Data Analysis क्या है? skills, degree, Expert, Programing machine learning, (Data Analysis in Hindi)

data analyst डेटा साइंस, स्टैटिस्टिक्स, कंप्यूटर साइंस, और विविध विषयों पर ज्ञान रखता है जिनके माध्यम से वे डेटा के साथ काम करते हैं। इसके अलावा, वे डेटा विश्लेषण टूल्स जैसे कि एक्सेल, सीएसवी, एसक्यूएल और राय बनाने और उन्हें प्रयोग करने में माहिर होते हैं।

डेटा विश्लेषक का काम डेटा के विभिन्न पहलुओं को जांचना, विश्लेषण करना और समझना होता है। इसके लिए वे विभिन्न विश्लेषण तकनीकों का उपयोग करते हुए डेटा मॉडलिंग, डेटा क्लींग, डेटा ट्रांसफॉर्मेशन, डेटा ट्रेंड एनालिसिस और डेटा विज़ुअलाइजेशन करते हैं।

data analyst यह एक बहुत ही महत्वपूर्ण क्षेत्र है क्योंकि विश्लेषण विविध क्षेत्रों में निर्णय लेने के लिए बहुत महत्वपूर्ण होता है। उदाहरण के लिए, data analyst के माध्यम से financial analysis, मार्केटिंग विश्लेषण, उत्पाद विकास, और समझौते या विवादों में मदद कर सकते हैं।

Data analyst के पास निम्नलिखित Skills होनी चाहिए:

1. Data Science: डेटा विश्लेषक को डेटा साइंस में समर्थ होना चाहिए। वे डेटा को अनुसंधान करने और विश्लेषण करने के लिए विभिन्न डेटा साइंस टूल्स का उपयोग करते हैं।

2. Numerical skills: डेटा विश्लेषक को अच्छे संख्यात्मक कौशल होने चाहिए, जिससे वे डेटा के साथ काम कर सकें।

3. Analysis tools: वे डेटा विश्लेषण टूल्स जैसे राय, एसक्यूएल, टेबलू और एक्सेल जैसे सॉफ्टवेयर का उपयोग कर सकते हैं।

4. Data modeling: डेटा विश्लेषक को डेटा मॉडलिंग का ज्ञान होना चाहिए, जो डेटा के विभिन्न पहलुओं को समझने में मदद करता है।

5. Aalysis skills: वे विभिन्न विश्लेषण कौशल होने चाहिए जैसे डेटा विज़ुअलाइजेशन, डेटा क्लींग और डेटा ट्रांसफॉर्मेशन के लिए।

6. Machine learning: मशीन लर्निंग डेटा विश्लेषण के लिए एक बहुत महत्वपूर्ण टूल है, जिससे आप मशीने लर्निंग के द्वारा डाटा को 
   प्रोगरामिंग के माध्यम से एनालिसिस कर सकते हो।
   
   

एक Data analyst बनने के लिए एक बैचलर डिग्री की आवश्यकता होती है, जो डेटा साइंस, कंप्यूटर साइंस, मैथमेटिक्स,

statistics, या इनमें से किसी एक क्षेत्र से संबंधित हो सकती है।

यह एक चार साल की स्नातक की डिग्री हो सकती है जो कुछ कॉलेज और विश्वविद्यालयों में उपलब्ध होती है। डेटा विश्लेषण के क्षेत्र में कुछ उच्च शिक्षा संस्थान और विश्वविद्यालय भी मास्टर डिग्री या पीएचडी प्रदान करते हैं, जो अधिक उन्नत और विशेषज्ञ कौशलों का विकास करते हैं।

एक बैचलर डिग्री के साथ-साथ एक डेटा विश्लेषक को निम्नलिखित Skillls की आवश्यकता होती हैं:

1. Data Analysis के लिए तकनीकों की जानकारी: डेटा विश्लेषण के लिए टूल्स, सॉफ्टवेयर, और तकनीकों की जानकारी होना आवश्यक होता है।
2. Data Storage और संचय का अनुभव: एक डेटा विश्लेषक को अपने क्षेत्र में अच्छा ज्ञान होना चाहिए कि वह डेटा को कैसे Storage कर सकता है और उसे Accumulated कर सकता है।
3. Data Cleansing: डेटा सेट को साफ़ करने के लिए डेटा क्लींजिंग कौशल की आवश्यकता होती है। डेटा क्लींजिंग का मतलब होता है कि डेटा सेट से त्रुटियां निकाली जाएं और अनुचित डेटा रिकॉर्ड्स को फ़िल्टर किया जाए।
4. Statistical Analysis Skills: एक डेटा विश्लेषक को स्टैटिस्टिकल एनालिसिस कौशल की भी जानकारी होनी चाहिए ताकि वह डेटा सेट के लिए अपनी विश्लेषण दृष्टिकोण को शानदार ढंग से दर्शा सके।

