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कोर्स विवरण
हो सकता है आपने महसूस न किया हो, लेकिन प्रक्रियाएँ हमारी रोज़मर्रा की ज़िंदगी में अनिवार्य भूमिका निभाती हैं। आपकी गतिविधियाँ और दूसरों की क्रियाएँ बहुत सारा डेटा बनाती हैं। चाहे आप कोई किताब ऑर्डर कर रहे हों, कोई ट्रेन रेड लाइट पार कर रही हो, या आपका थर्मोस्टैट बाथरूम गरम कर रहा हो — हर सेकंड दुनिया भर के डेटा सेंटर्स में लाखों इवेंट रिकॉर्ड हो रहे होते हैं। इन विशाल इवेंट डेटा सेट्स का उपयोग लगभग हर क्षेत्र की प्रक्रियाओं में झाँकने के लिए किया जा सकता है। हालाँकि, इस डेटा का विश्लेषण अपने अलग फॉर्मैट्स और तकनीकों की माँग करता है। यह कोर्स आपको R के साथ प्रोसेस माइनिंग से परिचित कराएगा और बिज़नेस प्रक्रियाओं का विश्लेषण करने के लिए आवश्यक अलग-अलग चरणों का प्रदर्शन करेगा।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
प्रोसेस विश्लेषण का परिचय
पिछले दशकों में इवेंट डेटा की मात्रा बहुत तेज़ी से बढ़ी है। इस डेटा का एक बड़ा हिस्सा विभिन्न बिज़नेस प्रक्रियाओं के संदर्भ में रिकॉर्ड होता है। इस अध्याय में, आप प्रोसेस डेटा के विश्लेषण की एक कार्यप्रणाली जानेंगे, जिसमें तीन चरण होते हैं: एक्सट्रैक्शन, प्रोसेसिंग और एनालिसिस। आप विश्लेषण के लिए ज़रूरी प्रोसेस डेटा के विशिष्ट घटकों से पहली बार मिलेंगे, और एक्टिविटीज़ तथा ट्रेसेज़ की दुनिया में पहली गहराई से जाएँगे, जो आपको प्रक्रिया की शुरुआती झलक दिखाने में मदद करेगी।
- प्रोसेस एनालिटिक्स का परिचय50 XP
- प्रक्रिया के तत्व पहचानें50 XP
- प्रोसेस एनालिसिस वर्कफ़्लो50 XP
- प्रक्रियाओं के आधारस्तंभ के रूप में गतिविधियाँ50 XP
- मूलभूत प्रक्रिया जानकारी प्राप्त करें100 XP
- गतिविधियों का अन्वेषण करें100 XP
- हैप्पी पाथ100 XP
- प्रोसेस मैप बनाएँ100 XP
- प्रोसेस डेटा के घटक50 XP
- इवेंट डेटा आइडेंटिफायर्स50 XP
- इवेंट डेटा ऑब्जेक्ट बनाना100 XP
- इवेंट डेटा ऑब्जेक्ट्स को जाँचना50 XP
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विश्लेषण तकनीकें
किसी प्रक्रिया को अलग-अलग दृष्टिकोणों से देखा जा सकता है: कंट्रोल-फ़्लो, परफ़ॉर्मेंस और ऑर्गेनाइज़ेशनल बैकग्राउंड। इस अध्याय में, आप इन प्रत्येक परिप्रेक्ष्यों में गहराई से जाएँगे। कंट्रोल-फ़्लो बताता है कि प्रक्रिया किन-किन तरीकों से चलाई जा सकती है, यानी उसकी संरचना क्या है। परफ़ॉर्मेंस के संदर्भ में, हमें यह जानने में रुचि है कि चीज़ों में कितना समय लगता है और वे कब होती हैं। अंत में, ऑर्गेनाइज़ेशनल परिप्रेक्ष्य प्रक्रिया में शामिल एक्टर्स पर नज़र डालता है।
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इवेंट डेटा प्रोसेसिंग
इवेंट डेटा अक्सर तुरंत विश्लेषण योग्य रूप में नहीं आता। इसलिए, शोध प्रश्नों का उत्तर देने से पहले, डेटा को सही आकार में लाने के लिए आपको टूल्स के एक सेट की ज़रूरत पड़ती है। इस अध्याय के अंत तक, आप तीन आम प्रीप्रोसेसिंग कार्यों से परिचित हो जाएँगे: डेटा को फ़िल्टर करना, इवेंट्स को एग्रीगेट करना, और डेटा को एनरिच करना।
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केस स्टडी
अंतिम अध्याय में हम अब तक सीखी सभी चीज़ों का उपयोग करते हुए एक ऑर्डर-टू-कैश प्रक्रिया का एंड-टू-एंड विश्लेषण करेंगे। सबसे पहले, हम विभिन्न स्रोतों के डेटा को इवेंट लॉग में बदलेंगे। फिर, प्रक्रिया का हेलीकॉप्टर व्यू लेंगे, जहाँ हम डेटा के आयामों और प्रक्रिया में मौजूद अलग-अलग एक्टिविटीज़, स्टेजेज़ और फ़्लोज़ को समझेंगे। अंत में, हम प्रीप्रोसेसिंग और विश्लेषण टूल्स को मिलाकर कई शोध प्रश्नों के उत्तर तैयार करेंगे।
R
R में बिज़नेस प्रोसेस एनालिटिक्स
कोर्स
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