what is data science in hindi
Data science in Hindi
डेटा साइंस “विभिन्न तकनीकों, एल्गोरिदम का उपयोग करके बड़ी मात्रा में structured or unstructured data दोनों का विश्लेषण करने के लिए, उपयोगी डेटा निकालने के लिए, इस प्रकार उन्हें विभिन्न व्यावसायिक डोमेन में लागू करने के बारे में है |
डेटा साइंस वैज्ञानिक पद्धति, गणित और सांख्यिकी, विशेष प्रोग्रामिंग, उन्नत एनालिटिक्स, AI और यहां तक कि कहानी कहने को जोड़ती है ताकि डेटा में दबी हुई व्यावसायिक अंतर्दृष्टि को बताया और समझा जा सके।
डेटा तैयार करने में विशिष्ट प्रकार के प्रसंस्करण के लिए तैयार होने के लिए इसे साफ करना, एकत्र करना और इसमें जोड़ तोड़ करना शामिल हो सकता है। विश्लेषण के लिए एल्गोरिदम, एनालिटिक्स और एआई मॉडल के विकास और उपयोग की आवश्यकता होती है|
Demand of Data Scientist
डेटा वैज्ञानिकों की मांग क्यों है?
डेटा दिन-प्रतिदिन बड़े पैमाने पर उत्पन्न किया जा रहा है और इस तरह के बड़े डेटा सेट को संसाधित करने के लिए, बड़ी फर्म, कंपनियां इन डेटा सेटों से मूल्यवान डेटा गहरी पहुँच वाला डाटा निकालने और विभिन्न व्यावसायिक रणनीतियों, मॉडलों के लिए उनका उपयोग करने के लिए अच्छे डेटा वैज्ञानिकों की तलाश कर रही हैं।
How Data Scientist work ?
डेटा साइंस कैसे काम करता है?
डेटा विज्ञान में कच्चे डेटा में एक समग्र, संपूर्ण और साफ़ किया हुआ डाटा तैयार करने के लिए विषयों और विशेषज्ञता क्षेत्रों की दक्षता शामिल है। डेटा वैज्ञानिकों को डेटा इंजीनियरिंग, गणित, सांख्यिकी, उन्नत कंप्यूटिंग और विज़ुअलाइज़ेशन से लेकर हर चीज़ में कुशल होना चाहिए ताकि वे सूचनाओं के उलझे हुए माध्यम से प्रभावी ढंग से संपूर्ण और साफ़ किया हुआ डाटा तैयार करे और केवल सबसे महत्वपूर्ण जानकारी को निकाल सकें जो नवाचार और दक्षता को चलाने में मदद करेंगे।
डेटा वैज्ञानिक भी एल्गोरिदम और अन्य तकनीकों का उपयोग करके मॉडल बनाने और भविष्यवाणियां करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता, विशेष रूप से मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के इसके उपक्षेत्रों पर बहुत अधिक भरोसा करते हैं।
what is data science course in hindi
Data Science Content
डेटा साइंस विषयसूची
Learn python
पायथन सीखें
डेटा साइंस की ओर पहला और सबसे महत्वपूर्ण कदम एक प्रोग्रामिंग भाषा (यानी पायथन) होना चाहिए। पायथन सबसे आम कोडिंग भाषा है, जिसका उपयोग अधिकांश डेटा वैज्ञानिकों द्वारा किया जाता है, क्योंकि इसकी सादगी, बहुमुखी प्रतिभा और शक्तिशाली पुस्तकालयों (जैसे NumPy, SciPy, और पांडा) से पहले से सुसज्जित होने के कारण डेटा विश्लेषण और डेटा में अन्य पहलुओं में उपयोगी है। विज्ञान। पायथन एक ओपन-सोर्स भाषा है और विभिन्न पुस्तकालयों का समर्थन करता है।
Statistics सांख्यिकी
यदि डेटा साइंस एक भाषा है, तो सांख्यिकी मूल रूप से व्याकरण है। सांख्यिकी मूल रूप से बड़े डेटा सेटों के विश्लेषण, व्याख्या की विधि है। जब डेटा विश्लेषण और अंतर्दृष्टि एकत्र करने की बात आती है, तो आंकड़े हमारे लिए हवा के समान ही उल्लेखनीय हैं। आंकड़े हमें बड़े डेटासेट से छिपे हुए विवरणों को समझने में मदद करते हैं
Data storage आंकड़ा संग्रहण
यह डेटा साइंस के क्षेत्र में महत्वपूर्ण और महत्वपूर्ण कदमों में से एक है। इस कौशल में दोनों स्थानीय प्रणालियों से डेटा आयात करने के लिए विभिन्न उपकरणों का ज्ञान शामिल है, जैसे सीएसवी फाइलें, और वेबसाइटों से डेटा को स्क्रैप करना, सुंदरसूप पायथन पुस्तकालय का उपयोग करना। स्क्रैपिंग एपीआई-आधारित भी हो सकता है। डेटा संग्रह को पायथन में क्वेरी भाषा या ईटीएल पाइपलाइनों के ज्ञान के साथ प्रबंधित किया जा सकता है
Clean data
डेटा सफाई
यह वह चरण है जहां अधिकांश समय डेटा वैज्ञानिक के रूप में व्यतीत किया जा रहा है। डेटा की सफाई डेटा के कच्चे रूप से अवांछित मूल्यों, लापता मूल्यों, श्रेणीबद्ध मूल्यों, आउटलेयर और गलत तरीके से सबमिट किए गए रिकॉर्ड को हटाकर डेटा प्राप्त करने, कार्य और विश्लेषण करने के लिए उपयुक्त है। डेटा की सफाई बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि वास्तविक दुनिया का डेटा गड़बड़ है और विभिन्न पायथन पुस्तकालयों (पंडों और न्यूमपी) की मदद से इसे प्राप्त करना एक आकांक्षी डेटा वैज्ञानिक के लिए वास्तव में महत्वपूर्ण है।
Machine learning model
मशीन लर्निंग मॉडल
मशीन लर्निंग मॉडल वह तरीका है जिसके द्वारा आप डेटा के आधार पर व्यावहारिक व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को मौजूदा उत्पादन वातावरण में एकीकृत करते हैं।
Machine Learning मशीन लर्निंग
मशीन लर्निंग यह विचार है कि कंप्यूटर उदाहरणों और अनुभव से सीख सकते हैं, ऐसा करने के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना। कोड लिखने के बजाय, आप जेनेरिक एल्गोरिथम को डेटा फीड करते हैं, और यह दिए गए डेटा के आधार पर तर्क बनाता है।
उदाहरण के लिए, एक प्रकार का एल्गोरिथम एक वर्गीकरण एल्गोरिथम है। यह डेटा को विभिन्न समूहों में रख सकता है। हस्तलिखित अक्षरों का पता लगाने के लिए उपयोग किए जाने वाले वर्गीकरण एल्गोरिदम का उपयोग ईमेल को स्पैम और गैर-स्पैम में वर्गीकृत करने के लिए भी किया जा सकता है।
Real world test वास्तविक दुनिया परीक्षण
परिनियोजन के बाद मशीन लर्निंग मॉडल का परीक्षण और सत्यापन किया जाना चाहिए ताकि इसकी प्रभावशीलता और सटीकता की जांच की जा सके। एमएल मॉडल की दक्षता और प्रभावशीलता को नियंत्रण में रखने के लिए डेटा विज्ञान में परीक्षण एक महत्वपूर्ण कदम है।
डेटा साइंस के विभिन्न लाभ इस प्रकार हैं:
High in Demand
1. यह मांग में है