डोमेन एक्सपर्ट होना data Analysis के लिए एक important skills होता है। डोमेन एक्सपर्ट एक ऐसा व्यक्ति होता है जो  Domain Expert के क्षेत्र में विशेष ज्ञान रखता है और उस क्षेत्र के बारे में समझ रखता है।

यदि डेटा विश्लेषक अपने क्षेत्र में डोमेन एक्सपर्ट है तो वह अपने ग्राहकों के लिए उच्चतम स्तर की सलाह दे सकता है जो उनके व्यवसाय में मदद कर सकती है। डोमेन एक्सपर्ट के बिना डेटा विश्लेषक अपने ग्राहकों के व्यवसाय में संबंधित समस्याओं को समझने में अनेको दिकत हो सकता है।

इसलिए, एक डेटा विश्लेषक को उनके क्षेत्र में एक डोमेन एक्सपर्ट के रूप में Heigh levle की जानकारी होनी चाहिए, ताकि वह उनके ग्राहकों को उनके व्यवसाय के समस्याओं को समझने में मदद कर सके और सही निर्णय ले सके।

डोमेन एक्सपर्ट अपने क्षेत्र में Latest trends और te के बारे में अधिक जानकार होते हैं, जो उनके ग्राहकों के लिए फायदेमंद हो सकते हैं। वे अपने क्षेत्र के विभिन्न सेगमेंट में शामिल होने वाली समस्याओं के लिए नए और अधिक सुगम तरीकों का उपयोग कर सकते हैं। इसके अलावा, वे अपने क्षेत्र में उपलब्ध नवीनतम संसाधनों और उपकरणों के बारे में भी जानते हैं।

डोमेन एक्सपर्ट एक समस्या के समाधान के लिए विभिन्न तकनीकों और मेथोडों का उपयोग कर सकते हैं और ग्राहकों को उन्हें समझाते हुए उनकी समस्याओं का हल प्रदान कर सकते हैं। डोमेन एक्सपर्ट के पास उनके क्षेत्र में होने वाली विभिन्न समस्याओं के लिए संभवतः एक स्थान या प्लेटफॉर्म हो सकता है, जो उन्हें उनके ग्राहकों के लिए उपयोगी और आसान बनाता है।

Celebration, एक डेटा विश्लेषक को डोमेन एक्सपर्ट के साथ काम करना चाहिए ताकि वह अपने ग्राहकों के व्यवसाय में संबंधित समस्याओं

प्रोग्रामिंग भाषाएं कंप्यूटर सॉफ्टवेयर या एप्लिकेशन बनाने और oparated करने के लिए उपयोग की जाने वाली भाषाएं हैं। ये भाषाएं कंप्यूटर को समझाने और इसके साथ संवाद करने की भाषा होती हैं। Some popular program में शामिल हैं:

1. Python – यह एक उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषा है जो डेटा साइंटिस्ट, वेब डेवलपमेंट, मशीन लर्निंग, गेम डेवलपमेंट और अन्य क्षेत्रों में उपयोग की जाती है।
2. Java – यह एक ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग भाषा है जो विभिन्न एप्लिकेशन और सॉफ्टवेयर के लिए उपयोग की जाती है, जैसे कि enterprise application, Web Application और Mobile Application
3. C++ – यह एक मध्यम स्तर की प्रोग्रामिंग भाषा है जो उन लोगों के लिए उपयोगी होती है जो कंप्यूटर सॉफ्टवेयर या गेम डेवलपमेंट बनाते हैं।
4. JavaScript – यह एक क्लाइंट-साइड स्क्रिप्टिंग भाषा है जो वेब डेवलपमेंट में उपयोग किया जाता हैं। इसका उपयोग वेबसाइटों, वेब एप्लिकेशन, गेम्स और मोबाइल एप्लिकेशन बनाने में किया जाता है।

5. R – यह एक Data Analysis in Hindiऔर विजुअलाइजेशन के लिए उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषा है। यह डेटा साइंटिस्ट, एकाउंटेंट, वित्त विश्लेषक और अन्य व्यापारिक क्षेत्रों में उपयोग की जाती है।
6. SQL – यह एक स्ट्रक्चर्ड क्वेरी भाषा है जो डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम के लिए उपयोग की जाती है। इसका उपयोग डेटाबेस में डेटा को संग्रहित करने, बनाने, संशोधित करने और विश्लेषण करने के लिए किया जाता है।
7. PHP – यह एक वेब डेवलपमेंट के लिए उपयोगी होने वाली सर्वर-साइड स्क्रिप्टिंग भाषा है। इसका उपयोग डायनामिक वेब पेज बनाने, डेटाबेस से डेटा लेने, फार्म फीडबैक और फाइल अपलोड करने जैसे कार्यों के लिए किया जाता है।

