupervised learning can do that without you telling it which colors are which.

    Cleaning Up Data:

    If you have a lot of messy data with lots of numbers, unsupervised learning can help simplify it, like turning a messy painting into a simple drawing.

    Detecting Strange Behavior:

    In a big crowd of people, unsupervised learning can help security teams find someone who’s acting strangely or doesn’t belong, just like a superhero spotting a hidden villain.

    Challenges of Unsupervised Learning:

    Sometimes, unsupervised learning might group things in a way that doesn’t make sense to us, or it might not find the odd things if they’re really tricky to spot. It’s like a detective who occasionally makes mistakes.

    Unsupervised learning is like a helpful detective for data, helping us organize, simplify, and spot unusual things in a way that makes complex data easier to understand.

    overview of unsupervised machine learning:

    Unlabeled Data:

    Unlike supervised learning, unsupervised learning deals with data that lacks predefined output labels. Instead, it focuses solely on the input features.

    Learning Objective:

    The primary goal of unsupervised learning is to discover and understand the inherent structure or organization within the data without relying on prior knowledge or guidance.

    Examples of Unsupervised Learning Tasks:

    • Clustering: Unsupervised algorithms group similar data points together. For instance, clustering customers based on their purchasing behavior.
    • Dimensionality Reduction: These algorithms reduce the number of input features while preserving important information. For example, simplifying a dataset with many attributes.
    • Anomaly Detection: Unsupervised methods can identify unusual or abnormal patterns in data, such as detecting fraudulent transactions in financial data.
    • Feature Learning: Techniques like autoencoders are used to automatically learn useful representations or features from raw data.

    How Unsupervised Learning Works:

    • Unsupervised learning generally involves exploring data without predefined labels or targets.
    • Algorithms analyze the data’s inherent structure, often using mathematical techniques like clustering, principal component analysis (PCA), or autoencoders.
    • The outcomes of unsupervised learning can include clusters of similar data points, reduced feature dimensions, or the identification of anomalies.
    • Evaluation Metrics: The choice of evaluation metrics in unsupervised learning depends on the specific task. For clustering, metrics like the silhouette score are used to measure the quality of clusters.

    Common Algorithms:

    • K-Means Clustering: Groups data points into clusters based on similarity.
      Hierarchical Clustering: Forms a hierarchy of clusters.
    • Principal Component Analysis (PCA): Reduces dimensionality by finding orthogonal axes capturing the most variance.
    • Autoencoders: Neural network-based models for feature learning.
      Isolation Forest: Anomaly detection algorithm.
      Applications:

    Unsupervised learning has applications in various domains, including marketing (customer segmentation), image compression, natural language processing (topic modeling), and network security (anomaly detection).
    Challenges:

    Unsupervised learning faces challenges such as determining the optimal number of clusters (in clustering tasks) and interpreting the discovered patterns.


    Use Cases:

    • Unsupervised learning can be used for exploratory data analysis, data preprocessing, and generating insights from large datasets.
    • Unsupervised machine learning is valuable for understanding data without prior labels or classifications. It helps uncover valuable insights and can be a critical step in the data analysis pipeline, enabling data scientists to make informed decisions based on the data’s inherent structure.

    Key differences between supervised and unsupervised learning

    Aspect

    Supervised Learning

    Unsupervised Learning

    Labeled Data Requirement

    Requires labeled data.

    Doesn’t require labeled data.

    Learning Objective

    Predict or classify based on labels.

    Discover data patterns/structures

    Teacher/Supervisor

    Requires a teacher/supervisor.

    Works without guidance.

    Output

    Generates predictions/classifications.

    Reveals hidden data structures.

    Common Applications

    Image recognition, sentiment analysis, recommendation systems.

    Clustering, dimensionality reduction, anomaly detection.

    Evaluation Metrics

    Accuracy, precision, recall, F1-score.

    Silhouette score, explained variance.

    Example Algorithms

    Linear Regression, Decision Trees

    K-Means Clustering, Principal Component Analysis.

    Feedback Loop

    Feedback loop for model improvement

    Limited feedback due to lack of labels.

    Data Preprocessing

    Often involves feature scaling, encoding.

    May involve preprocessing, less reliant on it.

    Validation Data Usage

    Common for tuning and validation.

    Less common, as no target labels.

     

     

     

    faq

    Supervised learning is a type of machine learning where an algorithm learns from labeled data to make predictions or classify new, unseen data.

    Labeled data consists of input features (data attributes) paired with corresponding output labels or target values. These labels provide the ground truth for training the model.

    Supervised learning algorithms analyze labeled data to identify patterns and relationships between input features and output labels. Once trained, the model can make predictions or classifications on new, unlabeled data.

    Supervised learning is used in various applications, including image recognition, natural language processing, recommendation systems, medical diagnosis, and financial forecasting.

    Common evaluation metrics include accuracy, precision, recall, F1-score (for classification tasks), and mean squared error (MSE) or R-squared (for regression tasks).

    in classification, the goal is to assign data points to predefined categories or classes. In regression, the goal is to predict continuous numeric values.

    Overfitting occurs when a model learns to perform exceptionally well on the training data but fails to generalize to new, unseen data. It often results from a model being too complex relative to the data.

    Underfitting happens when a model is too simple to capture the underlying patterns in the data. It performs poorly on both the training data and unseen data.

    A validation dataset is used to fine-tune model hyperparameters and assess its generalization performance before applying the model to real-world data. It helps prevent overfitting.

    One common example is the use of the Random Forest algorithm for classification tasks. It can be trained on labeled data to classify emails as spam or not based on various features.

    Unsupervised learning is a type of machine learning where algorithms work with unlabeled data to discover hidden patterns, structures, or relationships within the data

    The primary goal of unsupervised learning is to uncover the inherent structure or organization within data without having predefined output labels.

    Accordion Content

    In supervised learning, you have labeled data with input features and corresponding output labels, while unsupervised learning deals with unlabeled data and focuses solely on input features.

    Common tasks include clustering (grouping similar data points together), dimensionality reduction (simplifying data by reducing the number of features), anomaly detection (finding unusual patterns), and feature learning (automatically extracting useful features from data).

    Think of unsupervised learning as a detective who explores a jigsaw puzzle without a picture on the box. The detective tries to group similar puzzle pieces and discover any unusual ones to solve the puzzle.

    Unsupervised learning algorithms use mathematical techniques to analyze data and identify patterns. For example, clustering algorithms group similar data points, and dimensionality reduction techniques simplify complex data.

    The choice of evaluation metrics depends on the specific task. For clustering, metrics like silhouette score measure the quality of clusters. For dimensionality reduction,

    Common algorithms include K-Means Clustering, Hierarchical Clustering, Principal Component Analysis (PCA), Autoencoders, and Isolation Forest for anomaly detection.

    Unsupervised learning is used in various domains, including customer segmentation in marketing, image compression in media, topic modeling in natural language processing, and network security for anomaly detection.

    Challenges include determining the optimal number of clusters in clustering tasks, interpreting the discovered patterns, and handling noisy or complex data.

    nsupervised learning is useful when you want to explore data without prior labels, organize data into meaningful groups, simplify complex data, or detect unusual patterns in large datasets.

    Top 10 Example of machine learning for Data Analytics
    30Aug, 2023
    Exploring the Easy World of Artificial Intelligence’s Future Hindi

    What is Ai in Hindi

    AI (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) एक तकनीकी शब्द है जो हमें बताता है कि कंप्यूटर और मशीनें कैसे सोच सकती हैं और मानवों की तरह काम कर सकती हैं। यानी कि वो समस्याएँ हल करने, निर्णय लेने और सीखने की क्षमता रखती हैं।

    मानो आपके पास एक खुदाई वाली खुदाई खुदाई मशीन है, जो आपकी मदद से सोने की खनिजों को पहचानती है। आप इस मशीन को सिखाते हैं कि सोने की किस प्रकार की धड़कन होती है और कैसे सोने की जड़ों की तलाश करनी चाहिए। जब आप इसे प्रशिक्षित करते हैं, तो यह स्वयं सोने की जड़ों को पहचानने के लिए क्षमता विकसित करती है और आपको बता सकती है कि कहीं किसी और जगह पर भी सोने की जड़ें मौजूद हो सकती हैं। इसी तरह, AI कंप्यूटर और मशीनों को सीखने और समस्याओं को हल करने की क्षमता प्रदान करती है।

    इस तरह से, आपके द्वारा प्रशिक्षित किए गए कंप्यूटर या मशीन स्वयं नई जानकारी प्राप्त करते हैं और नई स्थितियों का समाधान निकालने में मदद करते हैं। यही कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का सिद्धांत है!

    artificial Intelligence and its future

    आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के भविष्य की आसान दुनिया की खोज!

    एआई एक नया क्षेत्र है जिसे अभी  “कमजोर एआई” के रूप में बताया  जाता है (सीमाओं के कारण।) हालांकि, मज़बूत एआई की स्थापना करना आर्टिफीसियल इंटेलेजन्स का भविष्य है। वर्तमान में एआई केवल कुछ विशिष्ट कार्यो में मानवों को हरा सकती है, लेकिन विश्वास किया जाता है कि भविष्य में, एआई मानवों को सभी ज्ञानात्मक कार्यों में हरा सकेगी। इसके निश्चित रूप से सकारात्मक और नकारात्मक परिणाम होंगे।

    एआई के भविष्य की ओर बढ़ते समय, पहले यह समझना जरुरी है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है और वह आनेवाले सालो में कहाँ तक पहुँची है। “एआई मशीनों या कंप्यूटर नियंत्रित रोबोटों की क्षमता है कि वे उन कार्यों को कर सकें जिन्हें बुद्धिमत्ता से जोड़ा जा सकता है।” इस परिणामस्वरूप, एआई एक कंप्यूटर विज्ञान की शाखा है जिसका लक्ष्य बुद्धिमत्ता की सामर्थ्य वाली मशीनें बनाना है जो मानव हैबिट्स को नकल कर सकें।

    एआई को इसकी क्षमताओं के आधार पर तीन श्रेणियों में बांटा
    जा सकता है:

    नैरो एआई: Narrow AI


    यह विशिष्ट कार्यों को बुद्धिमत्ता से पूरा करने की क्षमता रखता है। एआई अब एक सिमित स्थिति में है।


    सामान्य एआई:Generаl АI

    आर्टिफिशियल सामान्य बुद्धिमत्ता, यानी एजीआई, एक शब्द है जिसका अर्थ होता है मशीनें जो मानव बुद्धिमत्ता की मिमिक्री कर सकती हैं।

    सुपर एआई:Suрer АI

    सुपर एआई मानवों से उत्कृष्ट ज्ञान क्षमताओं वाली आत्मसंज्ञान योग्य एआई है। यह एक स्तर है जिस पर ऐसी मशीनें होती हैं जिनकी मानवों की तुलना में उच्च कोग्निटिव क्षमताएँ होती हैं और वे किसी भी कार्य को कर सकती हैं जो कोई मानव कर सकता है।
    वर्तमान में, एआई को “नैरो एआई” या “कमजोर एआई” के रूप में देखा जा सकता है, जिसमें यह केवल विशिष्ट कार्य कर सकता है। स्वयं चलने वाली गाड़ियां, आवाज पहचान, और अन्य तकनीकें इसके उदाहरण हैं।

     

    दस साल पहले, आईए की भविष्य की दिशा में कैसा नजरिया था?