डेटा साइंस की काफी डिमांड 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 रोजगार सृजित करने की भविष्यवाणी की गई है। यह डेटा साइंस को अत्यधिक रोजगार योग्य नौकरी क्षेत्र बनाता है।
Lot of Positions
2. पदों की अधिकता
बहुत कम लोग होते हैं जिनके पास संपूर्ण डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आवश्यक कौशल-सेट होता है। यह अन्य आईटी क्षेत्रों की तुलना में डेटा साइंस को कम संतृप्त बनाता है।
इसलिए, डेटा साइंस एक बहुत ही प्रचुर क्षेत्र है और इसमें बहुत सारे अवसर हैं। डेटा साइंस का क्षेत्र मांग में अधिक है लेकिन डेटा वैज्ञानिकों की आपूर्ति में कम है।
Very Lucrative job
3. एक अत्यधिक भुगतान वाला करियर
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 एक अत्यधिक आकर्षक करियर विकल्प बनाता है।
Data Scientist are versatile
4. डेटा साइंस वर्सटाइल है
डेटा साइंस के कई अनुप्रयोग हैं। इसका व्यापक रूप से स्वास्थ्य देखभाल, बैंकिंग, परामर्श सेवाओं और ई-कॉमर्स उद्योगों में उपयोग किया जाता है। डेटा साइंस एक बहुत ही बहुमुखी क्षेत्र है। इसलिए आपको विभिन्न क्षेत्रों में काम करने का अवसर मिलेगा।
Data scientist make data Better
5. डेटा साइंस डेटा को बेहतर बनाता है
कंपनियों को अपने डेटा को संसाधित और विश्लेषण करने के लिए कुशल डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता होती है। वे न केवल डेटा का विश्लेषण करते हैं बल्कि इसकी गुणवत्ता में भी सुधार करते हैं। इसलिए, डेटा साइंस डेटा को समृद्ध करने और इसे अपनी कंपनी के लिए बेहतर बनाने से संबंधित है।
Data scientist are very popular
6. डेटा वैज्ञानिक अत्यधिक प्रतिष्ठित हैं
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 अपनी विशेषज्ञता का उपयोग करती हैं। इससे डेटा साइंटिस्ट्स को कंपनी में अहम पद मिलता है।
Its not boring
7. कोई और उबाऊ कार्य नहीं
डेटा साइंस ने विभिन्न उद्योगों को निरर्थक कार्यों को स्वचालित करने में मदद की है। कंपनियां दोहराए जाने वाले कार्यों को करने के लिए मशीनों को प्रशिक्षित करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग कर रही हैं। इसने मनुष्यों द्वारा पहले किए गए कठिन कार्यों को सरल बना दिया है।
Data Scientist make product better
8. डेटा साइंस उत्पादों को स्मार्ट बनाता है
डेटा साइंस में मशीन लर्निंग का उपयोग शामिल है जिसने उद्योगों को विशेष रूप से ग्राहक अनुभवों के अनुरूप बेहतर उत्पाद बनाने में सक्षम बनाया है।
Top data Science Titles
सामान्य डेटा वैज्ञानिक नौकरी का शीर्षक
डेटा वैज्ञानिक: Data Scientist
एल्गोरिदम और भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने और कस्टम विश्लेषण करने के लिए डेटा मॉडलिंग प्रक्रियाओं को डिज़ाइन करें
डेटा विश्लेषक:Data Analyzer:
बड़े डेटा सेट में हेरफेर करें और उनका उपयोग रुझानों की पहचान करने और रणनीतिक व्यावसायिक निर्णयों को सूचित करने के लिए सार्थक निष्कर्ष तक पहुंचने के लिए करें
डेटा इंजीनियर: Data Engineer:
अलग-अलग स्रोतों से डेटा को साफ, एकत्र और व्यवस्थित करें और इसे डेटा वेयरहाउस में स्थानांतरित करें।
व्यापार खुफिया विशेषज्ञ:Business Intelligence Expert:
डेटा सेट में रुझानों की पहचान करें
डेटा आर्किटेक्ट्स:Data Architects:
किसी संगठन के डेटा आर्किटेक्चर को डिज़ाइन, बनाना और प्रबंधित करना
Data Analytics डेटा एनालिटिक्स
जैसा कि “डेटा एनालिटिक्स उत्पादकता और व्यावसायिक लाभ को बढ़ाने के लिए उपयोग की जाने वाली गुणात्मक और मात्रात्मक तकनीकों और प्रक्रियाओं को संदर्भित करता है।”
Experts are heavily preferred over the general data scientist.
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विशेषज्ञों को सामान्य डेटा वैज्ञानिक पर भारी पसंद किया जाता है
डेटा साइंस और एनालिटिक्स समुदाय में, विशेषज्ञों को सामान्य डेटा वैज्ञानिक पर भारी पसंद किया जाता है – बस यही तरीका है। हम स्वाभाविक रूप से मानते हैं कि किसी भूमिका में
या व्यावसायिक परिणाम के लिए सफलता की गारंटी के लिए अधिक विशेषज्ञता एक निश्चित तरीका है। दुर्भाग्य से, यह इतना आसान नहीं है। जबकि विशेषज्ञ पुन: निर्माण कार्य में उत्कृष्ट हैं, जिस पर उनका
अच्छी तरह से अभ्यास किया जाता है, कभी-कभी वे अज्ञात क्षेत्र में नेविगेट करने के लिए संघर्ष करते हैं जहां नियम अच्छी तरह से परिभाषित नहीं होते हैं।
Future Scope of Data Science
डेटा को संभालने में कंपनियों की अक्षमता
व्यवसायों और कंपनियों द्वारा लेनदेन के लिए और वेबसाइट इंटरैक्शन के माध्यम से डेटा नियमित रूप से एकत्र किया जा रहा है। कई कंपनियों को एक आम चुनौती का सामना करना पड़ता है – एकत्र और संग्रहीत डेटा का विश्लेषण और वर्गीकरण करना। इस तरह तबाही की स्थिति में एक डेटा वैज्ञानिक तारणहार बन जाता है। कंपनियां डेटा के उचित और कुशल संचालन के साथ बहुत प्रगति कर सकती हैं, जिसके परिणामस्वरूप उत्पादकता होती है।
संशोधित डेटा गोपनीयता विनियम
यूरोपीय संघ के देशों ने मई 2018 में जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन (जीडीपीआर) पारित किया। डेटा सुरक्षा के लिए इसी तरह का एक विनियमन कैलिफोर्निया द्वारा 2020 में पारित किया जाएगा। यह कंपनियों और डेटा वैज्ञानिकों के बीच सह-निर्भरता की आवश्यकता के लिए पैदा करेगा। डेटा को पर्याप्त और जिम्मेदारी से संग्रहीत करना। आज के समय में, लोग आमतौर पर व्यवसायों को डेटा साझा करने और उन्हें एक निश्चित मात्रा में नियंत्रण छोड़ने के बारे में अधिक सतर्क और सतर्क होते हैं, क्योंकि डेटा उल्लंघनों और उनके हानिकारक परिणामों के बारे में जागरूकता बढ़ रही है। कंपनियां अब अपने डेटा को लेकर लापरवाह और गैर जिम्मेदाराना बर्दाश्त नहीं कर सकती हैं। GDPR आने वाले भविष्य में कुछ मात्रा में डेटा गोपनीयता सुनिश्चित करेगा।
