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 यह पाठ डेटा को उसके स्त्रोत के हिसाब से पहचानने और वर्गीकृत करने पर केंद्रित है।
 
-## [पाठ के पाहिले की परीक्षा](https://red-water-0103e7a0f.azurestaticapps.net/quiz/4)
+## [पाठ के पूर्व की परीक्षा](https://red-water-0103e7a0f.azurestaticapps.net/quiz/4)
 
 ## डेटा का वर्णन कैसे किया जाता है 
 **अपरीपक्व डेटा** ऐसे प्रकार का डेटा होता जो उसके स्त्रोत से आते वक्त जिस अवस्था में था वैसे ही है और उसका विश्लेषण या वर्गीकरण नहीं किया गया है। ऐसे डेटासेट से जरूरी जानकारी निकलने के लिए उसे ऐसे प्रकार मे लाना आवश्यक है जो इंसान समझ सके और जिस तंत्रज्ञान का उपयोग डेटा के विश्लेषण में किया जाएगा उसको भी समझ आये। डेटाबेस की संरचना हमें बताती है कि डेटा किस प्रकार से वर्गीकृत किया गया है और उसका संरचित, मिश्र संरचित और असंरचित प्रकार में वर्गीकरण कैसे किया जाता है। संरचना के प्रकार डेटा के स्त्रोत के अनुसार बदल सकते हैं मगर आखिर में इन तीनों में से एक प्रकार के हो सकते हैं। 
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 असंरचित डेटा के उदाहरण: टेक्स्ट फ़ाइलें, टेक्स्ट मेसेजेस, विडियो फ़ाइलें।
 
 ### मिश्र संरचित डेटा 
+मिश्र संरचित डेटा के ऐसे कुछ गुण है जिसकी वजह से उसे संरचित और असंरचित डेटा का मिश्रण कहा जा सकता हैं। वह हमेशा स्तंभ और पंक्तियों के अनुरूप नहीं रहता मगर ऐसे तरह संयोजित किया गया होता है कि उसे संरचित कहा जा सकता है और शायद अन्य निर्धारित नियमों का पालन भी करता है। डेटा की संरचना उसके स्त्रोत के ऊपर निर्भर होती है जैसे की स्पष्ट अनुक्रम या फिर थोडा परिवर्तनशील होता है जिसमे नया डेटा जोड़ना आसान हो। मेटाडेटा ऐसे संकेतांक होते हैं जिससे डेटा का संयोजन और संग्रह करना आसान होता है, और उन्हें डेटा के प्रकार के अनुरूप नाम भी दिए जा सकते हैं । मेटाडेटा के आम उदाहरण है: टैग्स, एलिमेंट्स, एंटिटीज और एट्रीब्यूट्स.  
+उदाहरणार्थ: एक सामान्य ईमेल को उसका विषय, मायना, और प्राप्तकर्ताओं की सूची होगी और किससे कब भेजना है उसके प्रमाण से संयोजित किया जा सकता है। 
 