ये कुछ महत्वपूर्ण प्रोग्रामिंग भाषाएं हैं, जो विभिन्न क्षेत्रों में उपयोग किया जाता हैं। 

 Data Analysis in Hindi के लिए निम्नलिखित टूल काफी उपयोगी होते हैं।

1. Excel – यह एक साधारण स्प्रेडशीट एप्लिकेशन है, जो व्यापारिक और अकादमिक डेटा विश्लेषण के लिए उपयोगी होता है।
2. Tableau – यह एक विशुद्ध डेटा विजुअलाइजेशन टूल है, जो डेटा विश्लेषण को सरल और समझने में मदद करता है।
3. Power BI – यह माइक्रोसॉफ्ट डेटा विश्लेषण और विजुअलाइजेशन टूल है, जो विभिन्न स्रोतों से डेटा लाने और उन्हें विश्लेषित करने की क्षमता रखता है।
4. Python – यह एक प्रोग्रामिंग भाषा है, जो विभिन्न डेटा साइंस कार्यों को संभव बनाता है। इसका उपयोग डेटा के संग्रह, संशोधन, विश्लेषण और विजुअलाइजेशन के लिए किया जाता है।
5. R – यह एक डेटा विश्लेषण और विजुअलाइजेशन के लिए उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषा है। यह डेटा साइंटिस्ट, एकाउंटेंट, वित्त विश्लेषक और अन्य व्यापारिक क्षेत्रों में उपयोग की जाती है।

Resolut Deta Analysis के लिए अन्य टूल भी हैं, जैसे कि:-

7. SQL – यह एक डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम है, जो डेटा के संग्रह, संशोधन और विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है।
8. MATLAB – यह एक व्यावसायिक डेटा विश्लेषण टूल है, जिसे विभिन्न डेटा साइंस कार्यों के लिए उपयोग किया जाता है।
9. Apache Spark – यह एक विभिन्न स्रोतों से डेटा लाने, उन्हें संशोधित करने और विश्लेषित करने की क्षमता रखने वाला एक डेटा प्रोसेसिंग टूल है।
10. KNIME – यह एक खुला स्रोत डेटा विश्लेषण टूल है, जो डेटा संग्रह, संशोधन, विश्लेषण और विजुअलाइजेशन के लिए उपयोग किया जाता है।

इन टूल्स के अलावा, अन्य विशेष उद्देश्यों के लिए विशेष डेटा विश्लेषण टूल भी उपलब्ध हैं, जैसे कि वित्तीय डेटा विश्लेषण टूल, मार्केटिंग डेटा विश्लेषण टूल, विशेष उद्देश्यों के लिए उन्नत विश्लेषण टूल और आदि।

Data visulization Tools डेटा के रूप में संग्रहित जानकारी को Visualization करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। इन टूल्स की मदद से आप डेटा से संबंधित विभिन्न पैटर्न, उतार-चढ़ाव और conversion with elements सकते हैं। इसलिए, कुछ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स निम्नलिखित हैं:

1. Tableau – यह एक शक्तिशाली और सुविधाजनक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जो दिखाता है कि कैसे डेटा को अधिक सरल और असाधारण तरीके से दिखाया जा सकता है।
2. Microsoft Power BI – यह एक और शक्तिशाली डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जो कंपनियों द्वारा उपयोग किया जाता है। इसकी सहायता से वे देख सकते हैं कि उनके विभिन्न विभागों का कैसा प्रदर्शन हो रहा है।
3. D3.js – यह एक खुला स्रोत जावास्क्रिप्ट लाइब्रेरी है जो डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उपयोग किया जाता है। इससे विभिन्न चार्ट, ग्राफ और मैप बनाए जा सकते हैं। जिसकी मदद से रुचिकर और Beautiful data visualization बनाए जा सकते हैं। यह एक शक्तिशाली टूल है जो विभिन्न प्रकार के चार्ट और ग्राफ बनाने के लिए उपयोग किया जाता है।