डेटा साइंस लगातार विकसित हो रहा है
करियर क्षेत्र जिनमें विकास की कोई संभावना नहीं है, उनमें ठहराव का जोखिम है। यह इंगित करता है कि संबंधित क्षेत्रों को उद्योग में उत्पन्न होने और फलने-फूलने के अवसरों के लिए लगातार विकसित होने और बदलाव से गुजरने की आवश्यकता है। डेटा साइंस एक व्यापक करियर पथ है जो विकास के दौर से गुजर रहा है और इस प्रकार भविष्य में प्रचुर अवसरों का वादा करता है। डेटा विज्ञान की नौकरी की भूमिकाएं अधिक विशिष्ट होने की संभावना है, जो बदले में क्षेत्र में विशेषज्ञता को जन्म देगी। इस धारा की ओर झुकाव रखने वाले लोग अपने अवसरों का फायदा उठा सकते हैं और इन विशिष्टताओं और विशेषज्ञताओं के माध्यम से जो उन्हें सबसे अच्छा लगता है उसका पीछा कर सकते हैं।
डेटा वृद्धि में आश्चर्यजनक वृद्धि
डेटा हमारी जानकारी के साथ और उसके बिना दैनिक आधार पर सभी द्वारा तैयार किया जाता है। हमारे पास प्रतिदिन डेटा के साथ होने वाली बातचीत समय बीतने के साथ ही बढ़ती रहेगी। इसके अलावा, दुनिया में मौजूद डेटा की मात्रा बिजली की गति से बढ़ेगी। जैसे-जैसे डेटा उत्पादन बढ़ रहा होगा, डेटा वैज्ञानिकों की मांग उद्यमों के उपयोग और इसे अच्छी तरह से प्रबंधित करने में मदद करने के लिए महत्वपूर्ण होगी
FUTURE WITH DATA SCIENCE
FUTURE WITH DATA SCIENCE
उदाहरण:
Amazon इस बात का एक प्रमुख उदाहरण है कि कैसे डेटा हमारे सभी जीवन और विशेष रूप से खरीदारों को प्रभावित करता है। इसके डेटा सेट हर खरीदार के डेटा को स्टोर करते हैं; आपने जो खरीदा है, भुगतान की गई राशि और आपके खोज इतिहास को डेटा संग्रह के आधार पर अमेज़ॅन के सिस्टम में याद किया जाता है।
यह अमेज़ॅन को आपकी प्राथमिकताओं और खरीदारी के इतिहास के अनुसार अपने होमपेज को वैयक्तिकृत और अनुकूलित करने में सक्षम बनाता है। डेटा साइंस में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, इंटरनेट ऑफ थिंग्स, डीप लर्निंग जैसी कई सफल तकनीकी अवधारणाएं शामिल हैं। इसकी प्रगति और तकनीकी विकास के साथ, डेटा विज्ञान का प्रभाव काफी बढ़ गया है।
हमें लगातार अप्रत्याशित परिस्थितियों का सामना करना पड़ रहा है – जैसे कि कोविड महामारी – जिसने व्यवसायों को मानव-से-मानव संपर्क को कम करने के लिए वह करने का आह्वान किया है। डेटा विज्ञान और तेजी से बदलती प्रौद्योगिकी ने इन परिवर्तनों को चलाने और यह साबित करने में मदद की है कि एक उज्ज्वल भविष्य मौजूद है। हालाँकि, यह गुणवत्ता और डेटा की सीमा पर निर्भर करेगा जो संगठन प्राप्त कर सकते हैं।
2022 में डेटा साइंस जॉब ट्रेंड्स
Healthcare:
स्वास्थ्य देखभाल:
मरीजों के स्वास्थ्य पर नज़र रखने और डॉक्टरों को बीमारी के पैटर्न को समझने और इसे रोकने में मदद करने के लिए स्वास्थ्य सेवा में डेटा साइंस महत्वपूर्ण है। स्वास्थ्य सेवा उद्योग को ऐसे डेटा इंजीनियरों की आवश्यकता है जो नैदानिक अनुप्रयोगों में जटिल डेटा के विश्लेषण के लिए स्वचालित सिस्टम बनाने में सहायता कर सकें। बेहतर रोगी देखभाल, तेजी से और अधिक सटीक निदान, निवारक उपाय, अधिक व्यक्तिगत उपचार, और अधिक सूचित निर्णय लेने के लिए स्वास्थ्य क्षेत्र में डेटा विज्ञान के आवेदन के लिए धन्यवाद संभव है। इसके उच्च महत्व के कारण, भविष्य में डेटा साइंस की नौकरियों में भारी वृद्धि होने वाली है। 2021 तक, यह प्रमुख रूप से स्वास्थ्य सेवा के क्षेत्र में 20,000 नौकरियों का सृजन करेगा।
विमानन और एयरलाइंस:Aviation and Airlines
विमानन और एयरलाइन उद्योग में, कंपनियां अपनी कीमतें डालने, मार्गों को अनुकूलित करने और प्रीमेप्टिव रखरखाव करने के लिए डेटा का उपयोग करती हैं। डेटा वैज्ञानिकों को एयरलाइन के डेटा जैसे मार्ग की दूरी और ऊंचाई, विमान का प्रकार और वजन, मौसम, आदि एकत्र करने और विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है। डेटा साइंस का उपयोग करके यात्री कैसे कार्य करते हैं, इसकी बेहतर समझ होने से, प्रदान की जाने वाली सेवाओं को बढ़ाना आसान होगा। उन्हें। यह उद्योग 2021 में डेटा साइंस के लिए 3,000 से अधिक नई नौकरियां पैदा करेगा।
साइबर सुरक्षा:Cyber Security:
ऑनलाइन लेनदेन और इंटरनेट के उपयोग में वृद्धि के कारण धोखाधड़ी गतिविधियों में भी वृद्धि हुई है। ऐसी धोखाधड़ी गतिविधियों का पता लगाने और नुकसान को रोकने के लिए संगठन डेटा विज्ञान तकनीकों को अपना रहे हैं। यह डिजिटल अवसंरचना पर शत्रुतापूर्ण हमलों का पता लगाने के लिए एक वैज्ञानिक तरीका प्रदान करता है। इसमें डेटा के पैटर्न को समझने और डेटा की सुरक्षा के लिए प्रभावी एल्गोरिदम बनाने के लिए मशीन लर्निंग टेक्नोलॉजी को भी शामिल किया गया है। डेटा वैज्ञानिक बड़ी मात्रा में डेटा का प्रबंधन करने और सर्वोत्तम समाधान प्राप्त करने में मदद करते हैं। यह 2021 में 5,000 से अधिक नौकरियों को खोलकर डेटा वैज्ञानिकों की मांग को बढ़ावा देगा।
बिगडेटा एनालिटिक्स में प्रमाणन
जीनोमिक्स:Genomics
जीनोम एक इकाई है, जिसमें संपूर्ण डीएनए होता है, और जीनोम के अध्ययन को जीनोमिक्स कहा जाता है। आजकल, वैज्ञानिक जीनोम के अनुक्रम, कार्य, मानचित्रण, संरचना और विकास का अधिक प्रभावी ढंग से अध्ययन करने के लिए डेटा विज्ञान तकनीकों को शामिल कर रहे हैं। यह निकट भविष्य में चिकित्सा विज्ञान में अभूतपूर्व प्रगति की ओर ले जाएगा। अंततः, इससे 2021 में डेटा साइंस के क्षेत्र में और अधिक नौकरियों का सृजन होगा।
ऑटोमोटिव:Automotive
2021 तक, हम सड़कों पर चलने वाले चालक रहित पर्यावरण के अनुकूल वाहनों से निपटेंगे। ऐसे स्वचालित वाहनों के निर्माण के लिए डेटा विज्ञान विशेषज्ञों की बड़ी आवश्यकता होगी। 2021 में डेटा साइंस के क्षेत्र में कुशल व्यक्तियों के लिए ऑटोमोटिव उद्योग में नौकरियों की संख्या अनुमानित है