    10 साल पहले, लगभग 2013 के आस-पास, AI का भविष्य उत्साह, संदेह था। कई प्रवृत्तियाँ और विचार उस समय उभरने लगे थे, जो पिछले दस वर्षों में AI में की गई प्रगतियों की आधारशिला रखी। यहां कुछ मुख्य पहलु हैं जिनके बारे में विचार किए जा रहे थे कि AI के भविष्य कैसा हो सकता था:

    मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में अधिक विकास: मशीन लर्निंग, विशेष रूप से डीप लर्निंग, को महत्वपूर्ण ध्यान मिल रहा था। अनुसंधानकर्ता बड़े डेटासेट्स पर गहरे न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करके चित्र और भाषण पहचान जैसी जटिल समस्याओं का समाधान करने में कदम रख रहे थे।

    प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में प्रगति: प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में प्रगति हो रही थी, लेकिन ऐसे AI सिस्टम की धारणा कि वे मानव जैसे पाठ को समझते हैं और उत्पन्न करते हैं, अब तक विज्ञान-कथा की श्रेणी में थी। भाषा मॉडलों की सीमाएँ और उनकी परिस्थितिकता और सूक्ष्मता के साथ उनकी संघटना की चुनौतियों की स्पष्टता थी।

    स्वास्थ्य सेवाओं में AI: स्वास्थ्य सेवाओं में AI का अनुप्रयोग करने की बढ़ती रुचि थी, बीमारी के उपचार के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण से लेकर व्यक्तिगत चिकित्सा तक। AI को एक टूल के रूप में देखा जा रहा था जिससे डॉक्टर को अधिक सूचित निर्णय लेने में मदद कर सके ।

    ऑटोमेशन और नौकरियों पर असर: AI के आने पर नौकरियों और अर्थव्यवस्था पर के असर के बारे में चिंताएं उठ रही थीं। हालांकि स्वचालन पुरानी धारणा नहीं थी, AI के व्यापक रूप से कार्यों को स्वचालित करने की संभावना अब तक दिखाई देने लगी थी, जिससे नौकरियों के बदले जाने और वर्कफोर्स को फिर से ट्रेनिंग करने की आवश्यकता हो रही थी

    नैतिकता और पक्षपात: AI को समाज के विभिन्न पहलुओं में शामिल करने के साथ-साथ नैतिकता, पक्षपात और न्याय के सवाल भी उभर रहे थे। चर्चाएँ शुरू हो रही थीं कि कैसे सुनिश्चित किया जाए कि AI सिस्टम निष्पक्ष हो और मानव मूल्यों के साथ तालमेल बैठाये |

    सेल्फ ड्राइविंग गाड़िया : सेल्फ ड्राइविंग गाड़िया की धारणा बढ़ रही थी, कुछ कंपनियां पहले ही प्रोटोटाइप का परीक्षण कर रही थीं। हालांकि, व्यापक स्वीकृति होने से पहले तकनीकी, और सामाजिक चुनौतियों को पार करने की बड़ी आवश्यकता थी।

    रोबोटिक्स और स्वचालन: सॉफ़्टवेयर-आधारित AI से आगे बढ़कर, रोबोटिक्स और स्वचालन में भी प्रगति हो रही थी। रोबोट्स को विनिर्माण से लेकर बुढ़ापे के लिए सहायता प्रदान करने जैसे कार्यों के लिए विकसित किया जा रहा था।

    मनोरंजन में AI: मनोरंजन उद्योग में AI द्वारा उत्पन्न किए गए सामग्री और ai चरित्र अधिक प्रमुख हो रहे थे। AI द्वारा लिखी गई लेखिकाएँ, संगीत और कला की धारणा बड़ी अद्भुत थी।

    सामान्य AI और सिंगुलैरिटी: मानव बुद्धि को मेल करने या पार करने की AI बुद्धिमत्ता के स्तर की (आमतौर पर “सामान्य AI” या “श्रेष्ठता” के रूप में जाना जाता है) धारणा की चर्चा हो रही थी, हालांकि अक्सर प्रासंगिक या सिद्धांतिक शब्दों में। ऐसी प्रगतियों के संभावित सामाजिक प्रभावों के बारे में विचार किए जा रहे थे।

    नियामक और नीति: सरकारें और संगठन AI के संबंधित तकनीकी और प्रसार को नियमित करने और नीतियों की आवश्यकता को ध्यान में रखने की शुरुआत कर रहे थे। AI प्रौद्योगिकियों के उचित विकास और प्रयोग की जिम्मेदारी कैसे सुनिश्चित की जाए, इसके बारे में चर्चाएँ शुरू हो रही थीं।

    कुल मिलाकर, 10 साल पहले, AI का भविष्य अध्यात्मिक संभावनाओं, तकनीकी चुनौतियों और नैतिक विचारों का संयोजन था। उस समय की कई प्रवृत्तियां और विचार वास्तविकता में विभिन्न तरीकों से प्रकट हुए है

    World of Artificial Intelligence’s Future Hindi

    Evolution of AI AI की विकास यात्रा:

    AI (Artificial Intelligence) की विकास यात्रा मानव सोच और तकनीकी प्रगति की एक दिलचस्प कहानी है। इसका विकास चरणबद्ध रूप से हुआ है:

    सिम्बोलिक AI (1950s-1960s): AI की शुरुआती दिनों में, विशेषज्ञ सिस्टम्स को विकसित करने का प्रयास किया गया था जो नियमों और प्रतीकों के आधार पर मानव मानसिकता को मॉडल करने का प्रयास करते थे।

    मशीन शिक्षा की शुरुआत (1950s-1960s): AI में मशीन शिक्षा की शुरुआत हुई, जिसमें कंप्यूटर्स को डेटा से सीखने की कोशिश की गई। इससे नए तरीके विकसित किए गए जिनसे कंप्यूटर स्वयं सिख सकते थे।

    एक्सपर्ट सिस्टम्स (1970s-1980s): एक्सपर्ट सिस्टम्स विकसित किए गए, जिनमें कंप्यूटर प्रशासनिक निर्णयों के लिए मानव विशेषज्ञता का उपयोग करते थे।

    न्यूरल नेटवर्क्स का पुनरावलोकन (1980s-1990s): न्यूरल नेटवर्क्स को फिर से देखा गया और इसे बेहतर तरीके से प्रशिक्षित किया गया। यह एक मानव मस्तिष्क की संरचना को मिमिक करने का प्रयास करता है।

    आवाज और भाषा की पहचान में विकसिति (2000s): इस दशक में, आवाज और भाषा की पहचान में तेजी से विकसिति हुई। यह स्पीच रिकग्निशन और मशीन अनुवाद जैसे क्षेत्रों में उपयोग किया गया।

    डीप लर्निंग की उच्चतम स्तर पर पहुँच (2010s): डीप लर्निंग ने AI में क्रांतिकारी बदलाव लाया। बड़े डेटासेट पर बड़े न्यूरल नेटवर्क्स की प्रशिक्षण के साथ, कंप्यूटर चित्र, भाषा, और गेमिंग की समस्याओं को हल करने में सक्षम हुए।

    सामान्य AI की दिशा में अग्रसरी (2020s): सामान्य AI की दिशा में प्रगति जारी है, जिसमें AI सिस्टम्स को अलग-अलग क्षेत्रों में मानवों की तरह सोचने और कर्म करने की क्षमता दी जा रही है।

    नैतिकता और संविदानिक मुद्दे (वर्तमान): AI की विकास यात्रा के साथ, नैतिकता, न्याय, और उपयुक्त नीतियों के मुद्दे भी महत्वपूर्ण हो रहे हैं। संविदानिक और नैतिक मामलों को समझने और समाधान करने के लिए समाज और संगठन एकसाथ काम कर रहे हैं।

    इस प्रकार, AI की विकास यात्रा ने मानवता के लिए नई संभावनाओं की दिशा में महत्वपूर्ण परिवर्तन किए है।

     

    What is Ai in Hindi

    Future of Artificial Intelligence आर्टिफीसियल इंटेलेजन्स का भविष्य

    आने वाले समय में कुछ बड़े ही रोचक बदलाव हो सकते हैं। एक तरह से तो आपके फ़ोन में जो आसिस्टेंट होता है, जैसे कि एक्सिस्टेंट , वह बिलकुल ही सरल रूप में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उदाहरण है। ये आपकी बातों को समझ सकते हैं और उसके अनुसार आपकी मदद कर सकते हैं।

    एक और उदाहरण है वाहनों में इसका प्रयोग। भविष्य में, हम स्वयं चलने वाली गाड़ियों को भी देख सकते हैं, जो स्वयं चल सकती हैं बिना किसी की मदद के। ये गाड़ियाँ समझ सकेंगी कि किस तरह से सुरक्षित तरीके से मंजिल तक पहुँचना है और वो खुद ही चल सकेंगी।

    आगे बढ़कर, डॉक्टर्स के पास भी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल हो सकता है। वो रोगियों की बीमारियों को जल्दी से पहचान सकते हैं और उनका इलाज करने के लिए सटीक सलाह दे सकते हैं।

    इन सारे उदाहरणों से हम देखते हैं कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हमारे जीवन को कैसे सरल और सुखद बना सकता है। यह न केवल हमारे कामों को आसानी से करने में मदद कर सकता है, बल्कि हमारी ज़िन्दगी को और भी बेहतर बना सकता है।

    स्वास्थ्य सेवा उद्योग में भी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI)

    स्वास्थ्य सेवा उद्योग में भी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का महत्वपूर्ण योगदान हो सकता है। यह तकनीक डॉक्टर्स और रोगियों के बीच संवाद को सुगम और सरल बना सकती है।

    एक उदाहरण के रूप में, विचार करें कि कोई व्यक्ति किसी अजीब सी बीमारी से पीड़ित है, और डॉक्टर को इस बीमारी की पहचान करने में मुश्किल हो रही है। यहाँ, AI एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है। डॉक्टर्स के पास उपलब्ध डेटा की मदद से, AI संभावित डायग्नोसिस्टिक्स प्रस्तुत कर सकता है, जो डॉक्टर को सही दिशा में जाने में मदद कर सकता है। इससे उचित उपचार का समय पर आरंभ हो सकता है और रोगी की स्थिति में सुधार हो सकती है।

    एक और उदाहरण है चिकित्सा रिकॉर्ड्स की प्रबंधन में AI का योगदान। बड़े अस्पतालों में, बड़ी संख्या में चिकित्सा रिकॉर्ड्स होते हैं जिन्हें संभालना काफी मुश्किल हो सकता है। AI डेटा को संरचित रूप में रखने में मदद कर सकता है और उपयुक्त जानकारी को सही समय पर उपलब्ध करवा सकता है।