5. Python Matplotlib – यह एक पॉपुलर ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है जो डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उपयोग किया जाता है। यह विभिन्न चार्ट, ग्राफ और मैप बनाने के लिए उपयोग किया जा सकता है।
6. QlikView – यह एक और शक्तिशाली डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जो कंपनियों द्वारा उपयोग किया जाता है। इसकी सहायता से वे विभिन्न विभागों के बीच डेटा साझा कर सकते हैं और देख सकते हैं कि उनकी कंपनी का कैसा प्रदर्शन हो रहा है।

अभी आप जो इतने सारे कुछ प्रमुख डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स को जानकारी प्राप्त कर रहे थे यह एक डेटा एनालिस्ट के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण होते हैं।

Data Analysis और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, निम्नलिखित जानकारी और एल्गोरिथ्म काफी महत्वपूर्ण होते हैं:

1. Statistics – सांख्यिकी एक अत्यंत महत्वपूर्ण उपकरण है जो डेटा विश्लेषण में उपयोग किया जाता है। सांख्यिकी की मदद से डेटा की विभिन्न दृष्टियों से विश्लेषण की जा सकती है और यह प्रतिस्पर्धात्मक विश्लेषण, विसंगति विश्लेषण, समान्तर विश्लेषण, और अधिकतम तथा न्यूनतम मूल्यों की गणना जैसी कई अन्य विश्लेषण तकनीकों को संभव बनाती है।

2. linear regression- यह एक विशेष प्रकार का सांख्यिक एल्गोरिथ्म होता है, जिसकी मदद से दो या अधिक चरणों के बीच सम्बन्धों का विश्लेषण किया जाता है। यह एक लीनियर मॉडल बनाता है जो अनुमान लगाने के लिए उपयोग किया जाता है।

3. logistic regression– यह एक विशेष प्रकार का सांख्यिक एल्गोरिथ्म होता है जो विभिन्न संभवित परिणामों के बीच संबंध का विश्लेषण करता हैं. 

4. Discriminant analysis – यह विभिन्न विशेषताओं के आधार पर डेटा विभाजित करने में मदद करता है। इसे डाटा डिवाइड करने के लिए उपयोग किया जाता है और यह आमतौर पर उन उद्देश्यों के लिए उपयोग किया जाता है जहाँ आपको अलग-अलग समूहों में डेटा को विभाजित करना होता है।
5. Clustring – यह डेटा विश्लेषण का एक अन्य key algorithem है जो समूहों में डेटा विभाजित करता है। यह एक आपूर्ति अनुकूल तरीका है जो डेटा विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है।
6. Decision Tree– यह डेटा विश्लेषण के लिए एक अन्य महत्वपूर्ण एल्गोरिथ्म है जो एक डिसीजन ट्री का निर्माण करता है। यह एक फॉरमल तरीका है जो डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग में उपयोग किया जाता है।

7. convolutional neural networ- यह एक बहुत ही उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म है जो बहुत सीमाओं में काम करता है, जैसे कि छवियों या वीडियो ko

8. regression analysis- यह एक डेटा विश्लेषण एल्गोरिथ्म है जो डेटा सेट के बीच रिश्तों को अनुमानित करने में मदद करता है। इस एल्गोरिथ्म का उपयोग बहुत सारे उद्देश्यों में किया जाता है, जैसे कि मूल्य या निवेश के अनुमान, और अन्य।

9. support vector machine यह एक अन्य महत्वपूर्ण मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म है जो विभिन्न मुश्किल डेटा विश्लेषण और विशेषताओं के लिए उपयोग किया जाता है। यह अलग-अलग विशेषताओं को समझने और उन्हें समूहों में विभाजित करने में मदद करता है।

10. Naibe Base- यह एक सरल एल्गोरिथ्म है जो डेटा को विभाजित करने और नए डेटा परिणामों का अनुमान लगाने में मदद करता है। यह बहुत सारे विभिन्न उद्देश्यों के लिए उपयोग किया जाता है, जैसे कि विपणन और विपणन रिसर्च में।

ये कुछ मुख्य एल्गोरिथ्म हैं जो डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग में उपयोग किए जाते हैं। जिसे आपको जानना एक डाटा एनालिसिस को जरुरी हो जाता हैं.  

इस तरह से, Data Analysis in Hindi एक महत्वपूर्ण skills  है जो डेटा सेट के अनुमानित रिश्तों को समझने और डेटा से अनुमान लगाने में मदद करता है। Data Analysis in Hindi को विभिन्न डेटा विश्लेषण टूल, प्रोग्रामिंग भाषाएँ, सांख्यिकी और मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म का ज्ञान होना आवश्यक होता है। इसके अलावा, एक डेटा एनालिस्ट को अच्छी तरह से विश्लेषण किए गए डेटा को दर्शाने के लिए अच्छी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन कौशल का भी ज्ञान होना चाहिए।