How to Pick a Data Science Course Wisely:
डेटा साइंस कोर्स को बुद्धिमानी से कैसे चुनें: ओ, आप डेटा साइंस कोर्स करने के बारे में सोच रहे हैं? बहुत उम्दा पसन्द! लेकिन रुकिए… डेटा साइंस कोर्स खरीदने से पहले आपको कुछ बातों का ध्यान रखना चाहिए। इसलिए, इस लेख में, मैं आपको दिखाऊंगा कि आपके लिए सर्वश्रेष्ठ डेटा साइंस कोर्स कैसे चुनें। इसलिए किसी भी डेटा साइंस कोर्स में दाखिला लेने से पहले ये उपाय जरूर करें।
तो, बिना देर किए, चलिए शुरू करते हैं और कुछ नई चीजें सीखते हैं। डेटा साइंस कोर्स चुनते समय क्या देखना है
व्यावहारिक सत्र, अत्यधिक अनुभवी प्रशिक्षक, उद्योग के लिए तैयार नवींन पाठ्यक्रम, व्यावहारिक परियोजनाएं, और फ्लेक्सटाइम एक ठोस डेटा विज्ञान विद्यालय की सभी विशेषताएं हैं।
अपने आप से पूछना अधिक महत्वपूर्ण है, “आप क्या सीखना चाहते हैं?” नतीजतन, डेटा साइंस का क्षेत्र काफी व्यापक है। डेटा साइंटिस्ट, डेटा एनालिस्ट, डेटा इंजीनियर आदि जैसे कई तरह के पद उपलब्ध हैं।
इसलिए, सबसे पहले और सबसे महत्वपूर्ण, यह निर्धारित करें कि आप किस भूमिका में रुचि रखते हैं और आप अपना करियर कहां से शुरू करना चाहते हैं। प्रत्येक फ़ंक्शन में अलग-अलग कार्य होते हैं, जैसे डेटा इंजीनियर जो डेटा वैज्ञानिकों और डेटा विश्लेषकों के लिए डेटा एकत्र, स्थानांतरित, संग्रहीत और पूर्व-प्रक्रिया करता है।
एक डेटा विश्लेषक वह व्यक्ति होता है जो डेटा की जांच करता है और उस डेटा से महत्वपूर्ण परिणामों को चित्रित करता है। परिणामस्वरूप, यदि आप इस बारे में अनिश्चित हैं कि आप डेटा विज्ञान के किस विषय पर ध्यान केंद्रित करना चाहते हैं, तो पाठ्यक्रम आपके लिए अव्यवस्थित हो जाएगा। और आप सुनिश्चित नहीं हैं कि आप क्या सीख रहे हैं या आप इसे क्यों सीख रहे हैं।
दूसरी ओर, डेटा वैज्ञानिक, विश्लेषणात्मक पेशेवर हैं जो रुझानों को उजागर करने और डेटा का प्रबंधन करने के लिए प्रौद्योगिकी और सामाजिक विज्ञान के अपने ज्ञान का उपयोग करते हैं।
परिणाम स्वरुप , यदि आप इस बारे में अनिश्चित हैं कि आप डेटा विज्ञान के किस विषय पर ध्यान केंद्रित करना चाहते हैं, तो पाठ्यक्रम आपके लिए व्यवस्थित हो जाएगा। और आप सुनिश्चित नहीं हैं कि आप क्या सीख रहे हैं या आप इसे क्यों सीख रहे हैं।
इसलिए किसी भी डेटा साइंस कोर्स में दाखिला लेने से पहले एक स्पष्ट लक्ष्य बना लें। यदि आप डेटा एनालिटिक्स में विशेषज्ञता चाहते हैं, तो डेटा विश्लेषक के कार्यों और जिम्मेदारियों के साथ-साथ डेटा विश्लेषक के लिए आवश्यक कौशल देखें, और फिर डेटा विश्लेषक पाठ्यक्रमों की तलाश करें जो सभी आवश्यक क्षेत्रों को कवर करते हैं।
online vs offline classes
एक ऑनलाइन पाठ्यक्रम और एक ऑफ़लाइन पाठ्यक्रम के बीच चयन करें।
लेकिन मैं मानता हूँ कि जब क्लास रूम कोर्स की बात आती है तो मैं थोड़ा पक्षपाती हूँ। क्यों?
क्योंकि पाठ्यक्रम तक पहुंच क्लास रूम पाठ्यक्रमों द्वारा प्रदान की जाती है। अगर आपको कुछ समझ में नहीं आता है, तो आप मौके पर ही पूछ सकते हैं। यह सुविधा पाठ्यक्रम के ऑनलाइन संस्करण में उपलब्ध नहीं है। आप प्रशिक्षक से किसी अवधारणा को स्पष्ट करने या कोई प्रश्न पूछने के लिए नहीं कह सकते, हालांकि इंटरनेट वीडियो उपलब्ध हैं।
कक्षा सीखने का एक अन्य लाभ यह है कि आप दूसरों के साथ और एक टीम में सीख सकते हैं जो बात कर सकते हैं और संवाद कर सकते हैं और पाठ्यक्रम और प्रशिक्षक को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं। आप निश्चित समय पर कक्षा में पहुँचने के लिए अनुशासित हैं।
10 Projects for Beginners in Data Science
डेटा विज्ञान में शुरुआती के लिए 10 प्रोजेक्ट्स
आपके पास एक आकर्षक डेटा विज्ञान की स्थिति है जो नौकरी विवरण में व्यावहारिक है। आप जानते हैं कि आपके पास आवश्यक डेटा विज्ञान क्षमताएं हैं। मुद्दा यह है कि आपके पास अपने व्यापक डेटा विज्ञान कौशल सेट के लिए दिखाने के लिए कुछ भी नहीं है। कोई भी अपने रिज्यूमे पर एक अच्छा डेटा वैज्ञानिक होने का दावा कर सकता है, लेकिन काम पर रखने वाले प्रबंधक उस दावे का समर्थन करने के लिए सबूत देखना चाहते हैं तो आप प्रोजेक्ट्स पर काम करे
SENTIMENT ANALYSIS OF PRODUCTS' REVIEWS
उत्पादों की समीक्षा का भाव विश्लेषण
लगभग हर डेटा-संचालित कंपनी अपने व्यावसायिक उत्पादों के प्रति अपने उपभोक्ताओं के व्यवहार का आकलन करने के लिए भावना विश्लेषण मॉडल का उपयोग करती है। यदि आप मशीन लर्निंग से मोहित हैं और इसमें अपनी विशेषज्ञता बढ़ाना चाहते हैं तो यह प्रोजेक्ट आपके लिए बहुत अच्छा होगा। यह आर परियोजना पर केंद्रित है। भावना विश्लेषण प्रतिक्रिया के एक टुकड़े में व्यक्त विचारों के मूल्यांकन और वर्गीकरण की प्रक्रिया को संदर्भित करता है, विशेष रूप से यह निर्धारित करने के लिए कि ग्राहक का व्यवहार सकारात्मक, नकारात्मक या किसी विशेष उत्पाद के प्रति तटस्थ है या नहीं।
FAKE NEWS DETECTION USING R LANGUAGE
R भाषा का उपयोग करके नकली समाचारों का पता लगाना
फेक न्यूज व्यापक है और वास्तविक खबरों की तुलना में 10 गुना ज्यादा तेजी से फैलती है। यह परेशानी का एक प्रमुख कारण है जिसने औसत व्यक्ति के जीवन के हर पहलू को प्रभावित किया है। परिणामस्वरूप कई मुद्दे सामने आते हैं, जिनमें राजनीतिक विभाजन, हिंसा और अन्य सांस्कृतिक विवाद शामिल हैं। इस मुद्दे को ट्रैक करने और संभालने का सबसे अच्छा तरीका मानते हुए! झूठी खबरों का पता लगाने के लिए यह परियोजना आर भाषा के डेटा का उपयोग करती है और सही तरीके से टेक्स्ट डेटा का प्रतिनिधित्व करते हुए दो प्रकार की सूचनाओं को सटीक रूप से लेबल करती है। बाद में, सही या नकली क्या है, इसका बेहतर अनुमान लगाने के लिए, हम एनएलपी, या प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, और टीएफ-आईडीएफ वेक्टराइज़र दृष्टिकोण (जिसका पूरा नाम टर्म फ़्रीक्वेंसी-इनवर्स दस्तावेज़ फ़्रीक्वेंसी वेक्टराइज़र है) की अवधारणाओं को शामिल कर सकते हैं। इसलिए, सामाजिक प्रामाणिकता के बारे में चिंता करने की ज़रूरत नहीं है
