What Is Data Science in Hindi

2013 में एक ग्राउंडब्रेकिंग अध्ययन ने बताया कि दुनिया के डेटा की संपूर्णता का 90% पिछले दो वर्षों के भीतर बनाया गया है। उस सिंक में जाने दें। 

केवल दो वर्षों में, हमने 9x जानकारी एकत्र की है और पिछले 92,000 वर्षों की मानव जाति की तुलना में सूचना को संसाधित किया है और यह धीमा नहीं है। 

What is Data Science in Hindi & It's Uses more

यह अनुमान है कि हमने पहले ही 2.7 zettabytes डेटा बनाया है, और 2020 तक, यह संख्या एक आश्चर्यजनक 44 zettabytes के लिए गुब्बारा हो जाएगी।

हम इस डेटा के साथ क्या करते हैं? हम इसे हमारे लिए कैसे उपयोगी बनाते हैं? यह वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग क्या हैं? ये सवाल Data Science का डोमेन हैं।

हर कंपनी कहेगी कि वे डेटा साइंस का एक रूप दे रहे हैं, लेकिन वास्तव में इसका क्या मतलब है?

 यह क्षेत्र इतनी तेजी से बढ़ रहा है, और इतने सारे उद्योगों में क्रांति ला रहा है, औपचारिक परिभाषा के साथ इसकी क्षमताओं में बाड़ लगाना मुश्किल है, लेकिन आम तौर पर Data Science कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि के निर्माण के लिए कच्चे डेटा से स्वच्छ जानकारी के निष्कर्षण के लिए समर्पित है।

आमतौर पर "21 वीं सदी के तेल" के रूप में जाना जाता है, हमारा डिजिटल डेटा क्षेत्र में सबसे अधिक महत्व रखता है। 

इसका व्यवसाय, अनुसंधान और हमारे रोजमर्रा के जीवन में अकल्पनीय लाभ हैं। आपके काम करने का मार्ग, आपके सबसे हाल के Google निकटतम के लिए खोज।

 कॉफी शॉप, आपके इंस्टाग्राम पोस्ट के बारे में कि आपने क्या खाया, और यहां तक ​​कि आपके फिटनेस ट्रैकर से स्वास्थ्य डेटा अलग-अलग तरीकों से अलग-अलग डेटा के लिए सभी महत्वपूर्ण हैं। 

डेटा की विशाल झीलों के माध्यम से स्थानांतरण, कनेक्शन और पैटर्न की तलाश में, डेटा विज्ञान लाने के लिए जिम्मेदार है। 

हमें नए उत्पादों, सफलता अंतर्दृष्टि प्रदान करने और हमारे जीवन को और अधिक सुविधाजनक बनाने के लिए।
 

Working of Data Science in Hindi?

डेटा विज्ञान में कच्चे डेटा में समग्र, संपूर्ण और परिष्कृत रूप का उत्पादन करने के लिए विषयों और विशेषज्ञता क्षेत्रों की अधिकता शामिल है। 

डेटा वैज्ञानिकों को डेटा इंजीनियरिंग, गणित, सांख्यिकी, उन्नत कंप्यूटिंग और विज़ुअलाइज़ेशन से लेकर हर चीज़ में कुशल होना चाहिए ताकि वे सूचना के जन-समूह के माध्यम से प्रभावी ढंग से झारना कर सकें और केवल सबसे महत्वपूर्ण बिट्स को संवाद कर सकें जो नवाचार और दक्षता को चलाने में मदद करेंगे।

डेटा वैज्ञानिकों ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता, विशेष रूप से मशीन सीखने और गहरी सीखने की अपनी उप-उपज, मॉडल बनाने और एल्गोरिदम और अन्य तकनीकों का उपयोग करके भविष्यवाणियां करने के लिए बहुत भरोसा किया।

डेटा विज्ञान में आम तौर पर एक पांच-चरण का जीवनचक्र होता है जिसमें 1 होता है:

•     Capture:  डेटा अधिग्रहण, डेटा प्रविष्टि, सिग्नल रिसेप्शन, डेटा निष्कर्षण

•    Maintain: डेटा वेयरहाउसिंग, डेटा क्लींजिंग, डेटा स्टेजिंग, डेटा प्रोसेसिंग, डेटा आर्किटेक्चर

•     Process: डेटा माइनिंग, क्लस्टरिंग / वर्गीकरण, डेटा मॉडलिंग, डेटा सारांश

•     Communicate: डेटा रिपोर्टिंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, व्यापार खुफिया, निर्णय लेने

•     Analyze: अन्वेषक / पुष्टिकारक, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण, प्रतिगमन, पाठ खनन, गुणात्मक विश्लेषण

सभी पांच चरणों में विभिन्न तकनीकों, कार्यक्रमों और कुछ मामलों में, कौशल की आवश्यकता होती है।

Uses Of Data Science in Hindi

डेटा विज्ञान हमें कुछ प्रमुख लक्ष्यों को प्राप्त करने में मदद करता है जो या तो संभव नहीं थे या कुछ साल पहले अधिक समय और ऊर्जा की आवश्यकता थी, जैसे कि:

इसके अतिरिक्त, यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं कि कैसे व्यवसाय अपने क्षेत्रों में नया करने के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग कर रहे हैं, नए उत्पाद बना रहे हैं और अपने आसपास की दुनिया को और भी अधिक कुशल बना रहे हैं।

• Healthcare of Data Science in Hindi

डेटा विज्ञान ने स्वास्थ्य सेवा उद्योग में कई सफलताओं का नेतृत्व किया है। डेटा के एक विशाल नेटवर्क के साथ अब EMRs से लेकर क्लीनिकल डेटाबेस से लेकर पर्सनल फिटनेस ट्रैकर तक सब कुछ उपलब्ध है, मेडिकल प्रोफेशनल्स बीमारी को समझने के लिए नए तरीके खोज रहे हैं,

 प्रिवेंटिव मेडिसिन, बीमारियों का तेजी से निदान कर सकते हैं और नए उपचार के विकल्प तलाश सकते हैं।

• Self-Driving Cars of Data Science in Hindi

टेस्ला, फोर्ड और वोक्सवैगन सभी स्वायत्त वाहनों की अपनी नई लहर में भविष्य कहनेवाला विश्लेषण लागू कर रहे हैं। 

ये कारें वास्तविक समय में जानकारी को रिले करने के लिए हजारों छोटे कैमरों और सेंसर का उपयोग करती हैं। 

मशीन लर्निंग, प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स और डेटा साइंस का इस्तेमाल करते हुए, सेल्फ ड्राइविंग कार खतरनाक लेन परिवर्तन से बचने और यहां तक ​​कि यात्रियों को तेज रास्ते पर ले जाने के लिए गति सीमा को समायोजित कर सकती हैं।

• Logistics

यूपीएस डेटा विज्ञान को दक्षता को अधिकतम करने के लिए बदल देता है, आंतरिक रूप से और उसके वितरण मार्गों के साथ कंपनी का ऑन-रोड इंटीग्रेटेड ऑप्टिमाइज़ेशन एंड नेविगेशन (ओरियन) उपकरण डेटा विज्ञान समर्थित सांख्यिकीय मॉडलिंग और एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो मौसम, यातायात, निर्माण आदि के आधार पर डिलीवरी ड्राइवरों के लिए इष्टतम मार्ग बनाते हैं, यह अनुमान है कि डेटा विज्ञान रसद कंपनी को बचा रहा है। 

39 मिलियन गैलन ईंधन और हर साल 100 मिलियन से अधिक डिलीवरी मील।

• Entertainment with Data Science in Hindi

क्या आपने कभी सोचा है कि कैसे Spotify सिर्फ उस सही गीत की सिफारिश करने के लिए लगता है जिसके लिए आप मूड में हैं? या नेटफ्लिक्स कैसे जानता है कि क्या आपको द्वि घातुमान से प्यार है? 

डेटा विज्ञान का उपयोग करते हुए, संगीत स्ट्रीमिंग की दिग्गज कंपनी संगीत शैली या आपके द्वारा वर्तमान में बंद किए गए गीतों की सूचियों को ध्यान से देख सकती है। वास्तव में हाल ही में खाना पकाने में?

 नेटफ्लिक्स के डेटा एग्रीगेटर पाक प्रेरणा के लिए आपकी आवश्यकता को पहचानेंगे और इसके विशाल संग्रह से उचित शो की सिफारिश करेंगे।

• Finance with Data Science in Hindi

मशीन लर्निंग और डेटा साइंस ने वित्तीय उद्योग को लाखों डॉलर और समय की अप्राप्य मात्रा में बचाया है। 

उदाहरण के लिए, जेपी मॉर्गन का कॉन्ट्रैक्ट इंटेलिजेंस (सीओआईएन) प्लेटफॉर्म एक वर्ष में लगभग 12,000 वाणिज्यिक क्रेडिट समझौतों से महत्वपूर्ण डेटा को संसाधित करने और निकालने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का उपयोग करता है। 

Data Science की बदौलत, लगभग 360,000 मैनुअल लेबर घंटों को पूरा करने में लगने वाला समय अब ​​कुछ घंटों में खत्म हो जाएगा। 

इसके अतिरिक्त, स्ट्राइप और पेपैल जैसी फिनटेक कंपनियां मशीन विज्ञान उपकरण बनाने के लिए डेटा विज्ञान में भारी निवेश कर रही हैं जो जल्दी से धोखाधड़ी गतिविधियों का पता लगाते हैं और रोकते हैं।

• Cybersecurity use with Data Science in Hindi

डेटा विज्ञान हर उद्योग में उपयोगी है, लेकिन साइबर सुरक्षा में यह सबसे महत्वपूर्ण हो सकता है।

 अंतर्राष्ट्रीय साइबर सुरक्षा फर्म Kaspersky एक दैनिक आधार पर मैलवेयर के 360,000 से अधिक नए नमूनों का पता लगाने के लिए डेटा साइंस और मशीन लर्निंग का उपयोग कर रहा है। 

डेटा विज्ञान के माध्यम से साइबर अपराध के नए तरीकों का तुरंत पता लगाने और सीखने में सक्षम होने के नाते, भविष्य में हमारी सुरक्षा और सुरक्षा के लिए आवश्यक है।