What is Data Science in Hindi | डेटा साइंस क्या है?

हेलो दोस्तों! इस लेख के माध्यम से हम आप लोगों को डेटा साइंस से जुड़ी सारी जानकारी देंगे। डेटा साइंस क्या है,(What is Data Science in Hindi), इसका फ्यूचर क्या है, इसका इतिहास क्या है, इन सभी टॉपिक्स पर विस्तार से चर्चा करेंगे। डेटा साइंस एक ट्रेंडिंग टेक्नोलॉजी है। यदि आप डेटा साइंस के माध्यम से अपना करियर शुरू करना चाहते हैं। तो यह लेख आपके लिए उपयोगी साबित होगा। अगर आप एक डाटा साइंस टेस्ट के रूप में अपना करियर शुरू करना चाहते हैं। तो आप हमारे इस लिख के माध्यम से आप महत्वपूर्ण जानकारी पा सकते हैं। डेटा साइंस के बारे में अधिक जानने के लिए हमारे साथ जुड़े रहें।

What is Data Science in Hindi | डेटा साइंस क्या है?

डेटा साइंस एक सबसे आधुनिक तकनीक है। जिसका यूज़ हम बड़े पैमाने पर डेटा का विश्लेषण, प्रबंधन और व्याख्या करने के लिए सांख्यिकी, गणित, प्रोग्रामिंग आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का यूज़ करके करते है। इस में डेटा को इकट्ठा करके और उसे साफ करने के विश्लेषण का प्रोसेस शामिल होता है।इससे सभी क्षेत्र जैसे: व्यापार, स्वास्थ्य, स्पोर्ट, वित्त और अन्य क्षेत्रों में बेहतर निर्णय लेने में आसानी होती है। डेटा साइंटिस्ट इसके लिए विभिन्न टूल्स का यूज़ करते है। जैसे: पायथन, आर, SQL, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम आदि। आज के इस डिजिटल युग में डेटा साइंस का यूज़ बहुत तेजी से बढ़ रहा है।

Definition of Data Science in Hindi | डेटा साइंस की परिभाषा

डेटा साइंस एक ऐसी तकनीक है। जिसके माध्यम से बड़े डेटा का विश्लेषण करके यूज़फुल जानकारी निकाली जाती है। इसमें प्रोग्रामिंग, गणित, सांख्यिकी, और मशीन लर्निंग का यूज़ किया जाता है। डेटा साइंस का यूज़ व्यवसाय, स्वास्थ्य, स्पोर्ट्स बैंकिंग और अन्य सभी क्षेत्रों में बेहतर और सही निर्णय लेने के लिए किया जाता है।

History of Data Science in Hindi | डेटा साइंस का इतिहास

डेटा साइंस के इतिहास की शुरुआत 1960 के दशक में हुए थी। जब कंप्यूटर और स्टोरेज तकनीक का विकास हुआ था। इससे पहले, सभी डेटा को स्टोर और प्रोसेस करने के लिए सांख्यिकी और गणित का यूज़ होता था। 1970-80 के दशक में डेटाबेस आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के शुरुआती मॉडल विकसित हुए। 1990 के दशक में इंटरनेट और डिजिटल डेटा की बढ़ती मात्रा के कारण डेटा एनालिटिक्स महत्वपूर्ण क्षेत्र बन गया। 2000 के दशक में बिग डेटा और आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग ने डेटा साइंस को एक अलग क्षेत्र बना दिया। आज के इस डिजिटल युग में, डेटा साइंस का यूज़ हर क्षेत्र में किया जाता है। जैसे: बिजनेस, हेल्थकेयर, स्पोर्ट्स, मार्केटिंग और टेक्नोलॉजी, आदि। इसलिए यह 21वीं सदी का सबसे महत्वपूर्ण क्षेत्र बन गया है।

Advantages of Data Science in Hindi | डेटा साइंस के फायदे

आज के इस डिजिटल समय में डेटा साइंस बहुत महत्वपूर्ण टेक्नोलॉजी बन गयी है। यह हशम सभी को डेटा के समझने, विश्लेषण करने और यूज़फुल डेटा निकालने में मदद करता है। चलो, इसे सरल शब्दों में समझते हैं:

