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कोर्स

Data Ethics परिचय

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कोर्स विवरण

डेटा नैतिकता की मूल बातें जानें

डेटा नैतिकता पर यह परिचयात्मक पाठ्यक्रम शिक्षार्थियों को डेटा नैतिकता की अवधारणाओं की मूलभूत समझ और यह कि वे अभ्यास में क्या अर्थ रखती हैं, प्रदान करेगा—चाहे वह व्यवसाय में हो, अनुसंधान एवं विकास में, या सामाजिक लाभ के लिए। यह पाठ्यक्रम डेटा नैतिकता के सिद्धांतों, एआई नैतिकता के साथ इसके संबंध, और डेटा जीवनचक्र के विभिन्न चरणों में इसकी विशेषताओं को कवर करता है।

डेटा नैतिकता के सिद्धांतों की कला सीखें

यह पाठ्यक्रम दर्शाता है कि डेटा नैतिकता कैसे निष्पक्षता को बढ़ावा दे सकती है, पूर्वाग्रहों को कम कर सकती है, और सामाजिक हित को प्रोत्साहित कर सकती है, साथ ही डेटा संरक्षण, सुरक्षा, विश्वास और पारदर्शिता से जुड़े पहलुओं को भी संबोधित करती है। शिक्षार्थी व्यावहारिक कौशल प्राप्त करेंगे, जिसमें सूचित सहमति फ़ॉर्म तैयार करना और डेटा संचालन के नैतिक प्रभावों की पहचान करना शामिल है। पाठ्यक्रम के अंत तक, शिक्षार्थियों को डेटा नैतिकता की एक आवश्यक समझ हो जाएगी। यह पाठ्यक्रम उन्हें डेटा नैतिकता से संबंधित स्थितियों की पहचान करने और उन्हें पेशेवर तथा व्यक्तिगत रूप से बेहतर बनाने में सक्षम बनाएगा।

पूर्वापेक्षाएँ

इस कोर्स के लिए कोई पूर्वापेक्षाएँ नहीं हैं

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

1

Data Ethics को समझना

आज के डेटा-ड्रिवन AI युग में, नियमों का पालन करते हुए और नैतिक तरीके से डेटा का उपयोग पहले से कहीं अधिक जरूरी है। हम व्यक्तियों, कंपनियों और व्यापक समाज के लिए डेटा एथिक्स के प्रभाव और महत्व को समझेंगे और खोजेंगे। हम एथिक्स और डेटा एथिक्स के सूक्ष्म संबंध पर रोशनी डालेंगे। व्यावहारिक उदाहरणों के माध्यम से हम अनैतिक इनोवेशन और डेटा प्रैक्टिसेज के नुकसान, साथ ही डेटा एथिक्स के फ़ायदे पर चर्चा करेंगे। हम डेटा एथिक्स और AI एथिक्स के संबंध पर भी बात करेंगे और उन्हें लागू करने की रणनीतियों का परिचय देंगे।
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2

Data Ethics: आज और हमेशा

यह अध्याय डेटा लाइफसाइकल के विभिन्न चरणों में डेटा एथिक्स के महत्व और उसे लागू करने के व्यावहारिक ज्ञान और उदाहरण प्रदान करता है। अध्याय में डेटा प्रोटेक्शन और सिक्योरिटी, सूचित सहमति, भरोसा और पारदर्शिता, तथा जवाबदेही जैसे महत्वपूर्ण डेटा एथिक्स कॉन्सेप्ट्स के व्यावहारिक पक्ष शामिल हैं।
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3

भलाई के लिए डेटा

यह अध्याय डेटा एथिक्स पर उन बातों पर ध्यान देता है जो आमतौर पर डेटा बायस और फ़ेयरनेस की चर्चा से आगे जाती हैं। आप डेटा-संबंधी पक्षपात को बेहतर समझेंगे और उनसे कैसे निपटना है यह सीखेंगे। आप FAIR—Findable, Accessible, Interoperable, और Reusable—डेटा सिद्धांतों के बारे में भी सीखेंगे ताकि डेटा को खुलकर साझा किया जा सके। आप विज्ञान और समाज के लिए ओपन डेटा के फ़ायदों को भी समझेंगे। अंत में, आप डेटा ऑपरेशंस की बदलती जवाबदेही और प्रभाव का अन्वेषण करेंगे, कंपनी लीडर्स और डेटा साइंटिस्ट्स की नैतिक ज़िम्मेदारी पर जोर देंगे, और डेटा एथिक्स के भविष्य के लिए तैयार होंगे।
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