समझ नहीं आ रहा कि कहाँ से शुरू करें? हमारा Understanding Data Science कोर्स डेटा साइंस की आवश्यक बातों का बिना कोडिंग वाला परिचय देता है।
या फिर DataCamp पर सिखाई जाने वाली तकनीकों के बारे में विस्तृत जानकारी के लिए आगे पढ़ें।
डेटा साइंस और एनालिटिक्स भाषाएँ
यदि आप या आपका संगठन डेटा साइंस और एनालिटिक्स में नए हैं, तो आपको अपने डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक भाषा चुननी होगी और उस निर्णय को सोच-समझकर लेना होगा। हमारी ब्लॉग पोस्ट और ट्यूटोरियल पढ़ें ताकि आप डेटा साइंस की दो सबसे लोकप्रिय भाषाओं—Python और R—में से चुनाव करना सीख सकें, या संक्षिप्त सार के लिए आगे पढ़ें।
Python
Python दुनिया की सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है। यह प्रोडक्शन-रेडी है, यानी यह आपके वर्कफ़्लो के हर हिस्से के साथ एकीकृत होने वाला एकल टूल बन सकती है। तो चाहे आप एक वेब एप्लिकेशन बनाना चाहें या मशीन लर्निंग मॉडल, Python आपकी मदद कर सकती है!
- जनरल-पर्पज़ प्रोग्रामिंग भाषा (जिससे कुछ भी बनाया जा सकता है)
- व्यापक रूप से पढ़ने और सीखने के लिए सबसे सुलभ प्रोग्रामिंग भाषाओं में गिनी जाती है
- अत्याधुनिक मशीन लर्निंग और AI अनुप्रयोगों के लिए पसंदीदा भाषा
- मॉडलों को "प्रोडक्शन" में रखने के लिए आमतौर पर उपयोग की जाती है
- डिप्लॉयमेंट और पुनरुत्पादन में उच्च सुगमता
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R
R का उपयोग मुख्यतः अकादमिक और अनुसंधान में हुआ है, लेकिन हाल के वर्षों में एंटरप्राइज़ उपयोग तेज़ी से बढ़ा है। विशेष रूप से डेटा के साथ काम करने के लिए बनाई गई, R आज उपलब्ध सबसे उन्नत सांख्यिकीय विधियों के लिए सहज इंटरफ़ेस प्रदान करती है।
- विशेष रूप से डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए निर्मित
- परंपरागत रूप से सांख्यिकीविदों और अकादमिक शोधकर्ताओं द्वारा उपयोग
- अत्याधुनिक सांख्यिकी के लिए पसंदीदा भाषा
- समुदाय द्वारा योगदान किए गए पैकेजों का विशाल संग्रह
- डेटा-चालित ऐप्स और डैशबोर्ड्स का त्वरित प्रोटोटाइपिंग
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SQL
दुनिया का अधिकांश कच्चा डेटा तालिकाओं के संगठित संग्रह, यानी रिलेशनल डेटाबेस, में रहता है। डेटा विश्लेषकों और डेटा वैज्ञानिकों को इन डेटाबेस से डेटा को संभालने और निकालने के लिए SQL का उपयोग आना चाहिए।
- हर उस संगठन के लिए उपयोगी जो जानकारी को डेटाबेस में संग्रहीत करता है
- व्यापार में सबसे अधिक माँग वाली कौशलों में से एक
- संरचित डेटा, जिसे किसी फ़ॉर्मेटेड रिपोजिटरी (जैसे डेटाबेस) में व्यवस्थित किया गया है, तक पहुँचने, क्वेरी करने और निकालने के लिए उपयोग
- इसका दायरा डेटा क्वेरी, डेटा मैनिपुलेशन, डेटा डेफिनिशन, और डेटा एक्सेस कंट्रोल शामिल करता है
यहाँ से SQL सीखना शुरू करें।
डेटाबेस