1. यह बेहतर निर्णय लेने में मदद करता है।

डेटा साइंस बड़ी कंपनियों, हेल्थकेयर, स्पोर्ट्स, मार्केटिंग सेक्टर में सही फैसले लेने में मदद करता है। इसके माध्यम से सभी लोग डेटा को सही से समझकर भविष्य के लिए सही फैसले ले सकते है। जिससे सभी सेक्टर में फायदा होता है।

2. यह बिज़नेस को तेज़ी से बढ़ाने में मदद करता है।

डेटा साइंस के मदद से सभी कंपनियां अपने ग्राहकों के व्यवहार को समझ सकती हैं। जिससे कंपनियां अपने बिज़नेस को बेहतर बना सकती हैं। इसका यूज़ करके अधिक मुनाफ़ा कमा सकती हैं।

3. यह रोज़गार के नए अवसर पैदा करता है।

आज के समय में डेटा साइंस की सभी फील्ड में बहुत ज़रूरत है। इसलिए इस फील्ड में नौकरी के अवसर बहुत तेजी से बढ़ रहे हैं। डेटा साइंटिस्ट, मशीन लर्निंग इंजीनियर, डेटा एनालिस्ट जैसी नौकरियों की मांग बहुत तेजी से बढ़ रही है।

4. यह धोखाधड़ी पकड़ने में मदद करता है।

बैंक और ऑनलाइन पेमेंट कंपनियां डेटा साइंस का यूज़ करके धोखाधड़ी के मामलों को आसानी से ट्रैक कर सकती हैं। डेटा साइंस तकनीक संदिग्ध ट्रांजैक्शन को पहचानकर फ्रॉड रोकने में मदद करती है।

5. यह हेल्थकेयर में सुधार लाता है।

बड़े-बड़े डॉक्टर्स और रिसर्चर्स डेटा साइंस की मदद से बीमारियों का सही से विश्लेषण कर सकते हैं। इससे बेहतर इलाज ढूंढ सकते हैं। डेटा साइंस मरीजों की देखभाल को और अधिक प्रभावी बनाता है।

6. यह ग्राहकों को बेहतर अनुभव देता है।

ई-कॉमर्स कंपनियां और ओटीटी प्लेटफॉर्म डेटा साइंस का यूज़ करके ग्राहकों को उनकी पसंद और जरुरत के अनुसार प्रोडक्ट और वीडियो सजेस्ट करते हैं।

7. यह ऑटोमेशन को बढ़ावा देता है।

डेटा साइंस का यूज़ करके मशीनें और सॉफ्टवेयर ऑटोमेटिक काम कर सकते हैं। जिससे लोगों को एक ही काम को बार-बार करने की ज़रूरत नहीं पड़ती।

Uses of Data Science in Hindi | डेटा साइंस के उपयोग

डेटा साइंस का यूज़ बहुत सारे क्षेत्रों में किया जाता है। यह हमारे जीवन को आसान बनाने में मदद करता है। चलो, इसे सरल शब्दों में समझते हैं:

1. बिजनेस (Business)

• डेटा साइंस का यूज़ ग्राहक की पसंद समझने के लिए किया जाता है।
• डेटा साइंस का यूज़ बिक्री (Sales) बढ़ाने के लिए किया जाता है।
• डेटा साइंस का यूज़ धोखाधड़ी (Fraud) पकड़ने के लिए किया जाता है।

2. हेल्थकेयर (Healthcare)

• डेटा साइंस का यूज़ बीमारी की पहचान और सही इलाज करने के लिए किया जाता है।
• डेटा साइंस का यूज़ मेडिकल रिपोर्ट्स का विश्लेषण के लिए किया जाता है।
• डेटा साइंस का यूज़ नई दवाइयों की खोज के लिए किया जाता है।

3. बैंकिंग और फाइनेंस (Banking & Finance)

• डेटा साइंस का यूज़ फर्जी लेन-देन (Fraud Detection) रोकने के लिए किया जाता है।
• डेटा साइंस का यूज़ निवेश (Investment) और जोखिम का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है।

4. ई-कॉमर्स (E-commerce)

• डेटा साइंस का यूज़ कस्टमर को उनकी पसंद के प्रोडक्ट्स सुझाने के लिए किया जाता है।
• डेटा साइंस का यूज़ ऑनलाइन खरीदारी के पैटर्न समझने के लिए किया जाता है।

5. सोशल मीडिया (Social Media)