CREATING YOUR FIRST CHATBOT IN PYTHON
वास्तविक समय में उत्पन्न होने वाली सभी क्लाइंट शिकायतों की निगरानी और प्रभावी ढंग से समाधान करके, चैटबॉट व्यवसायों को अधिक ग्राहक-केंद्रित बनने की अनुमति देते हैं। यह विचार करना कि अब इसे कैसे पूरा किया जाए! इन चैटबॉट्स में कुछ संवादी एनएलपी स्क्रिप्ट चल रही हैं जो उन्हें प्रश्नों को समझने और फिर ग्राहक-केंद्रित प्रतिक्रिया के रूप में जवाब देने की अनुमति देती हैं। इस परियोजना के उद्देश्य के लिए, पायथन भाषा एक इंटेंट JSON फ़ाइल के माध्यम से बड़ी मात्रा में डेटा तक पहुँचती है। ये पैटर्न उन सही उत्तरों को वापस करने में उपयोगी होंगे जो उपयोगकर्ता अपनी समस्या को हल करने के लिए प्राप्त करना चाहता है। ऐसे उत्तर, यदि आवश्यक हो, खुले-डोमेन या डोमेन-विशिष्ट मुद्दों को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए आवश्यक समायोजन के साथ सिंक्रनाइज़ किए जा सकते हैं।
DETECTING FRAUDS OF CREDIT CARDS
क्रेडिट कार्ड की धोखाधड़ी का पता लगाना
मौजूदा महामारी के दौर में क्रेडिट कार्ड चोरी के लिए ज्यादातर धोखेबाज ही जिम्मेदार हैं। ऐसे व्यक्ति आपके सीवीवी और कार्ड नंबरों सहित आपके क्रेडिट कार्ड की जानकारी चुराने के लिए काफी चालाक हैं, और इसका उपयोग आपके खाते में अनधिकृत पहुंच प्राप्त करने के लिए करते हैं। ऐसे धोखेबाज धोखेबाजों को पकड़ने की संभावना अनिवार्य रूप से गायब हो जाती है, क्योंकि किसी के खाते तक पहुंचने के लिए कई तरह के डिजिटल तरीके उपलब्ध हैं। इन धोखेबाजों का पता लगाने की संभावना को अधिकतम करने के तरीकों पर विचार करना! ग्राहक के डेटा में अंतर्दृष्टि को उनके खर्च पैटर्न के उचित मॉडलिंग के साथ लेबल किया जाएगा, इस सीसी फ्रॉड डिटेक्शन प्रोजेक्ट के लिए धन्यवाद, जो मशीन सीखने, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क और निर्णय पेड़ों की छिपी क्षमताओं को जोड़ती है।
ये चोर कलाकार निस्संदेह उन व्यक्तियों पर नजर रखेंगे जो अधिक पैसा खर्च करते हैं ताकि वे अपने उपयोगकर्ताओं की वित्तीय स्वतंत्रता को प्रभावी ढंग से ले सकें। इस तरह की ट्रैकिंग के साथ, ऐसे धोखेबाजों को उनकी वास्तविक इच्छाओं के अनुसार कार्य करने से रोकने की संभावना बढ़ जाती है, सूचना की गोपनीयता को रोकने और समग्र सटीकता में सुधार होता है।
USING DEEP LEARNING FOR THE CLASSIFICATION OF BREAST CANCER
स्तन कैंसर के वर्गीकरण के लिए गहन शिक्षा का उपयोग करना
जागरूकता अभियानों के कम क्रियान्वयन के कारण, स्तन कैंसर विश्व स्तर पर पाई जाने वाली दूसरी सबसे अधिक प्रचलित बीमारी है। आप विश्वास कर सकते हैं कि विकल्पों से भरी हमारी अत्यधिक विकसित आधुनिक दुनिया में स्तन कैंसर का सफलतापूर्वक मुकाबला किया जा सकता है। कुछ हद तक, यह सच है, लेकिन अगर प्रतीक्षा है, तो ऐसे उपचार उनके चमत्कार नहीं करेंगे। इसलिए, इस प्रकार के कैंसर की विशेषताओं को निर्धारित करना महत्वपूर्ण है, और आप अपने असाइनमेंट के रूप में स्तन कैंसर वर्गीकरण को चुनकर इसमें मदद कर सकते हैं। चूंकि स्तन में इनवेसिव डक्टल कार्सिनोमा स्तन कैंसर का सबसे आम प्रकार है और 70% से अधिक रोगियों को प्रभावित करता है, इस उदाहरण में आईडीसी, या इनवेसिव डक्टल कार्सिनोमा डेटासेट का उपयोग किया जाएगा। लाभ यह है कि यह डेटासेट सभी को जोड़ देगा कैंसर का कारण बनने वाली कोशिकाओं की डायग्नोस्टिक इमेज और डीप लर्निंग एट्रिब्यूट्स की सहायता से, रोगियों का वर्गीकरण-चाहे उन्हें इस प्रकार का कैंसर है या नहीं- ठीक किया जाएगा, जिससे रोगी की स्थिति की जटिलता को समझना आसान हो जाएगा। यदि आवश्यक हो, तो विश्लेषण का उपयोग बाद में रोगी के लाभ के लिए किया जाएगा ताकि वे स्तन कैंसर के प्रभाव से जल्द से जल्द ठीक हो सकें।
SALES FORECAST USING DATA SCIENCE
डेटा विज्ञान का उपयोग कर बिक्री पूर्वानुमान
कॉर्पोरेट प्रक्रियाओं को कारगर बनाने और सफल निर्णय लेने में सहायता के लिए ई-कॉमर्स और रिटेल में बिग डेटा और डेटा साइंस का उपयोग किया जाता है। डेटा विज्ञान दृष्टिकोण का उपयोग विभिन्न प्रकार के कार्यों को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए किया जाता है, जिसमें बिक्री की भविष्यवाणी करना, ग्राहकों को उत्पाद सुझाव प्रदान करना और इन्वेंट्री का प्रबंधन करना शामिल है। वॉलमार्ट ने 2016 में बिक्री में $482.13 बिलियन का उत्पादन किया, इसके 11,500 कर्मचारियों के बीच डेटा विज्ञान दृष्टिकोण द्वारा संभव किए गए सटीक अनुमानों के लिए धन्यवाद। जैसा कि परियोजना के शीर्षक से निहित है, आप वॉलमार्ट स्टोर डेटासेट के साथ काम करेंगे, जिसमें 45 वॉलमार्ट दुकानों और उनके 99 डिवीजनों से 143 सप्ताह की बिक्री की जानकारी शामिल है।
BUILDING A RESUME PARSER USING NLP(SPACY) AND MACHINE
डेटा विज्ञान का उपयोग कर बिक्री पूर्वानुमान
एनएलपी (स्पेसी) और मशीन का उपयोग करके एक रिज्यूमे पार्सर बनाना
वह अवधि जब रिक्रूटर्स ने मैन्युअल रूप से रिज्यूमे की स्क्रीनिंग में काफी समय बिताया, वह बहुत पहले की बात है। पार्सर्स को फिर से शुरू करने के लिए धन्यवाद, नौकरी के लिए हजारों आवेदकों के आवेदनों को छांटना अब कोई मुश्किल काम नहीं है। सैकड़ों रिज्यूमे को समझदारी से स्कैन करने और नौकरी के लिए इंटरव्यू के लिए सर्वश्रेष्ठ आवेदक चुनने के लिए, रिज्यूम पार्सर्स मशीन लर्निंग टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल करते हैं।
एक फिर से शुरू पार्सर: यह क्या है?