    इस तरह से, AI स्वास्थ्य सेवा में उपयोग हो सकता है जिससे रोगियों को सही उपचार मिल सके और चिकित्सकों को भी सहायता मिले।

    शिक्षा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI)

    शिक्षा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का प्रयोग करके एक नया समय आया है। यह तकनीक शिक्षा के क्षेत्र में भी नए तरीके से विकास कर रही है।

    एक उदाहरण के रूप में, सभी छात्रों की व्यक्तिगत शिक्षा प्रदान करने के लिए AI का इस्तेमाल हो सकता है। हर छात्र की विशेषताओं, स्थितियों और गुणों को मद्देनज़र रखते हुए AI सिखने के प्रक्रिया को अनुकूलित कर सकता है। इससे विद्यार्थियों को उनके शिक्षा कार्यक्रम के अनुसार विशिष्ट सामग्री मिलती है जो उनकी समझ को बढ़ावा देती है।

    दूसरे उदाहरण के रूप में, शिक्षकों को AI सहायक के रूप में उपयोग किया जा सकता है। शिक्षकों को पाठ योजनाएँ तैयार करने और छात्रों की प्रगति को मॉनिटर करने में मदद मिल सकती है।

    एक और रोचक उपयोग है विर्चुअल लेब्स का। छात्रों को विभिन्न विज्ञान प्रयोगों को सिमुलेट करने का मौका मिलता है, जिससे वे स्वयं को शिक्षित कर सकते हैं और विज्ञान में गहराई से समझ पा सकते हैं।

    इस तरह से, AI शिक्षा के क्षेत्र में भी नए दिशानिर्देश प्रदान कर सकता है जिससे शिक्षा की गुणवत्ता और पहुँच में सुधार हो सके।

    सप्लाई चैन में भी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI)

    सप्लाई चैन में भी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का प्रयोग करने से उपयोगकर्ताओं को कई तरह के लाभ हो सकते हैं। यह तकनीक सप्लाई चैन को स्मार्ट और अधिक प्रभावी बना सकती है।

    एक उदाहरण के रूप में, सप्लाई चैन में AI का उपयोग स्टॉक प्रबंधन में किया जा सकता है। उसे सिखने के लिए डेटा एकत्रित किया जा सकता है जिससे पूर्वानुमान बनाने में मदद मिल सकती है कि कितने स्टॉक आवश्यक होंगे और कब। इससे अतिरिक्त स्टॉक की समस्या को कम किया जा सकता है और आपूर्ति श्रृंखला को अधिक प्रबल बनाया जा सकता है।

    आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग लॉजिस्टिक्स में भी किया जा सकता है। यह डेटा का उपयोग करके विभिन्न प्राथमिकताओं को सेट कर सकता है, जैसे कि वाहनों की मार्गनिर्धारण, वाहनों की मेंटेनेंस और अन्य सामग्रियों के लिए निर्धारित मार्गों का चयन। इससे प्रोसेस को स्मूथ और अधिक सुरक्षित बनाने में मदद मिल सकती है।

    एक और उदाहरण है उत्पाद की गुणवत्ता की निगरानी के लिए AI का उपयोग। AI कम्प्यूटर विज़न का उपयोग करके उत्पादों की छवियों को विश्लेषण कर सकता है और गुणवत्ता मानकों के अनुसार उन्हें वर्गीकरण कर सकता है।

    इस तरह से, AI सप्लाई चैन में कुशलता और प्रभावता ला सकता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को और बेहतर सेवाएं मिल सकती हैं।

    खुदरा व्यापार में भी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) A in Retailing

    खुदरा व्यापार में भी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का उपयोग कई तरीकों से किया जा सकता है जो खुदरा व्यवसाय को अधिक प्रभावी बना सकते हैं।

    एक उदाहरण के रूप में, AI का उपयोग ग्राहक की व्यक्तिगत पसंदों और आवश्यकताओं को समझने में किया जा सकता है। खुदरा कंपनियाँ डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करके ग्राहक के खरीद की व्यवस्था को समझ सकती हैं और उसके आधार पर उन्हें व्यक्तिगत प्रस्ताव दे सकती हैं।

    विपणन में AI का उपयोग स्थानीय पेशेवर विक्रेताओं के लिए भी महत्वपूर्ण हो सकता है। वे विक्रेताओं को उनकी खोज और आवश्यकताओं के आधार पर उपयुक्त विपणन रणनीतियाँ प्रदान करने में AI का सहारा ले सकते हैं।

    विशेष रूप से ई-कॉमर्स में, AI की मदद से ग्राहकों को उनकी खोजों और खरीदों के आधार पर व्यक्तिगत प्रस्ताव और सुझाव दिए जा सकते हैं।

    स्टॉक प्रबंधन में भी AI का उपयोग किया जा सकता है, जो अनुमानित डिमांड के आधार पर स्टॉक की व्यवस्था कर सकता है और उपयुक्त समय पर स्टॉक खरीद सकता है।

    इस तरह से, AI खुदरा व्यापार में नए संभावनाओं को खोल सकता है जो खुदरा उद्यम को सुधारकर उपयोगकर्ताओं को और बेहतर सेवाएं प्रदान कर सकता है।

    विज्ञापन में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई)

    विज्ञापन में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का उपयोग करने से हमें विज्ञापनों में कई सुधार देखने को मिल सकते हैं। यह तकनीक हमें विज्ञापन बनाने की प्रक्रिया को और समझदार बना सकती है।

    जैसे कि, विज्ञापन कैम्पेन को एआई की मदद से समझना आसान हो जाता है। यह डेटा के साथ काम करके सही नतीजे देने में मदद कर सकता है, बिना यह कि हमें एक बड़ी राशि का निवेश करने की आवश्यकता हो। इससे विज्ञापन कैम्पेन को लक्ष्य दर्शकों के लिए अधिक प्रभावी बनाने में मदद मिलती है।

    दूसरे उदाहरण में, एआई का उपयोग विज्ञापन के प्रभाव को समझने में किया जा सकता है। सेंटिमेंट विश्लेषण उपकरण से आपके ग्राहकों की भावनाओं को समझ सकते हैं और विज्ञापन की सफलता को माप सकते हैं।

    आगे बढ़कर, एआई विज्ञापन के लिए लक्ष्य दर्शकों की पहचान में मदद कर सकता है और उन्हें और बेहतर प्रस्ताव देने में मदद कर सकता है।

    इस तरह से, एआई विज्ञापन क्षेत्र में नए संभाविताओं को खोल सकता है, जिससे विज्ञापनों को समझने में आसानी हो और उन्हें अधिक प्रभावी बना सकता है।

    दस साल पहले, आईए की भविष्य की दिशा में कैसा नजरिया था?

    भविष्य में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का प्रभाव

    भविष्य में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का प्रभाव अत्यधिक महत्वपूर्ण हो सकता है। यह तकनीक विभिन्न क्षेत्रों में गहरे परिवर्तन और सुधार प्रदान कर सकती है।

    व्यवसायिक क्षेत्र में बदलाव: एआई का उपयोग व्यवसायों में और अधिक प्रभावी और स्मार्ट प्रक्रियाओं की निर्माण में किया जा सकता है। इससे काम की गति बढ़ सकती है, लोगों के लिए नई नौकरियों का आवागम हो सकता है, और उत्पादों और सेवाओं की गुणवत्ता में सुधार हो सकता है।

    शिक्षा में परिवर्तन: एआई शिक्षा के क्षेत्र में भी बदलाव ला सकता है। यह विद्यार्थियों को व्यक्तिगत शिक्षा प्रदान करने में मदद कर सकता है, सिखाने की प्रक्रिया को अनुकूलित कर सकता है, और नए शिक्षा प्रतिक्रिया के तरीके प्रस्तुत कर सकता है।

    स्वास्थ्य सेवाएँ: एआई के साथ, चिकित्सा डायग्नोसिस्टिक्स, उपचार प्लानिंग, और दवाओं की प्राथमिकताओं को समझने में मदद मिल सकती है।

    विज्ञापन और विपणन: एआई के साथ, विज्ञापनों को व्यक्तिगत करने का क्षमता बढ़ सकता है, ग्राहकों की भावनाओं को समझ सकता है, और नए विपणन रणनीतियों का निर्माण कर सकता है।

    संवादनशील तंत्रिकाएँ: AI भविष्य में वाणिज्यिक और व्यक्तिगत संवाद को भी संवादनशील बना सकता है, जैसे कि वीडियो कॉल्स, चैटबॉट्स, और व्यक्तिगत सहायता सिस्टम।

    स्वायत्त गाड़ियाँ: स्वायत्त गाड़ियों में AI के प्रयोग से सुरक्षा और सार्वजनिक परिवहन में सुधार हो सकता है।

    इस प्रकार, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अवश्यकता के साथ, इसका भविष्य में महत्वपूर्ण और सकारात्मक प्रभाव हो सकता है, जिससे हमारे जीवन के कई पहलु बेहतर हो सकते हैं।

     

    jobs in Artificial

    आर्टिफिशल इंटेलेजन्स और काम का भविष्य

    आगामी कुछ वर्षों में, AI के साथ काम करने का तरीका बदल सकता है। कुछ पेशेवर काम जैसे कि डेटा कलेक्शन , जनरल कैलकुलेशन और डाटा टैब्यूलेशन आदि कामों को AI के साथ आत्मतस्कर किया जा सकता है। यह तकनीक अनुरूपता और वैशिष्ट्यपूर्णता की दिशा में काम करने में अधिक सहायक हो सकती है।

    AI के साथ काम करने से नए कौशल और प्रशिक्षण की आवश्यकता बढ़ सकती है। लोगों को अपने कौशलों को अपडेट करने और नए तकनीकी ज्ञान को सीखने के लिए प्रेरित करना होगा ।

    AI से बचाव नहीं किया जा सकता है, लेकिन यह भी सच है कि AI के साथ काम करने से कुछ प्रकार के काम बहुत कम हो सकते हैं। यह नए काम के अवसर पैदा कर सकता है, जैसे कि AI विकास और प्रबंधन के काम में।

    सारांशत: AI के आगमन से काम के तरीके में बड़े बदलाव की संभावना है। यह हमारे काम की प्रक्रियाओं में सहायक हो सकता है, लेकिन साथ ही नए कौशल और ज्ञान की आवश्यकता भी बढ़ा सकता है। इससे कुछ काम कम हो सकते हैं, लेकिन नए काम के अवसर भी उत्पन्न हो सकते हैं।

    आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की खतरा

    आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की खतरा

    AI की तेजी से बढ़ती हुई प्रगति ने कई चिंता का कारण बनाया है, क्योंकि इसके साथ कुछ खतरे भी आ सकते हैं। यहां कुछ आवश्यक बिंदुओं का उल्लेख किया गया है:

    कार्य स्थान की खतरा: AI के आगमन से कुछ पेशेवर कामों के लिए मानव की आवश्यकता कम हो सकती है, जिससे नौकरी की स्थिति प्रभावित हो सकती है।

    दुरुपयोग का खतरा: AI को दुरुपयोग करके नकली खबरें या खतरनाक कार्रवाईयों की योजना बनाने का खतरा हो सकता है।

    गोपनीयता का खतरा: AI के उपयोग से व्यक्तिगत जानकारी की चोरी या गोपनीयता की भंग का खतरा हो सकता है।

    मानवता की ज़रुरतों का असमर्थन: अधिकतम कामों की आवश्यकताओं को समझने में AI का असमर्थन हो सकता है, जिससे समाज में असंतुष्टि बढ़ सकती है।

    कर्मचारियों की प्रतिष्ठा का खतरा: कुछ क्षेत्रों में, AI के आने से कर्मचारियों की प्रतिष्ठा और महत्व कम हो सकता है।

    इन खतरों के साथ-साथ, समय रहते AI के उपयोग की नीतियों और नियमों की आवश्यकता होती है ताकि हम इसके नकारात्मक प्रभावों से बच सकें।

    Step by Step Guide to Know Machine Learning
    29Aug, 2023
    Step by Step Guide to Know Machine Learning for Data Analytics

    Machine learning is like teaching computers to learn from data and use that learning to make smart decisions or predictions. It’s like giving a computer the ability to get better at something by showing it examples, just like how we learn from experience. These examples help the computer recognize patterns and make educated guesses about new situations. This can be super helpful in solving all sorts of problems, from recommending movies to diagnosing diseases, and even driving cars!