• डेटा साइंस का यूज़ ट्रेंडिंग टॉपिक्स (Trending Topics) निकालने के लिए किया जाता है।
• डेटा साइंस का यूज़ यूज़र के व्यवहार को समझने के लिए किया जाता है।

6. शिक्षा (Education)

• डेटा साइंस का यूज़ स्टूडेंट्स के प्रदर्शन का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है।
• डेटा साइंस का यूज़ पर्सनलाइज्ड लर्निंग (Personalized Learning) देने के लिए किया जाता है।

7. ट्रांसपोर्ट और लॉजिस्टिक्स (Transport & Logistics)

• डेटा साइंस का यूज़ रूट ऑप्टिमाइजेशन (Route Optimization) के लिए किया जाता है।
• डेटा साइंस का यूज़ ट्रैफिक की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है।

8. मनोरंजन (Entertainment)

• डेटा साइंस का यूज़ वेब सीरीज और मूवी की सिफारिश (Recommendation) के लिए किया जाता है।
• डेटा साइंस का यूज़ गेमिंग इंडस्ट्री में उपयोग के लिए किया जाता है।

How Does Data Science Work in Hindi | डेटा साइंस कैसे काम करता है

डेटा साइंस एक ऐसा फील्ड है। जो डेटा का यूज़ करके समस्याओं को हल करता है। जिससे बिज़नेस या टेक्नोलॉजी में फैसले लेने में मदद करता है। चलो इसे सरल शब्दों में समझें:

1. डेटा इकट्ठा करना (Data Collection)

किसी भी समस्या को हल करने के लिए। सबसे पहले डेटा को इकट्ठा किया जाता है। डेटा को यहाँ से इकट्ठा कर सकते है:

• सोशल मीडिया
• वेबसाइट्स
• मोबाइल ऐप्स
• कंपनियों के रिकॉर्ड
• सेंसर्स और मशीनों से

2. डेटा को साफ़ करना (Data Cleaning)

इकट्ठा किया गया डेटा सभी तरह का होता है। जैसे गलत या अधूरा डेटा होता है। इसलिए, इसे साफ़ करके सही और उपयोगी डेटा निकाला जाता है।

3. डेटा को समझना (Data Analysis & Exploration)

डेटा को अच्छे से समझने के लिए उसका सही से विश्लेषण किया जाता है। इसमें ग्राफ, चार्ट और टेबल में रिपोर्ट्स बनाई जाती हैं। ताकि डेटा की रिपोर्ट के अनुसार हमें पैटर्न और ट्रेंड्स का पता चल सके।

4. मॉडल बनाना (Machine Learning & AI Models)

डेटा साइंस के माध्यम से डेटा का यूज़ करके मशीन लर्निंग के मॉडल बनाए जाते हैं। जिससे भविष्य की भविष्यवाणी करने में सहायता मिलती हैं।

उदाहरण: ईकॉमर्स प्लेटफॉर्म आपकी जरुरत के अनुसार प्रोडक्ट दिखाता है। ओटीटी प्लेटफॉर्म आपकी पसंद के अनुसार मूवी दिखाते है।

5. रिजल्ट दिखाना (Data Visualization & Decision Making)

जब हम डेटा से सही जानकारी निकाल लेते है। तो उसको ग्राफ़, चार्ट, टेबल और डैशबोर्ड के रूप में एक्सप्लेन करते है। जिससे बिज़नेस और कंपनियां को सही फैसला लेने में आसानी होती हैं।

डेटा साइंस का कहाँ-कहाँ यूज़ होता है?

• ✅ हेल्थकेयर सेक्टर में (बीमारियों का पूर्वानुमान)
• ✅ बैंकिंग सेक्टर में (फ्रॉड डिटेक्शन)
• ✅ स्पोर्ट के सेक्टर में (पुराना डेटा निकालने के लिए )
• ✅ मार्केटिंग सेक्टर में (कस्टमर की पसंद समझना)
• ✅ ई-कॉमर्स सेक्टर में (स्मार्ट रेकमेंडेशन)
• ✅ सोशल मीडिया सेक्टर में (फेक न्यूज़ पहचानना) आदि।

Key Techniques Used in Data Science in Hindi | डेटा साइंस में उपयोग होने वाली प्रमुख तकनीकें