-मिश्र संरचित डेटा के ऐसे कुछ गन है जिसके बजह से उसे संरचित और असंरचित डेटा का मिश्रण कहा जा सकता है. वह हमेशा स्तंभ और पंक्तियोंके अनुरूप नहीं रहता मगर ऐसे तरह संयोजित किया गया होता है की उसे संरचित कहा जा सकता है और शायद किसी ठराविक नियमोंका पालन भी कर  है। डेटा की संरचना उसके स्त्रोत के ऊपर निर्भर होती है जैसे की स्पष्ट अनुक्रम या फिर थोडा लचीला जिसमे नया डेटा जोड़ना आसान हो. मेटाडाटा ऐसे संकेतक होते है जिनसे डेटा का संयोजन और संग्रहीत करने मे सहायता होती है, और उन्हें डेटा के प्रकार के अनुरूप नाम भी दिए जा सकते है. मेटाडेटाके आम उदाहरण है: टैग्स, एलिमेंट्स, एंटिटीज और एट्रीब्यूट्स. उदाहरणार्थ: एक सामान्य ईमेल को उसका विषय, मायना, और प्राप्तकर्ताओंकी सूची होगी और किसको कब भेजना है उसके हिसाब से संयोजित किया जा सकता है। 
+मिश्र संरचित डेटा के उदाहरण: एचटीएमएल, सीइसवी फाइलें, जेसन(JSON)
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-मिश्र संरचित डेटा के उदाहरण: एचटीएमएल, सीइसव्ही फाइलें, जेसन(JSON)
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-### डेटा के स्त्रोत 
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-डेटा का स्त्रोत मतलब मतलब वो जगह जहाँ डेटा सबसे पहिली बार निर्माण हुवा था, और हमेशा कहा और कब जमा किया था इसके ऊपर आधारित रहेगा। उपयोगकर्ताके द्वारा निर्माण किये हुवे डेटा को प्रार्थमिक डेटा के नाम से पहचाना जाता है जबकि गौण डेटा ऐसे स्त्रोत से आता है जिसने सामान्य काम के लिए डेटा जमा किया था। उदाहरण के लिए, वैज्ञानिकों का समूह वर्षावनमे टिप्पणियों और सूचि कमा कर रहे है तो वोप्रार्थमिक डेटा होगा और  अगर उन्होंने उस डेटा को बाकि के वैज्ञनिकोके साथ बाँटना चाहा तो वो गौण डेटा कहलाया जायेगा।  
 
 ## डेटा के स्त्रोत 
-डेटा का स्त्रोत मतलब मतलब वो जगह जहाँ डेटा सबसे पहिली बार निर्माण हुवा था, और हमेशा कहा और कब जमा किया था इसके ऊपर आधारित रहेगा। उपयोगकर्ताके द्वारा निर्माण किये हुवे डेटा को प्रार्थमिक डेटा के नाम से पहचाना जाता है जबकि गौण डेटा ऐसे स्त्रोत से आता है जिसने सामान्य काम के लिए डेटा जमा किया था। उदाहरण के लिए, वैज्ञानिकों का समूह वर्षावनमे टिप्पणियों और सूचि कमा कर रहे है तो वोप्रार्थमिक डेटा होगा और  अगर उन्होंने उस डेटा को बाकि के वैज्ञनिकोके साथ बाँटना चाहा तो वो गौण डेटा कहलाया जायेगा।  
+डेटा का स्त्रोत, अर्थात वो जगह जहाँ डेटा सबसे पहिली बार निर्माण हुआ था, और हमेशा कहाँ और कब जमा किया था इसपर आधारित होगा। उपयोगकर्ता के द्वारा निर्माण किये हुए डेटा को प्राथमिक डेटा के नाम से पहचाना जाता है जबकि गौण डेटा ऐसे स्त्रोत से आता है जिसने सामान्य कार्य के लिए डेटा जमा किया था। उदाहरण के लिए, वैज्ञानिकों का समूह वर्षावन में टिप्पणियों और सूचि जमा कर रहे है तो वो प्राथमिक डेटा होगा और यदि उन्होंने उस डेटा को बाकि के वैज्ञनिको के साथ बाँटना चाहा तो वो वह गौण डेटा कहलाया जायेगा।  
 