    Machine learning is a field of artificial intelligence that focuses on developing algorithms and models that allow computers to learn and make predictions or decisions based on data.

    Here’s a step-by-step overview of the typical process:

    Define the Problem:

    At the very beginning, you need to clearly understand what you want to achieve using machine learning. This involves framing the problem in a way that a computer can solve. For instance, imagine you work at a movie streaming service, and you want to recommend movies to users. Your problem could be defined as “How can we use user preferences and viewing history to suggest movies they might enjoy?”

    Defining the problem” in machine learning is like deciding what kind of question you want a computer to answer using a bunch of information. Imagine you’re teaching a computer to identify whether a fruit in a picture is an apple or an orange.

    So, your problem is: “Can the computer look at pictures of fruits and figure out if it’s an apple or an orange?”

    This step is important because it helps the computer know exactly what it’s trying to do. Just like how you need to know what you’re looking for before you start searching for it, the computer needs a clear goal too.

    Gather Data:

    Imagine you’re training a super-smart pet to recognize your friends. To do that, you’d show it pictures of your friends and explain who’s who. The more pictures you have, the better your pet gets at recognizing them.

    Now, think of the super-smart pet as your computer, and the pictures as data. In the world of machine learning, data is like a bunch of pictures, information, or examples that your computer uses to learn. Just like you need lots of pictures to teach your pet to recognize friends, your computer needs a bunch of data to learn and make smart decisions.

    Let’s say you’re working on a project to predict if it’s going to rain tomorrow. You’d gather data like past weather information—things like temperature, humidity, wind speed, and whether it rained or not. This data helps your computer find patterns. If it notices that it tends to rain when humidity is high, it can use that pattern to make predictions.

    In a fun twist, let’s say you’re training a robot chef to make the perfect omelette. You’d collect data about ingredients, cooking times, and different techniques. This way, your robot can learn how to make a fantastic omelette based on what it’s seen before.

    So, gathering data is like building a treasure trove of examples for your computer to learn from. Just like you train a dog with lots of tricks, you’re training your computer with tons of information. The richer and more diverse your data, the smarter your computer becomes at understanding the world and making predictions or decisions.

    Data Preprocessing

    Think about baking cookies. Before you start baking, you gather all the ingredients like flour, sugar, and chocolate chips. But hold on a second—do you use flour straight from the bag without sifting it? Probably not! You might need to remove any lumps and make sure it’s nice and smooth. That’s a bit like what we do with data preprocessing.

    When we collect data for a project, it’s like getting all the ingredients for a recipe. But just like flour might have lumps, our data could have issues too. Data might have missing values, mistakes, or be in different formats. This is where data preprocessing comes in.

    For instance, let’s say you’re studying student performance, and some students didn’t fill in their ages. That’s a missing value, and your analysis might not work well if you ignore it. Data preprocessing involves deciding what to do—do you estimate the missing age based on other information, or do you leave it out altogether?

    Imagine you’re making a salad, and some of your ingredients have spots. You’d cut off the bad parts, right? Similarly, in data preprocessing, you might remove or correct the problematic parts of your data to make it more reliable.

    Now, consider this: you have data about customer addresses, but some addresses are in short forms, while others are in long forms. To make things consistent, you’d convert all addresses to the same format. In data preprocessing, you’d do something similar—making sure your data is in a standardized and consistent format.

    So, just as you get your ingredients ready for baking by cleaning and preparing them, data preprocessing ensures that your data is cleaned, organized, and ready to be used for creating accurate and effective machine learning models.

    दस साल पहले, आईए की भविष्य की दिशा में कैसा नजरिया था?

    Feature Selection/Engineering:

    Features are the different pieces of information that the computer uses to make predictions. In our movie example, features could include a user’s age, genre preferences, and the average rating they usually give.

    Think of baking a cake this time. When you’re making a cake, you don’t just throw in random ingredients—you carefully select the flavors and textures you want. Similarly, in machine learning, you don’t just throw in all the data you have as features; you pick the most important and relevant ones.

    Imagine you’re baking a chocolate cake. Your main ingredients might be chocolate, flour, sugar, and eggs. These ingredients are like the key features in your data that really matter for making predictions.

    In the movie recommendation scenario, the computer needs to decide which pieces of information are the most important for guessing what movies someone might like. These pieces of information are your features. So, for each user, you might use features like their age, the genres they enjoy, and how often they rate movies.

    But here’s where it gets really interesting. Sometimes, you might not have all the features you need. It’s like making a cake without all the usual ingredients. That’s where “Feature Engineering” comes in. Just as a baker might add some vanilla extract to enhance the cake’s flavor, in machine learning, you might create new features from the existing ones to improve the model’s understanding.

    For instance, you might not have “movie watching time” as a feature, but you know that people often watch action movies in the evenings and comedies during weekends. So, you engineer a new feature that captures this pattern.

    In both cases, the goal is to choose the right ingredients (features) to make the best cake (model) possible. Just like each ingredient adds to the cake’s taste, each feature contributes to the model’s ability to make accurate predictions.

    So, feature selection is like being a skilled chef, carefully selecting the right ingredients for your dish. Feature engineering is like adding a dash of creativity to enhance the flavors and make your machine learning model even better at its job!

     

    Split Data:

    You divide your data into different parts: one to teach the computer (training data) and another to test how well it learned (testing data). This helps you understand if the computer is making accurate predictions on new, unseen data.

    explore “Split Data” with a relatable example:

    Think about learning to ride a bicycle. When you’re learning, you start with training wheels—a bit of extra help. But you also need to practice without them to make sure you can ride confidently. Splitting data is kind of like this—helping the computer learn, then seeing if it can do well on its own.

    Imagine you’re teaching a robot friend to tell the difference between dogs and cats. You have a bunch of pictures of furry friends, and you want the robot to learn from them. So, you split these pictures into two groups.

    The first group is like the training wheels—it’s the “training data.” You show your robot hundreds of pictures and tell it which ones are dogs and which are cats. The robot looks at the features of each picture—like the shapes of ears, noses, and tails—and learns to recognize the differences.

    Now, it’s like taking off the training wheels. You have a second group of pictures—the “testing data.” But this time, you don’t tell the robot which pictures are dogs or cats. You want to see if it can figure it out on its own based on what it learned from the training data.

    Imagine you’re the robot’s teacher. You show it a new picture from the testing data, and it says, “Hmm, I think this is a dog!” You compare its answer to what you know is right. If it gets it wrong, you help it understand why so it can improve.

    By splitting the data, you’re making sure the robot can handle more than just the pictures it practiced on. It’s like checking if you can ride your bike without the training wheels on different paths—uphill, downhill, and around corners.

    So, splitting data is a bit like training your robot friend to be a smart detective. It studies some pictures, then tests its skills on new ones to make sure it can tell dogs from cats all on its own.

     

    What is Ai in Hindi

    Choose a Model:

    Select an appropriate machine learning algorithm or model that suits your problem. The choice of model depends on the nature of the data and the task at hand (e.g., classification, regression, clustering, etc.). in engaging content with example in machine learning.

    Imagine you’re the captain of a spaceship, and your mission is to sort out emails coming from space. Some of these emails might be good messages from your friends, while others could be space spam that you don’t want.

    Now, the spaceship doesn’t understand words like we do, so you need to teach it how to decide if an email is good or space spam. You’ll do this using a special calculator called the “Space Email Classifier.”

    First, you teach the classifier by showing it lots of example emails that you’ve already marked as either good or space spam. The classifier pays attention to the different space words in these emails. It learns which words are often in good emails and which words are usually in space spam.

    When a new email arrives, the classifier looks at all the space words in it. It starts calculating the chances that this email is either good or space spam. It’s like the classifier is asking itself, “Hey, based on the words I know, is this more likely to be a nice message or yucky space spam?”

    Once it does its calculations, the classifier decides if the email is good or space spam. You just need to tell your spaceship to follow what the classifier says.

    Remember, this classifier isn’t super smart like a human. It might sometimes get confused by tricky space words or miss some clues. But with enough practice, it gets better at telling good emails from space spam.

    So, the Space Email Classifier is like your trusty space buddy that helps you keep your inbox clean from those pesky space spams!

     

    Model Training:

    Think of training the model like teaching a robot how to recognize different types of fruit, like apples and oranges.

    Gather Training Fruits: You start by collecting a bunch of fruits – some apples and some oranges. These fruits are like your training data. Each fruit represents an email, and the features of the fruit (like color, size, texture) are like the words in the email.

    Label the Fruits: You carefully label each fruit as either “apple” or “orange.” This is your way of telling the robot what each fruit is. Similarly, in the email world, you have some emails labeled as “spam” and others labeled as “not spam.”

    Learn Fruit Features: Now, you show the robot the labeled fruits. It observes the features of the fruits (like the colors and sizes) and starts to notice patterns. For example, it learns that red and round fruits are usually apples, while orange and bumpy fruits are typically oranges.

    Learn Email Words: In the email world, the Naive Bayes Classifier pays attention to the words in each email. It learns which words are commonly found in spam emails and which words are more often in legitimate emails. It’s like teaching the robot which words are associated with apples and which are associated with oranges.

    Calculate Probabilities: Just like the robot figures out the chances that a fruit is an apple or an orange based on its features, the Naive Bayes Classifier calculates the probabilities that an email is spam or not spam based on the words it contains. It does this using some math magic from Bayes’ theorem.

    Adjust the Model: As the robot makes a few mistakes in identifying fruits, you correct it and it gets better over time. Similarly, during training, the Naive Bayes Classifier adjusts its calculations based on the labeled emails to improve its predictions.