डेटा वैज्ञानिकों, विश्लेषकों और इंजीनियरों को लगातार डेटाबेस के साथ काम करना होता है, जो तालिकाओं में विशाल मात्रा में जानकारी संग्रहीत कर सकते हैं बिना प्रदर्शन को धीमा किए। आप SQL का उपयोग करके डेटाबेस से डेटा क्वेरी कर सकते हैं और अपने डेटा में विभिन्न परिघटनाओं और उनके बीच संबंधों का मॉडल बना सकते हैं। हमारे ब्लॉग पोस्ट में सबसे लोकप्रिय डेटाबेस के बीच अंतर जानें या सार के लिए आगे पढ़ें।
Microsoft SQL Server
- वाणिज्यिक रिलेशनल डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम (RDBMS), जिसे Microsoft द्वारा बनाया और मेंटेन किया जाता है
- Windows और Linux ऑपरेटिंग सिस्टम पर उपलब्ध
PostgreSQL
- मुफ़्त और ओपन-सोर्स RDBMS, PostgreSQL Global Development Group और इसके समुदाय द्वारा मेंटेन
- शुरुआती-अनुकूल
Oracle Database
- सबसे लोकप्रिय RDBMS, जिसका उपयोग Fortune 100 कंपनियों में से 97% करती हैं
- डेटा तक पहुँचने और क्वेरी करने के लिए PL/SQL, जो SQL का विस्तार है, का ज्ञान आवश्यक
स्प्रेडशीट्स
स्प्रेडशीट्स का उपयोग व्यवसाय जगत में कच्चे डेटा के ढेर को सुव्यवस्थित कर, विश्लेषण कर, और तालिकाओं में संग्रहीत कर स्पष्ट अंतर्दृष्टि में बदलने के लिए किया जाता है। Microsoft Excel और Google Sheets सबसे लोकप्रिय स्प्रेडशीट सॉफ़्टवेयर हैं, जिनकी लचीली संरचना तालिका की कोशिकाओं में डेटा दर्ज करने की अनुमति देती है।
Google Sheets
- उपयोगकर्ताओं के लिए निःशुल्क
- लिंक शेयरिंग और अनुमतियों के माध्यम से उपयोगकर्ताओं के बीच सहयोग की अनुमति देता है
- सांख्यिकीय विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन मैन्युअल रूप से करना होता है
Microsoft Excel
- सशुल्क लाइसेंस आवश्यक
- सहयोग के लिए Google Sheets जितना अनुकूल नहीं
- सांख्यिकीय विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए बिल्ट-इन फ़ंक्शंस शामिल
बिज़नेस इंटेलिजेंस (BI) टूल्स डेटा खोज को सभी कौशल स्तरों के लिए सुलभ बनाते हैं—सिर्फ़ उन्नत एनालिटिक्स पेशेवरों के लिए नहीं। ये डेटा के साथ काम करने के सबसे सरल तरीकों में से हैं, जो एक ही जगह डेटा एकत्र करने, यह समझने कि क्या फर्क डालेगा, परिणामों का पूर्वानुमान लगाने, और बहुत कुछ करने के लिए उपकरण प्रदान करते हैं।
Tableau
Tableau एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सॉफ़्टवेयर है जो एक सुपरचार्ज्ड Microsoft Excel जैसा है। इसका उपयोगकर्ता-अनुकूल ड्रैग-एंड-ड्रॉप फ़ंक्शनलिटी किसी के लिए भी उच्च-प्रभाव वाली डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तक पहुँचना, विश्लेषण करना और बनाना सरल बनाता है।
- व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला बिज़नेस इंटेलिजेंस (BI) और एनालिटिक्स सॉफ़्टवेयर, जिस पर Amazon, Experian और Unilever जैसी कंपनियाँ भरोसा करती हैं
- उपयोगकर्ता-अनुकूल ड्रैग-एंड-ड्रॉप फ़ंक्शनलिटी
- Microsoft Excel, Oracle, Microsoft SQL, Google Analytics, और SalesForce सहित कई डेटा स्रोतों का समर्थन
यहाँ से Tableau सीखना शुरू करें।