डेटा साइंस में ये सभी महत्वपूर्ण तकनीकें का यूज़ होता हैं। जो डेटा को सही से समझने, उसका एनालिसिस करने और सही निर्णय लेने में मदद करते हैं। यहाँ मुख्य तकनीकों को सरल भाषा में समझाया गया है:

1. डेटा कलेक्शन (Data Collection)

👉 इसमें सबसे पहला कदम डेटा को इकट्ठा करना होता है। डेटा को कई माध्यम से इकट्ठाकिया जाता है: जैसे: वेबसाइट, एप्प्स, सोशल मीडिया, सेंसर, डेटाबेस आदि।

2. डेटा क्लीनिंग (Data Cleaning)

👉 सारे डेटा को इकट्ठा करने के बाद उस डेटा मेसे सही और उपयोगी डेटा को क्लीन किया जाता है। इसमें डुप्लीकेट डेटा रिमूव करना, खाली जगह भरना, गलत डेटा सही करना आदि शामिल होता है।

3. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन (Data Visualization)

👉 डेटा को क्लीन करने के बाद उसको ग्राफ़, चार्ट और टेबल के रूप में दिखाया जाता है। ताकि उस डेटा को आसानी से समझा जा सके। इसको करने के लिए Matplotlib, Seaborn, Tableau जैसे टूल्स का यूज़ होता हैं।

4. सांख्यिकी (Statistics)

👉 डेटा को ग्राफ़ या चार्ट फॉर्मेट में कन्वर्ट करने के बाद उसको सही तरीके से समझने और भविष्यवाणी करने के लिए गणितीय तकनीकों का यूज़ होता है। जैसे औसत, माध्यिका, प्रायिकता, आदि।

5. मशीन लर्निंग (Machine Learning)

👉 मशीन लर्निंग कंप्यूटर के डेटा को समझकर और उसके बाद फैसले लेने में मदद करती है। यह मुख्यतः दो प्रकार की होती है:

• Supervised Learning: जब डेटा को पहले से लेबल किया हुआ होता है (जैसे ईमेल स्पैम या नॉन-स्पैम)।
• Unsupervised Learning: जब डेटा को लेबल नहीं किया गया होता है। जिसमे पैटर्न खोजे जाते हैं। (जैसे ग्राहकों को ग्रुप में बांटना)।

6. फीचर इंजीनियरिंग (Feature Engineering)

👉 फीचर इंजीनियरिंग तकनीक महत्वपूर्ण डेटा पॉइंट्स को निकालने और उस डेटा के नए फ़ीचर्स बनाने में मदद करती है। जिससे मशीन लर्निंग अल्गोरिथ्म्स बेहतर काम करती है।

7. डीप लर्निंग (Deep Learning)

👉 डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का उन्नत रूप होता है। जिसमें न्यूरल नेटवर्क्स का यूज़ किया जाता है। यह इमेज रिकग्निशन, वॉयस असिस्टेंट (जैसे Google Assistant, Alexa) जैसी तकनीकों में काम आता है।

8. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP – Natural Language Processing)

👉 यह तकनीक कंप्यूटर को मानव भाषा समझने और उस पर काम करने में मदद करती है। उदाहरण के लिए, चैटबॉट्स, गूगल ट्रांसलेटर, ऑटो-करेक्ट आदि।

9. बिग डेटा (Big Data) और क्लाउड कंप्यूटिंग

👉 जब कंपनी का डेटा बहुत ज्यादा होता है। तो उस डेटा को, Hadoop, Spark, AWS, Google Cloud जैसी तकनीकों से स्टोर और प्रोसेस किया जाता है।

10. भविष्यवाणी विश्लेषण (Predictive Analytics)

👉 मशीन लर्निंग और सांख्यिकी का यूज़ करके भविष्य में होने वाली चीज़ों की भविष्यवाणी की जाती है। जैसे स्टॉक मार्केट की दिशा, मौसम पूर्वानुमान, ग्राहक की खरीदारी का व्यवहार आदि।

Future of Data Science in Hindi | डेटा साइंस का भविष्य

आनेवाले समय में डेटा साइंस का भविष्य बहुत ही उज्ज्वल है। क्योंकि दुनिया में डेटा की मात्रा बहुत तेजी से बढ़ती जा रही है। हर सेक्टर में, चाहे वह बिजनेस हो, हेल्थकेयर हो, या फिर टेक्नोलॉजी, सभी में डेटा की बहुत जरूरत होती है। चलो सरल शब्दों में समझते हैं। डेटा साइंस का भविष्य कैसा होगा:

1. ज्यादा नौकरियां मिलेंगी

इस डिजिटल युग मे डेटा साइंस की मांग तेजी से बढ़ रही है। इसलिए आनेवाले समय में इसमें बहुत सारे नौकरियों के अवसर होंगे। कंपनियों को अधिकत्तर ऐसे लोगों की बहुत जरूरत होगी। जो डेटा को अच्छे से समझकर सही निर्णय लेने में मदद कर सकें।

2. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का बढ़ता उपयोग

समय के अनुसार मशीन लर्निंग और एआई का यूज़ बढ़ता जारहा है। जिससे डेटा साइंस का यूज़ भी बढ़ता जारहा है। स्मार्ट एप्लिकेशन, वेबसाइट, ऑटोमेशन और पर्सनलाइज्ड सर्विसेज में इसका अहम योगदान रहेगा।

3. हर क्षेत्र में डेटा साइंस की जरूरत।

• हेल्थकेयर: बीमारियों की पहचान और इलाज में मदद करता है।
• बिजनेस: ग्राहकों की पसंद समझने और प्रॉफिट बढ़ाने में मदद करता है।
• फाइनेंस: फ्रॉड डिटेक्शन और निवेश के फैसले लेने में करता है।
• मार्केटिंग: सही ऑडियंस को टारगेट करने में मदद करता है।

4. क्लाउड कंप्यूटिंग और बिग डेटा का इस्तेमाल बढ़ेगा।

भविष्य में बड़ी मात्रा में डेटा को स्टोर और प्रोसेस करने के लिए क्लाउड टेक्नोलॉजी का यूज़ बहुत तेजी से बढ़ेगा। जिससे डेटा साइंस और भी एडवांस होगा।

5. नए टूल्स और टेक्नोलॉजी आएंगी

डेटा साइंटिस्ट्स के काम को आसान बनाने के लिए। हररोज़ नए टूल्स और प्लेटफॉर्म डेवलप किए जाएंगे। जिससे यह क्षेत्र और भी आकर्षक बन जाएगा।

How to Become a Data Scientist in Hindi | डेटा साइन्टिस्ट कैसे बने

एक सफल डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए आपको कुछ जरूरी स्किल्स और इन स्टेप्स को फॉलो करना होगा। नीचे सरल शब्दों में समझाया गया है:

1. गणित और सांख्यिकी (Math & Statistics) सीखें।

डेटा साइंस में गणित और स्टैटिस्टिक्स जानना बहुत जरूरी है। खासकर लिनियर एल्जेब्रा, प्रायिकता, सांख्यिकी को सही से सीखें।

2. Python या R प्रोग्रामिंग लैंग्वेज सीखें।

Python और R प्रोग्रामिंग लैंग्वेज, डेटा साइंस के लिए सबसे पॉपुलर हैं।
इसमें Python लैंग्वेज का यूज़ सबसे ज्यादा होता है। इसलिए इसे सही से सीखें।

3. डाटा हैंडलिंग और SQL सीखें।

Excel और SQL का यूज़ करके डेटाबेस से डेटा निकालना और मैनेज करना सीखें। SQL से डेटा क्वेरी करना (पढ़ना, लिखना, अपडेट करना) बहुत जरूरी है।

4. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन (Data Visualization)

Matplotlib, Seaborn, Power BI, Tableau जैसे टूल्स के माध्यम से डेटा को ग्राफ्स और चार्ट में दिखाने का तरीका सीखें।

5. मशीन लर्निंग (Machine Learning) सीखें।

मशीन लर्निंग में Supervised Learning, Unsupervised Learning, Deep Learning जैसे मुख्य टॉपिक्स होते हैं।
इसके लिए Scikit-Learn, TensorFlow, Keras जैसे टूल्स का यूज़ किया जाता है।

6. प्रोजेक्ट्स करें और प्रैक्टिस बढ़ाएं।

Kaggle, GitHub पर प्रोजेक्ट्स करें।
रियल डेटा पर काम करके अपना अनुभव बढ़ाएं।

7. इंटर्नशिप करें या जॉब अप्लाई करें।

इंटर्नशिप से आपको इंडस्ट्री का रियल टाइम अनुभव मिलेगा।
जॉब के लिए जॉब पोर्टल्स पर अप्लाई करे। जैसे: LinkedIn, Naukri.com, आदि।