    Ready for New Fruits: Once the robot is trained well, you can give it new, unlabeled fruits, and it can confidently say whether they’re apples or oranges. Likewise, when you have a new email, the Naive Bayes Classifier can tell you if it’s likely to be spam or not.

    Evaluation: After training, you need to test the robot with a set of fruits it hasn’t seen before to see how well it’s learned. Similarly, you evaluate the Naive Bayes Classifier using a separate set of emails that it hasn’t seen during training.

    Remember, just like the robot might struggle with weirdly shaped fruits, the Naive Bayes Classifier might make mistakes with tricky emails. But with a good amount of training and lots of examples, it becomes better at its job!

     

    Hyperparameter Tuning:

    Think of hyperparameters as the secret ingredients and settings you use when baking cookies. You have to find the right combination to make the most delicious batch.

    Baking Cookie Analogy: Hyperparameter Tuning

    Basic Cookie Recipe: Imagine you have a basic cookie recipe that includes ingredients like flour, sugar, butter, and chocolate chips. This recipe is like your initial model with default hyperparameters.

    Experimentation: But you want your cookies to be perfect, so you start experimenting with different amounts of sugar, butter, and chocolate chips. These are like the hyperparameters of your model.

    Taste Testing: After each batch, you taste the cookies to see if they’re too sweet, not sweet enough, too crispy, or just right. Similarly, in machine learning, you evaluate the model’s performance using metrics like accuracy, precision, and recall.

    Adjusting Hyperparameters: If the cookies are too sweet, you might reduce the sugar in the next batch. Similarly, if your model is overfitting (performing well on training data but poorly on new data), you might adjust hyperparameters like regularization strength to make it more generalizable.

    Learning Rate: Imagine the speed at which you mix the cookie dough as the “learning rate” of your recipe. Too fast, and the dough might splatter everywhere. Too slow, and it takes forever. In machine learning, the learning rate controls how fast the model adapts to the data.

    Batch Size: When you bake multiple batches of cookies, you might bake a few at a time or a whole tray. This is like adjusting the batch size in your model. Smaller batch sizes can make learning more noisy, while larger batch sizes might be slower but steadier.

    Optimal Combination: Through multiple baking experiments, you find the perfect combination of ingredients, mixing speed, and baking time. This makes your cookies turn out amazing every time. Similarly, in machine learning, tuning hyperparameters helps you find the best settings for your model to achieve top-notch performance.

    Practice Makes Perfect: Just like you improve your cookie-baking skills over time, you become better at tuning hyperparameters as you gain more experience in machine learning.

    Remember, hyperparameter tuning is like fine-tuning a musical instrument to play the perfect melody. It might take some trial and error, but once you find the right tune, your model’s performance can really shine!

     

    Model Evaluation:

    Assess the model’s performance using the validation set. Common evaluation metrics include accuracy, precision, recall, F1-score, and more, depending on the specific task.

    ice Cream Flavor Analogy: Model Evaluation

    Imagine you’re at an ice cream parlor, trying out different flavors to find your favorite. Each ice cream flavor represents a different model, and you’re the judge looking for the tastiest one.

    Taste Test: To decide which ice cream flavor you like best, you start by tasting a little bit of each flavor. This is like evaluating each model’s performance using a validation set.

    Accuracy = Correct Guesses: Think of accuracy as getting the flavors right. If the ice cream parlor has 10 flavors, and you correctly guess 8 of them, your accuracy is 80%. Similarly, if a model predicts 80 out of 100 emails correctly, its accuracy is 80%.

    Precision = Flavor Quality: Precision is like how many times the ice cream flavor you guessed was actually good. If you guess that 5 flavors are delicious, but only 3 of them are truly delicious, your precision is 3/5.

    Recall = Not Missing Out: Recall is about not missing any great flavors. If there are 10 delicious ice cream flavors, and you manage to taste 8 of them, your recall is 80%. In terms of models, if there are 100 spam emails, and your model identifies 80 of them, its recall is 80%.

    F1-Score = Tasty Balance: F1-score is like finding the right balance between flavors you guessed were great and flavors that were actually great. If you focus on guessing only a few great flavors and you get them all right, your F1-score will be high.

    Picking the Winner: After tasting all the ice cream flavors and considering their accuracy, precision, recall, and F1-score, you finally decide which one you love the most. In machine learning, after evaluating models, you pick the one that performs the best for your specific task.

    So, just like you find the yummiest ice cream flavor by considering different aspects, in machine learning, you choose the best model by looking at various metrics. Each metric helps you understand a different part of the model’s performance, just like each aspect of ice cream helps you decide which flavor is the most delicious!

     

    Iterate and Refine:

    Based on the evaluation results, make necessary adjustments to the model, such as modifying features, changing algorithms, or fine-tuning hyperparameters. This might involve multiple iterations.

    Pizza Recipe Refinement Analogy: Iteration and Refinement

    Imagine you’re a pizza chef working to create the most mouthwatering pizza recipe. You start with a basic recipe, but you know it’s not perfect yet. Just like in machine learning, you need to iterate and refine to make it better.

    Initial Pizza Recipe: You begin with a simple pizza recipe – crust, sauce, cheese, and toppings. This is like your initial model with its default settings and features.

    First Bake (Iteration 1): You bake your pizza following the basic recipe. Once it’s done, you take a bite and realize the cheese isn’t melted enough, and the sauce lacks flavor. This is like the first evaluation of your model – you see where it’s falling short.

    Refining Ingredients: To make the pizza better, you start refining the ingredients. You choose a different type of cheese that melts perfectly and tweak the sauce by adding more spices. Similarly, in machine learning, you adjust the model’s hyperparameters, change features, or even switch to a different algorithm.

    Second Bake (Iteration 2): You bake the pizza again with the improved ingredients. This time, the cheese is gooey, and the sauce is bursting with flavor. The pizza is much closer to your ideal. This corresponds to your second iteration of the model.

    Fine-Tuning: Now that you have a better base, you start fine-tuning. You experiment with the baking temperature, cooking time, and even the order of adding toppings. This fine-tuning is like adjusting hyperparameters and features in your model.

    Multiple Iterations: You repeat this process, baking and refining your pizza, until it’s absolutely amazing. Similarly, in machine learning, you iterate and refine your model multiple times, making incremental improvements based on evaluation results.

    The Perfect Pizza: After many iterations, you finally craft the perfect pizza recipe that everyone loves. This is like reaching a model that performs exceptionally well for your specific task.

    Continuous Improvement: Even after finding the perfect pizza recipe, you keep your eyes open for new ingredients or techniques that could make it even better. Similarly, in machine learning, you continually seek opportunities to improve your model, adapting it to changes in data or requirements.

    Just like refining your pizza recipe through multiple iterations leads to a delicious outcome, iteratively adjusting your model based on evaluation results helps you create a high-performing solution for your machine learning task.

    jobs in Artificial

    Final Testing:

    Once you’re satisfied with the model’s performance on the validation set, evaluate it on the testing set to get a final assessment of its real-world performance engaging content with example for layman.

    Trying a New Recipe Analogy: Final Testing

    Imagine you’re trying a new recipe for chocolate chip cookies. You’ve practiced making them a few times, adjusting the ingredients and steps to get the taste just right. Now it’s time for the final test.

    Practice Baking: You’ve baked the cookies a few times, changing the amount of sugar and chocolate chips, just like adjusting your model using the validation set. This practice helped you make the cookies better each time.

    Perfecting the Recipe: With each batch, you fine-tuned the recipe, making small changes based on how the cookies turned out. Similarly, in machine learning, you adjusted your model based on how well it performed on the validation set.

    Time to Impress: Now, you’re making a big batch of cookies to share with friends. This is like the final testing phase – you’re checking if your recipe (model) works well for new cookies (data) you haven’t seen before.

    Baking New Cookies: You follow the perfected recipe and bake the new batch of cookies. Just like your model uses what it learned from the validation set to make predictions, you’re using your recipe to make cookies.

    Taste Test: You and your friends taste the cookies and see if they’re as delicious as you hoped. If they match your expectations, it means your recipe is good. Similarly, if your model’s predictions on the testing set match the real outcomes, it’s performing well.

    Confidence Boost: If the cookies turn out great, you can trust your recipe to make yummy cookies in the future. Likewise, if your model performs well on the testing set, you can be confident that it’s ready to make accurate predictions in the real world.

    Sharing Your Success: You share your wonderful cookie recipe with your friends, knowing it’s a hit. In machine learning, if your model passes the final testing with flying colors, you can deploy it for practical tasks, sharing its predictions with others.

    So, just like trying out your perfected cookie recipe on a new batch helps you know if it’s truly reliable, testing your model on the testing set helps you understand its real-world performance. If it does well there, it’s like having a recipe that makes the tastiest cookies every time!

     

    Deploymen

    Deployment is the phase where your trained model transitions from the testing environment to real-world action. It’s like setting your robot, designed to water plants, out in the garden to actually water the plants. During deployment, your model starts making predictions on fresh data, providing practical insights much like your robot practically waters the plants without manual effort.

    Monitor and Maintain

    Monitor and Maintain” in the context of a layman example related to machine learning using a simple analogy:

    Imagine you have a virtual pet robot named RoboPet that you’ve trained to fetch a ball. You’ve programmed RoboPet to recognize the ball, pick it up, and bring it back to you. Just like how you need to take care of a real pet, you also need to take care of RoboPet to make sure it continues to behave well.

    Monitor:
    Monitoring RoboPet means keeping an eye on how well it’s performing its ball-fetching tasks. You might have a tablet that shows you a live video feed from RoboPet’s camera, allowing you to see how it detects and picks up the ball. You’re checking to make sure it’s not tripping over, missing the ball, or getting stuck.

    Maintain:
    Maintaining RoboPet involves doing things to keep it in good shape and functioning properly:

    Preventive Maintenance: Every week, you give RoboPet’s sensors a wipe to keep them clean and functioning well. You also check its wheels and joints to make sure they’re not getting rusty or stuck.
    Corrective Maintenance: One day, you notice that RoboPet is having trouble picking up the ball. You take a closer look and find that its grip mechanism is loose. You tighten it up, and now it’s back to picking up the ball smoothly.
    Adaptive Maintenance: Over time, you decide to teach RoboPet to recognize different types of balls, not just the one it was trained with. You update its programming to accommodate this new skill.
    Perfective Maintenance: You notice that RoboPet is sometimes taking a long route to reach you after fetching the ball. You adjust its pathfinding algorithms to make its movements more efficient.
    Benefits:
    By monitoring and maintaining RoboPet, you ensure that it continues to be a reliable and fun companion:

    It keeps fetching the ball successfully without any unexpected hiccups.
    It stays in good physical condition, which helps it move smoothly and perform well.
    Whenever you notice a small issue, you fix it before it turns into a bigger problem.
    As you add new features, RoboPet becomes even more versatile and enjoyable to interact with.
    Challenges:

    Time and Attention: Monitoring and maintenance take some of your time, but it’s worth it to have a well-behaved and functional RoboPet.
    Learning Curve: Figuring out how to fix or improve certain aspects of RoboPet might require a bit of trial and error.
    In this analogy, RoboPet represents a machine learning model, and monitoring and maintaining it mimic the processes of observing its performance, making adjustments, and ensuring it remains reliable and effective over time. Just as with a real pet, taking care of your machine learning “pet” helps you get the most out of it and avoids unexpected issues down the road.