Microsoft Power BI
Microsoft Power BI उपयोगकर्ताओं को कच्चे डेटा से कनेक्ट करने और उसे ट्रांसफ़ॉर्म करने, कैलकुलेटेड कॉलम और मेज़र्स जोड़ने, सरल विज़ुअलाइज़ेशन बनाने, और उन्हें मिलाकर इंटरैक्टिव रिपोर्ट बनाने की सुविधा देता है।
- वेब-आधारित टूल जो रीयल-टाइम डेटा एक्सेस प्रदान करता है
- उपयोगकर्ता-अनुकूल ड्रैग-एंड-ड्रॉप फ़ंक्शनलिटी
- Azure, SQL, और Excel जैसे मौजूदा Microsoft सिस्टम का लाभ उठाता है
यहाँ से Power BI सीखना शुरू करें।
Shell
Shell एक कमांड-लाइन इंटरफ़ेस प्रदान करता है जो आपको कुछ ही की-स्ट्रोक्स से अपने कंप्यूटर के ऑपरेटिंग सिस्टम को नियंत्रित करने देता है। कभी-कभी इसे "प्रोग्रामिंग का सार्वभौमिक गोंद" कहा जाता है—यह उपयोगकर्ताओं को मौजूदा प्रोग्रामों को नए तरीकों से जोड़ने, दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने, और ऐसे क्लस्टर्स व क्लाउड्स पर प्रोग्राम चलाने में मदद करता है जो दुनिया के दूसरी ओर भी हो सकते हैं।
Scala
Scala एक हाइब्रिड ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड और फ़ंक्शनल प्रोग्रामिंग भाषा है जो बड़े पैमाने के अनुप्रयोगों और डेटा इंजीनियरिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए लोकप्रिय है। Netflix, Airbnb, और Morgan Stanley जैसी कंपनियों द्वारा पसंद की जाने वाली, Scala उत्पादकता, एप्लिकेशन स्केलेबिलिटी और विश्वसनीयता में सुधार करती है।
Git
वर्ज़न कंट्रोल प्रोग्रामिंग के शक्तिशाली टूल्स में से एक है। यह आपको यह ट्रैक करने देता है कि आपने कब क्या किया, उन किसी भी बदलावों को पलटने देता है जो आप नहीं रखना चाहते, और बड़े पैमाने पर दूसरों के साथ सहयोग करने देता है। Git एक आधुनिक वर्ज़न कंट्रोल टूल है जो डेटा वैज्ञानिकों और सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स के बीच बहुत लोकप्रिय है, और आपको कम समय और कम परेशानी में ज़्यादा काम करने देता है।
समझ नहीं आ रहा कि कहाँ से शुरू करें? हमारा Understanding Data Science कोर्स डेटा साइंस की आवश्यक बातों का बिना कोडिंग वाला परिचय देता है।
या फिर DataCamp पर सिखाई जाने वाली तकनीकों के बारे में विस्तृत जानकारी के लिए आगे पढ़ें।
डेटा साइंस और एनालिटिक्स भाषाएँ
यदि आप या आपका संगठन डेटा साइंस और एनालिटिक्स में नए हैं, तो आपको अपने डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक भाषा चुननी होगी और उस निर्णय को सोच-समझकर लेना होगा। हमारी ब्लॉग पोस्ट और ट्यूटोरियल पढ़ें ताकि आप डेटा साइंस की दो सबसे लोकप्रिय भाषाओं—Python और R—में से चुनाव करना सीख सकें, या संक्षिप्त सार के लिए आगे पढ़ें।
Python
Python दुनिया की सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है। यह प्रोडक्शन-रेडी है, यानी यह आपके वर्कफ़्लो के हर हिस्से के साथ एकीकृत होने वाला एकल टूल बन सकती है। तो चाहे आप एक वेब एप्लिकेशन बनाना चाहें या मशीन लर्निंग मॉडल, Python आपकी मदद कर सकती है!