8. अपनी प्रोफाइल और नेटवर्किंग बनाएं।

LinkedIn पर एक्टिव रहने के साथ साथ अपना पोर्टफोलियो बनाएं।
GitHub, Kaggle पर अपने प्रोजेक्ट्स को डालें।

Data Science और Data Analytics के बीच अंतर क्या है।

विशेषता	डेटा साइंस	डेटा एनालिटिक्स
लक्ष्य	डेटा से नई जानकारी और पैटर्न ढूंढना	मौजूदा डेटा का विश्लेषण करके भविष्य के बारे में अनुमान लगाना
दायरा	व्यापक, डेटा इकट्ठा करने से लेकर मॉडल बनाने तक	संकीर्ण, मौजूदा डेटा का विश्लेषण करना
तकनीकें	मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, डेटा माइनिंग	सांख्यिकी, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
डेटा	संरचित और असंरचित दोनों तरह का डेटा	ज्यादातर संरचित डेटा
उदाहरण	Netflix यह भविष्यवाणी करे कि आपको कौन-सी मूवी पसंद आएगी आनेवाले समय में।	Netflix यह दिखाए कि पिछले महीने किस तरह की मूवी सबसे ज्यादा देखी गई।
टूल्स	Python, R, TensorFlow, Machine Learning, etc.	Excel, SQL, Tableau, Power BI, etc.

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Conclusion | निष्कर्ष

दोस्तों मुझे उम्मीद है। हमारे इस लेख को पढ़ने के बाद आपको डेटा साइंस के बारे में सम्पूर्ण जानकारी मिल गई होगी। यदि आपके मन में डेटा साइंस से रिलेटेड कोई सवाल है या आप इससे जुड़ी और जानकारी चाहते हैं। तो कमेंट सेक्शन में पूछ सकते हैं। हम लगातार नई-नई टेक्नोलॉजी से जुड़े लेख लिखते रहते हैं। ताकि आप हमेशा अपडेटेड रहें। ऐसे ही ज्ञानवर्धक लेख पढ़ने और अपनी जानकारी को बढ़ाने के लिए हमारे साथ जुड़े रहें। आप लोगो का समर्थन हमें और बेहतर कंटेंट प्रदान करने के लिए प्रेरित करता है। धन्यवाद!

FAQs:

Q1. डेटा साइंस क्या है?

Ans: डेटा साइंस एक वह क्षेत्र है। जिसमें बड़े डेटा को इकट्ठा करके, उसका एनालाइज करके और उसमें से उपयोगी जानकारी निकालकर सही निर्णय लेने में मदद करता है।

Q2. डेटा साइंस का यूज़ कहां किया जाता है?

Ans: डेटा साइंस का यूज़ अथिकतर बैंकिंग, हेल्थकेयर, स्पोर्ट्स, बिज़नेस, ई-कॉमर्स, सोशल मीडिया, मार्केटिंग, वित्त, और मैन्युफैक्चरिंग जैसी बहुत सारी इंडस्ट्रीज में किया जाता है।

Q3. डेटा साइंस सीखने के लिए किन तकनीक की जरूरत होती है?

Ans: डेटा साइंस सीखने के लिए निम्नलिखित तकनीक जरूरी होती हैं:

• गणित और सांख्यिकी का यूज़ होता है।
• पाइथन और आर प्रोग्रामिंग का यूज़ होता है।
• मशीन लर्निंग का यूज़ होता है।
• डेटा एनालिटिक्स का यूज़ होता है।
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का यूज़ होता है।

Q4. डेटा साइंस में करियर कैसा होता है?

Ans: आज के इस डिजिटल युग में डेटा साइंस का करियर बहुत तेजी से बढ़ रहा है। क्योंकि यह एक हाई-डिमांड फील्ड है।

Q5 . क्या डेटा साइंस सीखने के लिए कोडिंग आनी चाहिए?

Ans: हां, डेटा साइंस को सीखने के लिए कोडिंग आना बहुत बहुत जरुरी है। खासतौर पर पायथन और आर प्रोग्रामिंग लैंग्वेज का यूज़ किया जाता है।