    Supervised Machine Learning VS Unsupervised Machine Learning
    Top 10 Example of machine learning for Data Analytics
    22Aug, 2023
    Best Data Analytics Course in Dehradun Uttarakhand in Hindi

    क्या आप अपने करियर को आगे बढ़ाने और डेटा विश्लेषण कौशलों में सुधार करने की तलाश में हैं? हमारा डेटा विश्लेषण पाठ्यक्रम यही जगह है जहाँ आपको देखने को मिलेगा!

    इस व्यापक पाठ्यक्रम में, आपको डेटा प्रसंस्करण, डेटा दृश्यीकरण, सांख्यिकीय विश्लेषण, और बहुत कुछ जैसी डेटा विश्लेषण कौशलों को सीखने का अवसर मिलेगा। हमारे अनुभवी प्रशिक्षक आपको वास्तविक दुनिया के उदाहरणों के माध्यम से मार्गदर्शन करेंगे और आपको हाथों पर अभ्यास करने का मौका देंगे, जिससे आप अपनी कौशलता और आत्मविश्वास बढ़ा सकें।

    चाहे आप इस क्षेत्र में अभी शुरुआत कर रहे हों या फिर आप अपनी कौशलता में सुधार करने की सोच रहे हों, यह पाठ्यक्रम आपकी सफलता में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हमारे लचीले शिक्षा विकल्पों के साथ, आप खुद की गति पर ऑनलाइन पाठ्यक्रम ले सकते हैं या कक्षा के माध्यम से और उन उम्मीदवार डेटा विश्लेषणकार के साथ।

    अपनी डेटा विश्लेषण कौशलों में निवेश करना बड़े पैमाने पर फायदेमंद साबित हो सकता है, जैसे की वित्त, स्वास्थ्य, विपणन आदि क्षेत्रों में उच्च मांग वाले करियर के साथ। अपने करियर की संभावनाओं को सुधारने और सफलता की दिशा में अपने को तैयार करने के इस अवसर को मत गंवाइए। हमारे डेटा विश्लेषण पाठ्यक्रम में आज ही नामांकित हों!

    यह एक ऐसा दृष्टिकोण है जिसमें बेहतरीन प्रतिभा और उत्कृष्ट समाधानों का संगम होता है।

    विस्ताशिखा सॉल्यूशन्स प्राइवेट लिमिटेड की शाखा विस्ता अकैडमी उत्तराखंड के युवाओं को डेटा विश्लेषण और डेटा साइंस के क्षेत्र में प्रशिक्षण प्रदान करती है, साथ ही विस्ता सॉल्यूशन्स भी अपने ग्राहकों को समाधान प्रदान करती है।

    यह वह दृष्टिकोण है जिसमें सर्वोत्तम करियर और शिक्षा के संबंधित समाधानों का संगम होता है, जिससे श्रेष्ठ करियर सृजनात्मक रूप से उत्पन्न होते हैं और श्रेष्ठ प्रशिक्षण प्रदान किया जाता है।

    विस्ता अकैडमी कॉर्पोरेट नौकरी प्रशिक्षण में प्रमुख संस्थान है, जो डेटा विश्लेषण पाठ्यक्रम के साथ में एक्सेल, टेबलो, SQL और पावर बीआई के साथ नौकरी प्रशिक्षण प्रदान करता है।

    अपने सपनों की नौकरी पाने के लिए एक आवेदन भरें। आज ही नामांकन करें +9411778145।

    यह पाठ्यक्रम आपको क्या प्रस्तुत करता है?

    इस पाठ्यक्रम में आपको निम्नलिखित कौशलों का अवसर मिलेगा:

    डेटा प्रसंस्करण:

    आप सीखेंगे कि कैसे डेटा को साफ़ और तैयार किया जाता है, ताकि आप उसे विश्लेषण के लिए उपयुक्त बना सकें।

    डेटा दृश्यीकरण:

    इसके द्वारा आप सीखेंगे कि कैसे डेटा को चार्ट, ग्राफ़ और विज़ुअल उपकरणों का उपयोग करके समझाया जा सकता है।

    सांख्यिकीय विश्लेषण:

    आपको आवश्यक सांख्यिकीय तकनीकों का सीखने का अवसर मिलेगा, जिससे आप डेटा के पीछे के पैटर्न और ट्रेंड्स को समझ सकें।

    अन्य कौशल:

    इस पाठ्यक्रम में आपको डेटा विज़ुअलाइजेशन टूल्स जैसे कि Tableau और Power BI का अभ्यास करने का मौका मिलेगा, जो आपके विश्लेषण कौशल को और भी मजबूती देंगे।

    वास्तविक दुनिया के उदाहरण:

    आपको वास्तविक दुनिया के उदाहरणों के माध्यम से प्रैक्टिकल अनुभव प्राप्त होगा, जिससे आप अपने कौशलता को विकसित कर सकेंगे।

    इस पाठ्यक्रम से आपको डेटा विश्लेषण के क्षेत्र में महत्वपूर्ण नौकरी के अवसर मिल सकते हैं, जैसे कि वित्त, स्वास्थ्य, मार्केटिंग आदि। यह आपके करियर की संभावनाओं को बढ़ावा देने में मदद कर सकता है।

    पाठ्यक्रम में उपयोग होने वाले सॉफ्टवेर टूल्स के बारे में:

    Excel (एक्सेल):

    एक्सेल एक प्रमुख स्प्रेडशीट उपकरण है जिसका उपयोग डेटा की प्रसंस्करण, गणना, और प्रारूपण के लिए किया जाता है। यहाँ तक कि आप तालिकाओं में डेटा को संग्रहित कर सकते हैं और उसे अद्यतित कर सकते हैं।

    Tableau (टेबलो):

    टेबलो एक डेटा विज़ुअलाइजेशन टूल है जिसका उपयोग डेटा के विभिन्न पहलुओं को दृश्यीकरण करने के लिए किया जाता है। यह ग्राफ़ और चार्ट के माध्यम से डेटा को समझने में मदद करता है और पैटर्न और रिलेशनशिप का पता लगाने में सहायक होता है।

    SQL (एसक्यूएल):

    SQL डेटाबेस प्रबंधन के लिए एक प्रमुख डेटा भाषा है, जिसका उपयोग डेटा की प्रबंधन, चयन, जोड़ने, और विश्लेषण के लिए किया जाता है। यह आपको डेटाबेस से जानकारी प्राप्त करने और उसे आवश्यक तरीके से प्रस्तुत करने में मदद करता है।

    Power BI (पावर बीआई):

    पावर बीआई माइक्रोसॉफ्ट द्वारा विकसित गया एक डेटा विज़ुअलाइजेशन उपकरण है। यह आपको ग्राफ़, चार्ट, और अन्य विज़ुअल उपकरणों के माध्यम से डेटा को समझने और प्रस्तुत करने में मदद करता है।

    Python (पायथन):

    पायथन एक प्रसिद्ध प्रोग्रामिंग भाषा है जो डेटा साइंस और विश्लेषण के लिए व्यापक उपयोग होती है। इसका उपयोग डेटा प्रसंस्करण, मॉडलिंग, और विश्लेषण के लिए किया जा सकता है, जिससे आप अधिक गहराई तक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।

    इन उपकरणों का प्रयोग पाठ्यक्रम में डेटा विश्लेषण के कौशल में सुधार करने में मदद करता है और आपको वास्तविक डेटा विश्लेषण के क्षेत्र में एक स्वागतित कौशल सेट प्रदान करता है।

     

    डेटा विश्लेषण और डेटा साइंस 12 महीने का पाठ्यक्रम

    महीना 1-2: प्रस्तावना और डेटा प्रसंस्करण

    • डेटा विश्लेषण और डेटा साइंस का परिचय
    • डेटा प्राप्ति और शुद्धिकरण
    • डेटा स्ट्रक्चर्स और प्रसंस्करण
    • Python में डेटा प्रसंस्करण का अध्ययन

    महीना 3-4: डेटा विश्लेषण और दृश्यीकरण

    • डेटा विश्लेषण और फ़ीचर इंजीनियरिंग
    • डेटा विज़ुअलाइजेशन और ग्राफ़िकल प्रस्तुतिकरण
      Tableau और Power BI में विज़ुअलाइजेशन

    महीना 5-6: सांख्यिकीय विश्लेषण और मशीन लर्निंग

    • आपातकालिक विश्लेषण और पैटर्न पहचान
    • सांख्यिकीय विश्लेषण के उपकरण
    • मशीन लर्निंग की परिचय और सुपरवाइजड लर्निंग
    • प्रोजेक्ट: विश्लेषण और पूर्वानुमान के साथ डेटा साइंस प्रोजेक्ट

    महीना 7-8: अनुप्रयोग और विशेषिकरण

    • नैव बेसेड मॉडल और एन्सेंबलिंग
    • नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) का परिचय
    • समय श्रृंखला विश्लेषण और पूर्वानुमान
    • प्रोजेक्ट: NLP आधारित डेटा साइंस प्रोजेक्ट

    महीना 9-10: प्रोजेक्ट व्यवस्थापन और अद्यतन

    • प्रोजेक्ट चयन और प्रोजेक्ट व्यवस्थापन कौशल
    • प्रोजेक्ट अपडेट और मॉडल वैधता की जाँच
      प्रोजेक्ट: व्यवस्थित
    • प्रोजेक्ट प्रबंधन के साथ डेटा साइंस प्रोजेक्ट

    महीना 11-12: साक्षात्कार तैयारी और सीवी तैयारी

    • जॉब इंटरव्यू की तैयारी: तकनीकियों, स्वागत समय, और साक्षात्कार सवाल
    • सीवी तैयारी: डेटा विश्लेषण कौशल, प्रोजेक्ट, और शैली के साथ एक प्रभावशाली सीवी
    • प्रैक्टिस इंटरव्यू: मॉक साक्षात्कार और प्रतिक्रिया
      प्रोजेक्ट्स और अभ्यासक्रम से यह पाठ्यक्रम छात्रों को वास्तविक डेटा साइंस में माहिर बनाता है, साक्षात्कार तैयारी के साथ साथ आत्म-सुविधा और विशेषज्ञता विकसित करता है।

    डेटा विश्लेषण में जिम्मेदारियाँ

    डेटा विश्लेषण एक उत्कृष्ट क्षेत्र है जो डेटा के माध्यम से सुनहरे अवसरों का पता लगाता है। यहाँ हम आपको डेटा विश्लेषण के महत्वपूर्ण कार्यों के बारे में रोचक और मनोरंजनशील तरीके से बता रहे हैं:

    डेटा का सफाया करना –

    डेटा का रंगीन अभियान: डेटा विश्लेषण की पहली चुनौती है डेटा को शुद्ध करना और स्वच्छ बनाना। जैसे कि एक पांडित अपने आयरन को शर्बत से पारित करता है, वैसे ही डेटा एन्ट्री त्रुटियों को दूर करने का काम करता है।

    डेटा का बजार दिखाना –

    विज़ुअल डेटा का जादू: गानों के तरीके से डेटा को विज़ुअलीज़ करना डेटा विश्लेषण का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। बार चार्ट से लेकर वर्गांकन तक, यह आपको डेटा की दुनिया को नए दृष्टिकोण से देखने का अवसर देता है।

    आंकड़ों की कहानी कहना –

    सांख्यिकीय जादू: आंकड़ों की बुनाई और उनके पीछे की कहानी को समझना डेटा विश्लेषक की प्रमुख जिम्मेदारी है। यह उन पैटर्नों, रिलेशनशिप्स, और प्रतिसादों को खोजने में मदद करता है जो आंकड़ों में छिपे होते हैं।

    परियोजना की निगरानी –

    आपकी निरंतरता, हमारी निगरानी: परियोजनाओं की प्रबंधन में आपकी महत्वपूर्ण भूमिका होती है। समय की पालना, परियोजना की अद्यतन और वैधता की जाँच में आपका हुनर महत्वपूर्ण होता है।

    परियोजना की संप्रेरणा –

    क्रिएटिविटी का सफर: परियोजनाओं में विशेषिकरण के साथ नए-नए उत्कृष्ट तकनीकों का प्रयोग करना आपके पास साक्षात्कार की बिना माने डेटा को नए आयामों में ले जाता है।

    सुझाव और पूर्वानुमान –

    सही राह पर गाइड: आपकी डेटा विश्लेषण की माहिरी से व्यवसायिक और सूचना क्षेत्र में सुधार करने के लिए अनुशासन और सलाह की आवश्यकता होती है।

    साक्षात्कार की तैयारी –

    आत्म-प्रवीणता की राह: साक्षात्कार की तैयारी में आपकी डेटा विश्लेषण की कला, प्रोजेक्ट्स, और विशेषज्ञता आपके साथ रहती है।

    अगर आपके पास डेटा के साथ खेलने की पासिओं है, तो डेटा विश्लेषण आपके लिए ब्रिलियंट करियर का मार्ग हो सकता है!

    डेटा एनालिटिक्स में शुरुआती के लिए रोजगार अवसर

    डेटा एनालिटिक्स में शुरुआती के लिए रोजगार अवसर

     

    आजकल की डिजिटल दुनिया में, डेटा ही नया ताक़तवर है जिसका उपयोग न केवल व्यापार में हो रहा है, बल्कि विभिन्न क्षेत्रों में इसका महत्वपूर्ण योगदान हो रहा है, और इसी तरह से डेटा एनालिटिक्स एक नया और रोमांचक करियर अवसर प्रदान कर रहा है।

    1. डेटा एनालिस्ट:


    यह काम डेटा के बारे में गहरी जानकारी और समझ के साथ किया जाता है। यहाँ आपकी क्षमताओं का परीक्षण होता है क्योंकि आपको डेटा को विश्लेषण करके संदेहवादी जानकारी का पता लगाना होता है।

    2. डेटा साइंटिस्ट:


    डेटा साइंटिस्ट डेटा को मॉडलिंग, पैटर्न खोजने, और उपयोगी जानकारी निकालने के लिए विभिन्न एनालिटिकल टूल्स और तकनीकों का उपयोग करते हैं।

    3. बिजनेस एनालिस्ट:


    इसमें आपको व्यवसायिक योजनाओं और नीतियों के लिए डेटा का उपयोग करने का काम होता है। यह विभिन्न विभागों के बीच संवाद और सहयोग को बढ़ावा देने में मदद करता है।

    4. डेटा विश्लेषक:


    डेटा विश्लेषक डेटा को विश्लेषण करके पैटर्न और ट्रेंड्स की पहचान करते हैं, जिससे उचित निर्णय लिया जा सकता है।

    5. डेटा एंजीनियर:


    डेटा एंजीनियर डेटा को संग्रहीत करने, साफ़ करने और प्रसंस्कृत करने में मदद करते हैं, ताकि डेटा एनालिस्ट्स और साइंटिस्ट्स उसे उपयोग कर सकें।

    डेटा एनालिटिक्स क्षेत्र में शुरुआत करने के लिए कोई विशेष शैक्षिक पृष्ठभूमि की आवश्यकता नहीं होती। आपकी उत्कृष्टता, तत्वचित्रण की क्षमता, और समस्याओं का नया दृष्टिकोण देखने की क्षमता ही आपकी मुख्य संपत्ति होती है।

    यह क्षेत्र न केवल वित्तीय रूप से सत्यापन करने में मदद कर सकता है, बल्कि यह आपको एक रोमांचक और चुनौतीपूर्ण करियर पथ प्रदान कर सकता है। तो, डेटा की दुनिया में प्रवेश करें और नए संभावनाओं का आनंद उठाएं!

     

    विभिन्न क्षेत्रों में डेटा विश्लेषण की भूमिका: डेटा से नया सफर!

    विभिन्न क्षेत्रों में डेटा विश्लेषण की भूमिका: डेटा से नया सफर!

    1. वित्तीय सेक्टर:

    वित्तीय संस्थानों में डेटा विश्लेषण आपको आर्थिक स्थिति की समझ, निवेश सलाह और ऋण की परिकल्पना करने में मदद करता है। यहाँ आप बजटिंग, मार्जिन एनालिसिस, और वित्तीय प्रबंधन के लिए डेटा का उपयोग कर सकते हैं।

    2. स्वास्थ्य सेक्टर:

    स्वास्थ्य सेवाओं में डेटा विश्लेषण रोगों के प्रसार की समझ, चिकित्सा विश्लेषण, और रोगों की पूर्वानुमानी में मदद करता है। इससे लोगों को बेहतर और सही उपचार प्राप्त करने में मदद मिलती है।

    3. विपणन सेक्टर:

    विपणन में डेटा विश्लेषण उत्पादों की प्रसारण योजनाओं, ग्राहकों की पसंद, और बाजार के प्रतिस्पर्धात्मक माहौल की समझ करने में मदद करता है। इससे आप बेहतर विपणन स्ट्रैटेजी बना सकते हैं और उत्पादों की सफलता को बढ़ा सकते हैं।

    4. शिक्षा सेक्टर:

    शिक्षा क्षेत्र में डेटा विश्लेषण छात्रों की प्रगति, शिक्षकों के प्रदर्शन, और शिक्षा नीतियों का मूल्यांकन करने में मदद करता है। इससे शिक्षा की गुणवत्ता में सुधार होता है और छात्रों का विकास होता है।

    5. औद्योगिक सेक्टर:

    विभिन्न उद्यमों में डेटा विश्लेषण उत्पादन की प्रक्रिया, सप्लाइ चेन की प्रबंधन, और अद्यतनीयता के क्षेत्र में मदद करता है। इससे उद्यमिता में सुधार होता है और संचयनीयता बढ़ती है।

    6. सामाजिक सेक्टर:

    सामाजिक सेवाओं में डेटा विश्लेषण समाज सुधार की समझ, योजनाओं का मूल्यांकन, और उद्यमिता की वर्गीकरण में मदद करता है

    22Aug, 2023
    How Data science Transforming agriculture sector in Hindi.

    डेटा साइंस ने कृषि क्षेत्र में बड़ा बदलाव लाया है। यह कृषि क्षेत्र को नए तरीकों से समझने, उसकी उत्पादन प्रक्रिया को सुधारने और संवाद के माध्यम से किसानों को सहायता प्रदान करने में मदद करता है।

    उपयोगी जानकारी की प्राप्ति

    डेटा साइंस की मदद से किसान विभिन्न स्रोतों से मौसम, जलवायु, मिट्टी स्वास्थ्य, बीज उत्पादन, और उपयुक्त फसल प्रबंधन के लिए जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।

    मौसम और जलवायु डेटा:

    मौसम और जलवायु डेटा का उपयोग किया जा सकता है ताकि किसान आगामी मौसम की पूर्वानुमान कर सकें, जिससे वे कृषि गतिविधियों की योजना बना सकें।

    मिट्टी स्वास्थ्य और ट्रेकिंग:

    भूमि की स्वास्थ्य के लिए सेंसर डेटा का उपयोग किया जा सकता है, जो मिट्टी की पोषण स्तर, नमी, और अन्य महत्वपूर्ण पैरामीटरों का मूल्यांकन कर सकता है।

    बीज चयन:

    उपयोगी जानकारी के साथ, जैसे कि भूमि के गुणवत्ता और मौसम, सही बीज का चयन किया जा सकता है ताकि उचित उत्पादन हो सके।

    फसल संरक्षण:

    सेंसर डेटा और डेटा विश्लेषण का उपयोग करके फसलों के खतरों की पहचान की जा सकती है, जैसे कि रोग और कीट प्रकोप, ताकि समय पर उचित कदम उठाए जा सकें।

    उत्पादन अनुमान और प्रबंधन:

    पिछले वर्षों के डेटा का विश्लेषण करके उत्पादन की अनुमानित जानकारी मिल सकती है, जिससे उत्पादन के लिए योजनाएँ बनाई जा सकती हैं।

    बाजार विपणन:

    बाजार के लिए डेटा विश्लेषण करके मूल्य भावनाओं का अध्ययन किया जा सकता है, जिससे उत्पादों की आपूर्ति को समय पर बदल सकते हैं।

    किसानों की शिक्षा:

    डेटा साइंस के माध्यम से उपयोगी जानकारी को किसानों के साथ साझा किया जा सकता है, जो उन्हें बेहतर और तकनीकी ज्ञान प्रदान कर सकता है।

    इन सभी तरीकों से, डेटा साइंस कृषि क्षेत्र में उपयोगी जानकारी की प्राप्ति को संभव बनाता है जो किसानों को उत्पादन और प्रबंधन में मदद कर सकती है।

     

    data science in agriculture in indiia

    उत्पादन अनुमान और सुधार

    बीते साल का डेटा:

    पिछले साल के उत्पादन का डेटा एकत्र करके, हम उसके आधार पर इस बार की उपज का अनुमान लगा सकते हैं। इससे हमें समय के अनुसार उत्पादन के परिवर्तन की समझ मिल सकती है।

    मौसम और जलवायु पूर्वानुमान:

    मौसम के पूर्वानुमान के आधार पर हम उत्पादन के समय की योजना तैयार कर सकते हैं। अगर अधिक वर्षा का पूर्वानुमान होता है, तो हम उपयुक्त प्रबंधन के साथ उत्पादन को बढ़ावा दे सकते हैं।

    खेती के तकनीकी उपाय:

    उत्पादन के अनुमान में तकनीकी उपायों का शामिल करना भी महत्वपूर्ण है। यहां बीज की विशेषताओं, खादों के सही प्रयोग आदि के माध्यम से उत्पादन में सुधार करने की संभावना होती है।

    जैव और जेनेटिक डेटा:

    जैनोमिक्स और जैव डेटा का उपयोग करके बेहतर बीज चयन और उनके उत्पादन प्रदर्शन को बढ़ावा दिया जा सकता है।

    प्रदर्शन ग्राफिक्स और पैटर्न्स:

    डेटा से ग्राफिक्स बनाकर हम उत्पादन के पैटर्न्स और असामान्यताओं की पहचान कर सकते हैं। इससे हमें कहीं कुछ सुधार की आवश्यकता हो, तो हम तुरंत कदम उठा सकते हैं।

    मशीन सीखने का उपयोग:

    एक्सपर्ट सिस्टम और मशीन सीखने के उपयोग से हम उत्पादन के सुधार के लिए नए तरीकों का पता लगा सकते हैं, जो मानव नहीं कर सकते।

    डेटा साझा करने से सीखना:

    किसानों के बीच डेटा साझा करने से हम एक-दूसरे की अनुभवों से सीख सकते हैं, जो उत्पादन में सुधार लाने में मदद कर सकते हैं।

    इन सभी तरीकों से, डेटा साइंस कृषि उत्पादन को सुधारने में मदद कर सकता है, जो किसानों की आय और उत्पादन में वृद्धि करने में मदद कर सकता है।

    कृषि संवाद

    कृषि संवाद का मतलब होता है किसानों के बीच बातचीत करना और सहयोग करना। यह एक महत्वपूर्ण तरीका है जिससे किसान आपसी बातचीत के माध्यम से नए जानकारियों को सीखते हैं और अपनी खेती को बेहतर बनाते हैं। यहां कुछ आसान और रोचक बिंदुओं में जानते हैं कि कृषि संवाद क्यों महत्वपूर्ण है:

    नए तकनीकों की सीख:

    कृषि संवाद के द्वारा किसान आपस में नए और बेहतर खेती के तरीकों की बातचीत करते हैं। उन्हें दूसरे किसानों की अनुभवों से सिखने का मौका मिलता है जिससे उनकी खेती में सुधार होती है।

    समस्याओं का समाधान:

    अक्सर किसानों को खेती से जुड़ी समस्याएं आती रहती है। कृषि संवाद के माध्यम से वे अपनी समस्याओं का समाधान ढूंढ सकते हैं, और दूसरे किसानों द्वारा सुझाए गए उपायों को प्रयोग करके समस्याओं का हल पाते हैं।

    नए जानकारी का प्राप्ती:

    कृषि संवाद के द्वारा किसान नए जानकारी को प्राप्त कर सकते हैं जैसे कि बीजों का चयन, उपयुक्त खादों का प्रयोग, और प्रभावी पौधों की देखभाल के तरीके।

    सहयोगी समुदाय:

    कृषि संवाद के द्वारा किसान एक सहयोगी समुदाय में शामिल होते हैं जिससे उन्हें आपसी सहायता मिलती है। यह समुदाय उनके साथ होने वाली मुश्किलातों को समझता है और उनके समाधान में मदद करता है।

    सरकारी योजनाओं की जानकारी:

    कृषि संवाद के द्वारा किसान सरकारी योजनाओं के बारे में जानकारी प्राप्त करते हैं जो उनकी खेती को बेहतर बनाने में मदद कर सकती है।

    इस प्रकार, कृषि संवाद किसानों के लिए एक महत्वपूर्ण संचार माध्यम होता है जो उन्हें नए ज्ञान और तकनीकों से अवगत कराता है और उनकी खेती को सुधारने में मदद करता है।

    data science course in India

    जलवायु और मौसम के प्रबंधन

    जलवायु और मौसम के प्रबंधन का महत्वपूर्ण हिस्सा है कृषि क्षेत्र के लिए। यहां हम कुछ सरल बिंदुओं में देखेंगे कि कैसे जलवायु और मौसम का प्रबंधन किसानों की मदद कर सकता है:

    मौसम की पूर्वानुमान:

    मौसम की पूर्वानुमान के आधार पर किसान अपनी खेती की योजना तैयार कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि बारिश की पूर्वानुमान होती है, तो किसान उचित समय पर खेती की तैयारी कर सकते हैं और उपयुक्त फसलों का चयन कर सकते हैं।

    जल संचयन और उपयोग:

    मौसम के अनुसार जल संचयन और उपयोग की योजना बनाने से बारिश के समय पानी को संचित किया जा सकता है, जिससे खुदाई के दौरान पानी की उपलब्धता सुनिश्चित होती है।

    बीजों का चयन:

    मौसम के आधार पर सही समय पर उपयुक्त बीज का चयन किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, ठंडी मौसम में बोए जाने वाले बीज सबसे अच्छे रूप से उग सकते हैं।

    रोग और कीट प्रबंधन:

    मौसम के परिवर्तनों के आधार पर रोग और कीटों के प्रकोप की संभावना हो सकती है। किसान उपयुक्त समय पर उचित प्रबंधन कर सकते हैं, जैसे कि उपयुक्त कीटनाशकों का प्रयोग करना।

    बियरिंग प्वाइंट प्रबंधन:

    मौसम के आधार पर फसलों के बियरिंग प्वाइंट की योजना बनाई जा सकती है। यदि बारिश की संभावना है, तो फसलों को उचित ढंकने और संरक्षण के तरीकों को अपनाया जा सकता है।

    समय पर खेती:

    खेती की योजना बनाने में मौसम का बड़ा योगदान होता है। उचित समय पर बुआई, खेती की देखभाल और कटाई करने से फसलों का उत्पादन बेहतर होता है।

    जलवायु परिवर्तन का सम्बंध:

    मौसम डेटा के आधार पर जलवायु परिवर्तन की पहचान करने में मदद मिल सकती है। किसान इसके आधार पर अपनी खेती को बदलने के तरीकों का सोच सकते हैं।

    इस प्रकार, जलवायु और मौसम के प्रबंधन से किसान अपनी खेती को बेहतर और सुरक्षित बना सकते हैं, जिससे उनकी आय और उत्पादन में वृद्धि होती है।

     

     

     

    उचित बीज चयन

    उचित बीज चयन कृषि में महत्वपूर्ण होता है ताकि उच्च उत्पादन मिल सके। यहां हम कुछ सरल और रोचक बिंदुओं में जानेंगे कि कैसे उचित बीज चयन किया जा सकता है:

    भूमि की विशेषताओं का ध्यान:

    बीज चयन करते समय भूमि की विशेषताओं का विचार करना महत्वपूर्ण है। जैसे कि भूमि की पुनर्वाणीयता, नमी, और उर्वरक की आवश्यकता के आधार पर बीज का चयन करना चाहिए।

    जलवायु के अनुसार चयन:

    बीज चयन को जलवायु के अनुसार भी करना चाहिए। उदाहरण के लिए, ठंडे जलवायु में उच्च प्रोटीन युक्त फसलों के बीज चयन करना सही होता है।

    फसल के प्रयोजन के आधार पर:

    बीज चयन के समय फसल के प्रयोजन को ध्यान में रखना चाहिए। क्या आपकी फसल का मुख्य उद्देश्य अन्न उत्पादन है, या फिर वनस्पति के अन्य प्रयोगों के लिए है, इसका अनुमान लगाकर बीज का चयन करना सही होता है।

    पूर्व उत्पादन का ध्यान:

    पिछले उत्पादन का डेटा देखकर उसी बीज का चयन करना भी महत्वपूर्ण होता है। यह देखने में मदद करता है कि कौनसे बीज पिछले सालों में उच्च उत्पादन दिये थे।

    बाजार की मांग के आधार पर:

    बाजार की मांग और विशेषताओं के आधार पर भी बीज चयन करना चाहिए। यदि किसी खास फसल की मांग अधिक है, तो उसके अनुसार बीज चयन करना सही होता है।

    जीवंत जैव प्रौद्योगिकी:

    आजकल कई जीवंत जैव प्रौद्योगिकियाँ उपलब्ध हैं जिनका उपयोग बीजों के उत्पादन में किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, जीवाणु रोकीय बैक्टीरिया के बीज प्रोडक्ट्स का उपयोग बीजों की पौधों की सुरक्षा के लिए किया जा सकता है।

    उचित बीज चयन से, किसान अपनी खेती को मजबूत बनाने में मदद कर सकते हैं और उच्च उत्पादन प्राप्त कर सकते हैं।

     

     

     

    रोग और कीट प्रबंधन

    रोग और कीट प्रबंधन कृषि में महत्वपूर्ण है ताकि फसलों को स्वस्थ और सुरक्षित रखा जा सके। यहां हम कुछ सरल और रोचक बिंदुओं में देखेंगे कि कैसे रोग और कीट प्रबंधन किया जा सकता है:

    स्वच्छता और साफ-सफाई:

    खेतों की स्वच्छता और साफ-सफाई का ध्यान रखना प्रबंधन का पहला कदम होता है। खेतों में अवशिष्ट बर्तन, पौधों की अवशिष्ट पांखुड़ी आदि को समय-समय पर हटा देना चाहिए।

    सही बीज चयन:

    अच्छे बीज चयन से पौधों की प्राकृतिक सुरक्षा मजबूत होती है। सही बीज चयन से पौधों को स्वस्थता मिलती है और वे कीटों और रोगों से बच सकते हैं।

    फसलों की संरक्षा:

    फसलों की संरक्षा के लिए जैविक उपायों का प्रयोग करना बेहतर होता है। जैसे कि प्राकृतिक कीटनाशकों का उपयोग करना, जैनोमिक्स का उपयोग करके पौधों की प्रतिरक्षा बढ़ाना आदि।

    बायोकंट्रोल एजेंट्स का प्रयोग:

    बायोकंट्रोल एजेंट्स का उपयोग करके कीटों की नियंत्रण किया जा सकता है। ये प्राकृतिक रूप से कीटों को नियंत्रित करने में मदद करते हैं, बिना किसी हानि के।

    समय पर नियंत्रण उपाय:

    रोग और कीटों के लिए समय पर उचित उपाय करना महत्वपूर्ण है। यदि समय पर नियंत्रण उपाय नहीं किए जाते, तो कीट और रोग फसलों को नुकसान पहुंचा सकते हैं।

    प्रौद्योगिकी और जैनोमिक्स का प्रयोग:

    प्रौद्योगिकी और जैनोमिक्स के उपयोग से पौधों की प्रतिरक्षा बढ़ाई जा सकती है। जैनोमिक्स के द्वारा जीवाणु रोकीय बैक्टीरिया का प्रयोग करके पौधों की सुरक्षा की जा सकती है।

    अनुगमन और प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स:

    अनुगमन और पूर्वानुमान के माध्यम से रोग और कीटों के प्रकोप की संभावना को पहले से पता लगाकर नियंत्रण के उपायों को तैयार किया जा सकता है।

    इस प्रकार, रोग और कीट प्रबंधन के साथ-साथ प्राकृतिक उपायों का प्रयोग करके किसान अपनी फसलों को सुरक्षित रख सकते हैं और उच्च

     

    what is data science course in Hindi

    Thanks, I’m not interested