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R
R का उपयोग मुख्यतः अकादमिक और अनुसंधान में हुआ है, लेकिन हाल के वर्षों में एंटरप्राइज़ उपयोग तेज़ी से बढ़ा है। विशेष रूप से डेटा के साथ काम करने के लिए बनाई गई, R आज उपलब्ध सबसे उन्नत सांख्यिकीय विधियों के लिए सहज इंटरफ़ेस प्रदान करती है।
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SQL
दुनिया का अधिकांश कच्चा डेटा तालिकाओं के संगठित संग्रह, यानी रिलेशनल डेटाबेस, में रहता है। डेटा विश्लेषकों और डेटा वैज्ञानिकों को इन डेटाबेस से डेटा को संभालने और निकालने के लिए SQL का उपयोग आना चाहिए।
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डेटाबेस
डेटा वैज्ञानिकों, विश्लेषकों और इंजीनियरों को लगातार डेटाबेस के साथ काम करना होता है, जो तालिकाओं में विशाल मात्रा में जानकारी संग्रहीत कर सकते हैं बिना प्रदर्शन को धीमा किए। आप SQL का उपयोग करके डेटाबेस से डेटा क्वेरी कर सकते हैं और अपने डेटा में विभिन्न परिघटनाओं और उनके बीच संबंधों का मॉडल बना सकते हैं। हमारे ब्लॉग पोस्ट में सबसे लोकप्रिय डेटाबेस के बीच अंतर जानें या सार के लिए आगे पढ़ें।
Microsoft SQL Server
PostgreSQL
Oracle Database
स्प्रेडशीट्स
स्प्रेडशीट्स का उपयोग व्यवसाय जगत में कच्चे डेटा के ढेर को सुव्यवस्थित कर, विश्लेषण कर, और तालिकाओं में संग्रहीत कर स्पष्ट अंतर्दृष्टि में बदलने के लिए किया जाता है। Microsoft Excel और Google Sheets सबसे लोकप्रिय स्प्रेडशीट सॉफ़्टवेयर हैं, जिनकी लचीली संरचना तालिका की कोशिकाओं में डेटा दर्ज करने की अनुमति देती है।
Google Sheets
Microsoft Excel
बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल्स
बिज़नेस इंटेलिजेंस (BI) टूल्स डेटा खोज को सभी कौशल स्तरों के लिए सुलभ बनाते हैं—सिर्फ़ उन्नत एनालिटिक्स पेशेवरों के लिए नहीं। ये डेटा के साथ काम करने के सबसे सरल तरीकों में से हैं, जो एक ही जगह डेटा एकत्र करने, यह समझने कि क्या फर्क डालेगा, परिणामों का पूर्वानुमान लगाने, और बहुत कुछ करने के लिए उपकरण प्रदान करते हैं।
Tableau
Tableau एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सॉफ़्टवेयर है जो एक सुपरचार्ज्ड Microsoft Excel जैसा है। इसका उपयोगकर्ता-अनुकूल ड्रैग-एंड-ड्रॉप फ़ंक्शनलिटी किसी के लिए भी उच्च-प्रभाव वाली डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तक पहुँचना, विश्लेषण करना और बनाना सरल बनाता है।
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Microsoft Power BI
Microsoft Power BI उपयोगकर्ताओं को कच्चे डेटा से कनेक्ट करने और उसे ट्रांसफ़ॉर्म करने, कैलकुलेटेड कॉलम और मेज़र्स जोड़ने, सरल विज़ुअलाइज़ेशन बनाने, और उन्हें मिलाकर इंटरैक्टिव रिपोर्ट बनाने की सुविधा देता है।
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Shell
Shell एक कमांड-लाइन इंटरफ़ेस प्रदान करता है जो आपको कुछ ही की-स्ट्रोक्स से अपने कंप्यूटर के ऑपरेटिंग सिस्टम को नियंत्रित करने देता है। कभी-कभी इसे "प्रोग्रामिंग का सार्वभौमिक गोंद" कहा जाता है—यह उपयोगकर्ताओं को मौजूदा प्रोग्रामों को नए तरीकों से जोड़ने, दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने, और ऐसे क्लस्टर्स व क्लाउड्स पर प्रोग्राम चलाने में मदद करता है जो दुनिया के दूसरी ओर भी हो सकते हैं।
Scala
Scala एक हाइब्रिड ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड और फ़ंक्शनल प्रोग्रामिंग भाषा है जो बड़े पैमाने के अनुप्रयोगों और डेटा इंजीनियरिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए लोकप्रिय है। Netflix, Airbnb, और Morgan Stanley जैसी कंपनियों द्वारा पसंद की जाने वाली, Scala उत्पादकता, एप्लिकेशन स्केलेबिलिटी और विश्वसनीयता में सुधार करती है।
Git
वर्ज़न कंट्रोल प्रोग्रामिंग के शक्तिशाली टूल्स में से एक है। यह आपको यह ट्रैक करने देता है कि आपने कब क्या किया, उन किसी भी बदलावों को पलटने देता है जो आप नहीं रखना चाहते, और बड़े पैमाने पर दूसरों के साथ सहयोग करने देता है। Git एक आधुनिक वर्ज़न कंट्रोल टूल है जो डेटा वैज्ञानिकों और सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स के बीच बहुत लोकप्रिय है, और आपको कम समय और कम परेशानी में ज़्यादा काम करने देता है।