रिज्यूम पार्सर या सीवी पार्सर के रूप में जाना जाने वाला एक सॉफ्टवेयर नौकरी के विवरण के अनुसार सीवी / रिज्यूम डेटा का विश्लेषण और निष्कर्ष निकालता है और आउटपुट का उत्पादन करता है जो कंप्यूटर के भंडारण, संशोधन और रिपोर्टिंग के लिए मशीन-पठनीय और उपयुक्त है। रिज्यूमे पार्सर का उपयोग करते हुए, रिक्रूटर्स उन सूचनाओं को संग्रहीत करके रिज्यूमे की एक सूची संकलित कर सकते हैं जो प्रत्येक के लिए एक अलग प्रविष्टि के साथ पुनर्प्राप्त की गई हैं।
MOVIE RECOMMENDATION PLATFORM WITH R PACKAGES
आर पैकेज के साथ मूवी सिफारिश
नेटफ्लिक्स, यूट्यूब और हॉटस्टार की तरह ही मूवी रिकमेंडेशन प्लेटफॉर्म भी काम करेगा। ग्राहकों के स्वाद, स्टार कास्ट, शैली और ब्राउज़िंग इतिहास को ध्यान में रखते हुए आर पैकेज का उपयोग करके सुझावों की भविष्यवाणी की जाएगी। इस पद्धति के लाभों के बारे में अभी भी अनिश्चित है। विभिन्न प्रकार के उपयोगकर्ताओं द्वारा अनुमोदित विकल्पों को सूचित करके, सिस्टम सभी मूवी खोज कमियों को दूर करने में सक्षम हो सकता है। इसके अलावा, परियोजना को दो तकनीकों में से किसी एक का उपयोग करके विकसित किया जा सकता है: सहयोगी फ़िल्टरिंग या सामग्री-आधारित फ़िल्टरिंग। यह तय करते समय कि क्या देखना है या नहीं, सहयोगी उपयोगकर्ता की पिछली फिल्म देखने की आदतों को ध्यान में रखेगा।
इसके विपरीत, सामग्री-आधारित फ़िल्टरिंग कई विशिष्ट लक्षणों का उपयोग करता है जो पूरी तरह से हाल ही में या पहले देखी गई फिल्म के सारांश और प्रोफ़ाइल द्वारा निर्धारित होते हैं। इन सभी में, आवश्यक मूवी सुझावों को डेटा.टेबल, जीजीप्लॉट 2 और अनुशंसाकर्तालैब जैसे आर टूल्स का उपयोग करके सटीक और मनोरंजक तरीके से मॉडल करना संभव है। नतीजतन, आपको इस मंच को अपनी परियोजना के रूप में चुनना होगा और विभिन्न विषयों और रुचियों के साथ फिल्मों को वर्गीकृत और प्रस्तावित करने के लिए इसे पूरी तरह से प्रशिक्षित करना होगा।
LOAN DEFAULT PREDICTION
ऋण डिफ़ॉल्ट भविष्यवाणी
ऋण बैंकों के लिए आय का मुख्य स्रोत हैं क्योंकि उनके मुनाफे का एक बड़ा हिस्सा सीधे इन ऋणों पर ब्याज से आता है। हालांकि, ऋण स्वीकृत करने के लिए एक तैयार सत्यापन और सत्यापन प्रक्रिया की आवश्यकता होती है जो कई कारकों पर निर्भर करती है। बैंक इस बात को लेकर भी संशय में हैं कि क्या कोई उधारकर्ता पूरी तरह से सत्यापन के बावजूद बिना किसी घटना के ऋण चुकाने में सक्षम होगा। आज, लगभग सभी बैंक विभिन्न कारकों के आधार पर वास्तविक समय में ऋण योग्यता प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं, जैसे कि क्रेडिट स्कोर, वैवाहिक स्थिति, नौकरी की स्थिति, लिंग, मौजूदा ऋण, आश्रितों की कुल संख्या, आय, और खर्च, दूसरों के बीच में।
What is Data Science Process
डेटा साइंस प्रोसेस क्या है, इसमें शामिल कदम और उनका महत्व?
डेटा साइंस डेटा वैज्ञानिकों द्वारा बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण, कल्पना और मॉडल करने के लिए उपयोग की जाने वाली एक व्यवस्थित प्रक्रिया के बारे में है। एक डेटा विज्ञान प्रक्रिया डेटा वैज्ञानिकों को अनदेखी पैटर्न खोजने, डेटा निकालने और जानकारी को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदलने के लिए टूल का उपयोग करने में मदद करती है जो कंपनी के लिए सार्थक हो सकती है। यह कंपनियों और व्यवसायों को ऐसे निर्णय लेने में सहायता करता है जो ग्राहक को लुभाने और मुनाफे बढ़ाने में मदद कर सकते हैं। इसके अलावा, एक डेटा विज्ञान प्रक्रिया संरचित और असंरचित कच्चे डेटा के छिपे हुए पैटर्न की खोज करने में मदद करती है। यह प्रक्रिया व्यावसायिक समस्या को प्रोजेक्ट मानकर समस्या को समाधान में बदलने में मदद करती है। तो, आइए जानें कि डेटा विज्ञान प्रक्रिया क्या है विस्तार से और डेटा विज्ञान प्रक्रिया में शामिल कदम क्या हैं।
चरण 1: समस्या की तैय्यरी करना
किसी समस्या को हल करने से पहले, व्यावहारिक बात यह जानना है कि समस्या वास्तव में क्या है। डेटा प्रश्नों को पहले कार्रवाई योग्य व्यावसायिक प्रश्नों में अनुवादित किया जाना चाहिए। लोग अक्सर अपने मुद्दों पर अस्पष्ट इनपुट देते हैं। और, इस पहले चरण में, आपको उन इनपुट को कार्रवाई योग्य आउटपुट में बदलना सीखना होगा।
इस चरण के माध्यम से जाने का एक शानदार तरीका है जैसे प्रश्न पूछना:
- ग्राहक कौन हैं?