-डेटाबेस यह एक सामान्य स्त्रोत है और वह होस्टिंग और डेटाबेस मेंटेनन्स सिस्टिम निर्भर होता है। डेटाबेस मेंटेनन्स सिस्टिममे उपयोगकर्ता कमांड्स जिन्हें क्वेरीज़ कहा जाता है इस्तेमाल करके डेटाबेस का डेटा खोज सकते है। डेटा स्त्रोत फ़ाइल स्वरुप मे हो तो आवाज, चित्र, वीडियो, स्प्रेडशीट ऐसे प्रकार मे हो सकता है। आंतरजाल के स्त्रोत डेटा होस्ट करने के बहुत आम तरीका है। यहां डेटाबेस तथा फाइलें खोजी जा सकती है।अप्लीकेशन प्रोगरामिंग इंटरफेस, जिन्हे 'एपीआय'(API) के नाम से जाना जाता है, उसकी मद्त से प्रोग्रामर्स डेटाको बहार के उपयोगकर्ताओको आंतरजाल द्वारा इस्तेमाल करने के लिए भेज सकते है। जबकि वेब स्क्रैपिंग नामक प्रक्रियासे आंतरजाल के वेब पेज का डेटा अलग किया जा सकता है। [डेटा के साथ काम करना](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/tree/main/2-Working-With-Data) यह पथ अलग अलग डेटा का इस्तेमाल करनेपर ध्यान देता है।
+डेटाबेस यह एक सामान्य स्त्रोत है और वह होस्टिंग और डेटाबेस मेंटेनन्स सिस्टिम पर निर्भर होता है। डेटाबेस मेंटेनन्स सिस्टिम में उपयोगकर्ता कमांड्स, जिन्हें ‘क्वेरीज़’ कहा जाता है इस्तेमाल करके डेटाबेस का डेटा ढूंढ सकते हैं। डेटा स्त्रोत फ़ाइल स्वरुप में हो, तो आवाज, चित्र, वीडियो, स्प्रेडशीट ऐसे प्रकार में हो सकता है। अंतरजाल के स्त्रोत डेटा होस्ट करने का बहुत आम तरीका है। यहाँ डेटाबेस तथा फाइलें ढूंढी जा सकती है। एप्लीकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस, जिन्हे 'एपीआय'(API) के नाम से जाना जाता है, उसकी मदद से प्रोग्रामर्स डेटा को बाहर के उपयोगकर्ताओं को अंतरजाल द्वारा इस्तेमाल करने के लिए भेज सकते हैं। जबकि वेब स्क्रैपिंग नामक प्रक्रिया से अंतरजाल के वेब पेज का डेटा अलग किया जा सकता है। [डेटा के साथ काम करना](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/tree/main/2-Working-With-Data) यह पाठ अलग अलग डेटा का इस्तेमाल करने पर ध्यान देता है।
 ## निष्कर्ष 
-यह पथ मे हमने पढ़ा की:
+यह पाठ में हमने पढ़ा कि:
 - डेटा क्या होता है 
 - डेटा का वर्णन कैसे किया जाता है
 - डेटा का वर्गीकरण कैसे किया जाता है 
 - डेटा कहा मिलता है 
 
 ## 🚀 चुनौती
-Kaggle यह के मुफ्त के डेटाबेस का बहुत अच्छा स्त्रोत है। [सर्च टूल ](https://www.kaggle.com/datasets) का इस्तेमाल करके कुछ मजेदार डेटासेट ढूंढे और उनमेसे तीन-चार डेटाबेस का ऐसे वर्गीकरण कीजिए:
+Kaggle यह के मुक्त डेटाबेस का बहुत अच्छा स्त्रोत है। [सर्च टूल ](https://www.kaggle.com/datasets) का इस्तेमाल करके कुछ मजेदार डेटासेट ढूंढे और उनमे से तीन-चार डेटाबेस को ऐसे वर्गीकृत करे:
-- डेटा परिमाणात्मक है या गुणात्मक?
+- डेटा परिमाणात्मक है या गुणात्मक है?
 - डेटा संरचित, असंरचित या फिर मिश्र संरचित है?
 
-## [पाठ के बाद वाली परीक्षा](https://red-water-0103e7a0f.azurestaticapps.net/quiz/5)
+## [पाठ के पश्चात परीक्षा](https://red-water-0103e7a0f.azurestaticapps.net/quiz/5)
 
 ## समीक्षा और स्वअध्ययन
-- माइक्रोसॉफ्ट लर्न का [Classify your data](https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/choose-storage-approach-in-azure/2-classify-data) पाठ संरचित, असंरचित और मिश्र संरचित डेटा के बारे मे और अच्छेसे बताता है। 
+- माइक्रोसॉफ्ट लर्न का [Classify your data](https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/choose-storage-approach-in-azure/2-classify-data) पाठ संरचित, असंरचित और मिश्र संरचित डेटा के बारे में और अच्छे से बताता है। 
 
 ## अभ्यास 
 [डेटा का वर्गीकरण](../assignment.md)