- उनकी पहचान कैसे करें?
- अभी बिक्री की प्रक्रिया क्या है?
- वे आपके उत्पादों में रुचि क्यों रखते हैं?
- वे किन उत्पादों में रुचि रखते हैं?
चरण 2: समस्या के लिए कच्चा डेटा एकत्र करना
समस्या को परिभाषित करने के बाद, आपको अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और व्यावसायिक समस्या को संभावित समाधान में बदलने के लिए अपेक्षित डेटा एकत्र करने की आवश्यकता होगी। इस प्रक्रिया में आपके डेटा के बारे में सोचना और आपके लिए आवश्यक डेटा एकत्र करने और प्राप्त करने के तरीके खोजना शामिल है। इसमें आपके आंतरिक डेटाबेस को स्कैन करना या बाहरी स्रोतों से डेटाबेस खरीदना शामिल हो सकता है।
चरण 3: विश्लेषण करने के लिए डेटा को संसाधित करना
पहले और दूसरे चरण के बाद, जब आपके पास अपनी जरूरत का सारा डेटा होगा, तो आपको आगे बढ़ने और उसका विश्लेषण करने से पहले उसे प्रोसेस करना होगा। डेटा गड़बड़ हो सकता है यदि इसे उचित रूप से बनाए नहीं रखा गया है, जिससे ऐसी त्रुटियां हो सकती हैं जो विश्लेषण को आसानी से दूषित कर देती हैं। ये मुद्दे शून्य पर सेट किए गए मान हो सकते हैं जब वे शून्य या इसके ठीक विपरीत होने चाहिए, लापता मान, डुप्लिकेट मान, और बहुत कुछ। अधिक सटीक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए आपको डेटा के माध्यम से जाना होगा और समस्याओं के लिए इसकी जांच करनी होगी।
सबसे आम त्रुटियां जिनका आप सामना कर सकते हैं और जिन पर ध्यान देना चाहिए वे हैं:
- लापता वैल्यूज
- कर्रेप्टेड प्रविष्टियाँ
- समय लोकेशन अंतर
- बिक्री शुरू होने से पहले रिकॉर्ड की गई बिक्री जैसी दिनांक सीमा गलतिया
चरण 4: डेटा की खोज
इस चरण में, आपको ऐसे विचार विकसित करने होंगे जो छिपे हुए पैटर्न और अंतर्दृष्टि की पहचान करने में मदद कर सकें। आपको डेटा में और अधिक दिलचस्प पैटर्न खोजने होंगे, जैसे कि किसी विशेष उत्पाद या सेवा की बिक्री क्यों बढ़ी या घटी। आपको इस प्रकार के डेटा का अधिक गहन विश्लेषण या नोटिस करना चाहिए। यह डेटा विज्ञान प्रक्रिया में सबसे महत्वपूर्ण चरणों में से एक है।
चरण 5: गहन विश्लेषण करना
यह चरण आपके गणितीय, सांख्यिकीय और तकनीकी ज्ञान का परीक्षण करेगा। डेटा को सफलतापूर्वक क्रंच करने के लिए आपको सभी डेटा साइंस टूल्स का उपयोग करना चाहिए और हर अंतर्दृष्टि की खोज करनी चाहिए जो आप कर सकते हैं। आपको एक पूर्वानुमान मॉडल तैयार करना पड़ सकता है जो आपके औसत ग्राहक की तुलना उन लोगों से कर सके जो खराब प्रदर्शन कर रहे हैं। आपको अपने विश्लेषण में कई कारण मिल सकते हैं, जैसे उम्र या सोशल मीडिया गतिविधि, किसी सेवा या उत्पाद के उपभोक्ताओं की भविष्यवाणी करने में महत्वपूर्ण कारक के रूप में।
चरण 6: इस विश्लेषण के परिणामों का कम्यूनिकेट करना
इन सभी चरणों के बाद, बिक्री प्रमुख को अपनी अंतर्दृष्टि और निष्कर्षों से अवगत कराना और उन्हें उनके महत्व को समझाना महत्वपूर्ण है। यदि आप उस समस्या को हल करने के लिए उचित रूप से संवाद करते हैं जो आपको दी गई है तो इससे मदद मिलेगी। उचित संचार से कार्रवाई होगी। इसके विपरीत, अनुचित संपर्क से निष्क्रियता हो सकती है।
Data Science and Business Analytics
डेटा साइंस और बिजनेस एनालिटिक्स दो तेजी से बढ़ते क्षेत्र हैं जो अंतर्दृष्टि निकालने और संगठनों में डेटा-संचालित निर्णय लेने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। आइए प्रत्येक क्षेत्र को अलग-अलग एक्सप्लोर करें:
डेटा साइंस:
डेटा साइंस में डेटा माइनिंग, मशीन लर्निंग, स्टैटिस्टिकल एनालिसिस और प्रेडिक्टिव मॉडलिंग जैसी विभिन्न तकनीकों का उपयोग करके जटिल डेटा सेट से ज्ञान और निष्कर्ष निकालना शामिल है। यहां कुछ कारण बताए गए हैं कि डेटा साइंस का महत्व क्यों बढ़ रहा है:
बढ़ती डेटा उपलब्धता:
व्यवसायों, सोशल मीडिया, इंटरनेट गतिविधियों और सेंसर द्वारा उत्पन्न डेटा में वृद्धि ने ऐसे पेशेवरों की आवश्यकता पैदा की है जो इस डेटा से सार्थक जानकारी का विश्लेषण और निष्कर्ष निकाल सकते हैं।
बेहतर निर्णय लेना: डेटा विज्ञान संगठनों को डेटा-संचालित निर्णय लेने, पैटर्न, प्रवृत्तियों और समानता को उजागर करने का अधिकार देता है जो पारंपरिक दृष्टिकोणों के साथ स्पष्ट नहीं हो सकते हैं। डेटा विज्ञान तकनीकों का लाभ उठाकर, कंपनियां प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त कर सकती हैं और अपने संचालन का अनुकूलन कर सकती हैं।
प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स:
डेटा साइंस कंपनी को भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने में सक्षम बनाता है जो ऐतिहासिक डेटा के आधार पर भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करता है। यह व्यवसायों को पैटर्न की पहचान करने, ग्राहक व्यवहार को समझने, मार्केटिंग अभियानों को अनुकूलित करने, इन्वेंट्री प्रबंधन में सुधार करने और समग्र व्यावसायिक प्रदर्शन को बढ़ाने में मदद करता है।
निजीकरण और अनुशंसा प्रणाली:
ग्राहकों के लिए व्यक्तिगत अनुभव बनाने में डेटा विज्ञान महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं, व्यवहार और ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करके, व्यवसाय ग्राहकों की संतुष्टि और लॉयटी में सुधार करते हुए, अनुरूप विज्ञापन और बिज़नेस सेवाएँ प्रदान कर सकते हैं।
स्वचालन और दक्षता:
डेटा विज्ञान तकनीकें, जैसे कि स्वचालन, प्रक्रिया अनुकूलन और कमी का पता लगाना, संगठनों को संचालन को व्यव्स्तित करने, लागत कम करने और दक्षता में सुधार करने में मदद करती हैं। दोहराव वाले कार्यों को स्वचालित करके और रीयल-टाइम डेटा में विसंगतियों का पता लगाकर, व्यवसाय संसाधनों को अधिक प्रभावी ढंग से आवंटित कर सकते हैं और संभावित मुद्दों को सक्रिय रूप से पहचान सकते हैं।
बिज़नेस एनालिस्ट :
बिज़नेस एनालिस्ट :में बिज़नेस डेटा का विश्लेषण करने के लिए स्टैटिस्टिक्स और क्वांटिटेटिव तरीको का उपयोग करना शामिल है और निर्णय लेने और बिज़नेस सफलता को चलाने के लिए अंतर्दृष्टि प्राप्त करना शामिल है। यहां कुछ कारण बताए गए हैं कि बिजनेस एनालिटिक्स तेजी से महत्वपूर्ण क्यों होता जा रहा है:
डेटा-संचालित निर्णय लेना:
बिज़नेस एनालिस्ट बिज़नेस को ऐतिहासिक और रीयल-टाइम डेटा का विश्लेषण करके सूचित निर्णय लेने में सहायता करता है। यह व्यवसायों को रुझानों, पैटर्न और उनके सम्बन्धो की पहचान करने में सक्षम बनाता है, जिससे उन्हें संचालन करने, प्रदर्शन में सुधार करने और बाज़ार में परिवर्तनों का प्रभावी ढंग से जवाब देने की अनुमति मिलती है।
प्रदर्शन मापन और निगरानी:
बिजनेस एनालिटिक्स प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (केपीआई) को मापने और निगरानी करने और व्यावसायिक लक्ष्यों की दिशा में प्रगति को ट्रैक करने के लिए संगठनों को उपकरण और तकनीक प्रदान करता है। यह व्यवसायों को सुधार के लिए क्षेत्रों की पहचान करने, बेंचमार्क सेट करने और विकास को चलाने के लिए रणनीतियों को लागू करने में सक्षम बनाता है
उत्तर: डेटा साइंस कोर्स एक प्रशिक्षण प्रोग्राम होता है जिसमें विद्यार्थियों को डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग, स्टैटिस्टिक्स, और डेटा साइंस से संबंधित अन्य कौशलों का ज्ञान प्राप्त होता है। यह कोर्स उन्हें डेटा से अर्थपूर्ण जानकारी निकालने, समस्याओं का समाधान करने, और व्यावसायिक निर्णयों के लिए डेटा का प्रयोग करने की क्षमता प्रदान करता है।
उत्तर: डेटा साइंस कोर्स में छात्रों को प्रोग्रामिंग भाषाएँ जैसे पायथन या आर, डेटा की प्रीप्रोसेसिंग और क्लीनिंग, एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस, फीचर इंजीनियरिंग, मॉडल चयन और प्रशिक्षण, मॉडल की मान्यता प्राप्त करने के तरीके, और मॉडल को प्रोडक्शन में लाने का ज्ञान दिया जाता है।
उत्तर: डेटा साइंस्टिस को पायथन या आर जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं की आवश्यकता होती है, डेटा प्रोसेसिंग लाइब्रेरी (जैसे कि पैंडास, नंपाई) का प्रयोग करना आता है, मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क (जैसे कि स्काइकिट-लर्न, टेंसरफ्लो, पायटोर्च) का ज्ञान होना चाहिए, और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल (जैसे कि मैटलैब, सीबोर्न) का प्रयोग करना आना चाहिए। साथ ही, सांख्यिकी और प्रासंगिकता के बारे में मजबूत समझ होनी चाहिए।
उत्तर: डोमेन ज्ञान महत्वपूर्ण है क्योंकि यह डेटा साइंटिस्ट को उनके काम में डेटा की प्रासंगिकता को समझने में मदद करता है। इससे उन्हें सही सवाल पूछने, परिणामों की पुष्टि करने, और व्यावसायिक हिस्सेदारों के लिए डेटा के आधारित समाधानों को समझने में सहायता मिलती है।
उत्तर: डेटा साइंटिस्ट विभिन्न टीमों, जैसे कि व्यवसायिक विश्लेषक, इंजीनियर, और प्रबंधकों के साथ सहयोग करते हैं। वे विश्लेषण की खोजी, तकनीकी अवधारणाओं की स्पष्टीकरण करते हैं, और साथ में काम करके डेटा परियोजनाओं को संगठनिक लक्ष्यों के साथ मिलाते हैं।
उत्तर: हालांकि दोनों भूमिकाएँ डेटा के साथ जुड़ी होती हैं, डेटा साइंटिस्ट मुख्य रूप से पूर्वानुमानित और प्रास्कृतिक मॉडल बनाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जिनमें जटिल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम शामिल होते हैं। वहीं, डेटा एनालिस्ट प्राथमिकता देते हैं विवरणात्मक विश्लेषण करने की, रिपोर्ट और दृश्यकरण बनाने की और संगठनों को ऐतिहासिक डेटा को समझकर निर्णय लेने में मदद करने की।
उत्तर: नैतिक दृष्टिकोणों को ध्यान में रखना डेटा साइंस में महत्वपूर्ण है। डेटा साइंटिस्ट को संवेदनशील जानकारी को जिम्मेदारीपूर्ण तरीके से संभालना चाहिए, गोपनीयता और डेटा सुरक्षा की सुनिश्चितता देनी चाहिए, और मॉडलों में पक्षपात से बचने की कोशिश करनी चाहिए। मॉडल की न्यायिकता और पारदर्शिता पर नियमित मूल्यांकन और जांचें भी महत्वपूर्ण हैं।
उत्तर: आमतौर पर यह प्रक्रिया निम्नलिखित चरणों में होती है: समस्या की परिभाषा, डेटा का संग्रहण और प्रीप्रोसेसिंग, डेटा की जांच और विश्लेषण, फीचर इंजीनियरिंग, उपयुक्त एल्गोरिदम का चयन, डेटा को प्रशिक्षित करना, हाइपरपैरामीटर्स को ट्यून करना, प्रदर्शन का मूल्यांकन करना, और मॉडल को प्रोडक्शन में डिप्लॉय करना।
डेटा साइंटिस्ट आमतौर पर रिसर्च पेपर्स पढ़ते हैं, कॉन्फ़्रेंसों (जैसे कि NeurIPS, ICML) में भाग लेते हैं, ऑनलाइन फोरम और समुदायों में शामिल होते हैं, ऑनलाइन कोर्स लेते हैं, और क्षेत्र के विशेषज्ञों के ब्लॉग और सोशल मीडिया अकाउंट्स का अनुगाम करते हैं ताकि वे नवीनतम विकासों के साथ अपडेट रह सकें।
उत्तर: ए/बी टेस्टिंग एक तरीका है जिसमें दो संस्करणों (ए और बी) की तुलना की जाती है (जैसे कि एक वेबपेज, ऐप, या अन्य डिजिटल संसाधन) ताकि पता चल सके कि कौन सा संस्करण उपयोगकर्ता गुणवत्ता या अन्य चाहिए गए मीट्रिक्स में बेहतर प्रदर्शन करता है। डेटा साइंटिस्ट ए/बी टेस्ट्स का डिज़ाइन करते हैं और उन्हें विश्लेषित करते हैं ताकि उत्पादों या सेवाओं में बदलाव के बारे में सूचित निर्णय लिए जा सकें।