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-[![डेटा विज्ञान को परिभाषित करना](images/video-def-ds.png)](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I)
+[![डेटा विज्ञान को परिभाषित करना](../images/video-def-ds.png)](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I)
 
-## [प्री लेक्चर क्विज](https://red-water-0103e7a0f.azurestaticapps.net/quiz/0)
+## [पूर्व व्याख्यान प्रश्नोत्तरीी](https://red-water-0103e7a0f.azurestaticapps.net/quiz/0)
 
 ## डेटा विज्ञान  क्या है?
 अपने दैनिक जीवन में हम लगातार डेटा से घिरे रहते हैं। अभी आप जो पाठ पढ़ रहे हैं वह डेटा है। आपके स्मार्टफ़ोन में आपके मित्रों के फ़ोन नंबरों की सूची डेटा है, साथ ही आपकी घड़ी पर प्रदर्शित वर्तमान समय भी है। मनुष्य के रूप में, हम स्वाभाविक रूप से हमारे पास मौजूद धन की गणना करके या अपने मित्रों को पत्र लिखकर डेटा के साथ काम करते हैं।
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 डेटा के विभिन्न संभावित स्रोतों को जानकर, आप विभिन्न परिदृश्यों के बारे में सोचने की कोशिश कर सकते हैं जहां स्थिति को बेहतर तरीके से जानने और व्यावसायिक प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए डेटा विज्ञान तकनीकों को लागू किया जा सकता है।
 
+## आप डेटा के साथ क्या कर सकते हैं
+
+डेटा साइंस में, हम डेटा यात्रा के निम्नलिखित चरणों पर ध्यान केंद्रित करते हैं:
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+<dl>
+<dt>1) डेटा अधिग्रहण</dt>
+<dd>
+पहला कदम डेटा एकत्र करना है। जबकि कई मामलों में यह एक सीधी प्रक्रिया हो सकती है, जैसे वेब एप्लिकेशन से डेटाबेस में डेटा आना, कभी-कभी हमें विशेष तकनीकों का उपयोग करने की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, IoT सेंसर से डेटा भारी हो सकता है, और आगे की प्रक्रिया से पहले सभी डेटा एकत्र करने के लिए IoT हब जैसे बफरिंग एंडपॉइंट का उपयोग करना एक अच्छा अभ्यास है।
+</dd>
+<dt>2) डाटा स्टोरेज</dt>
+<dd>
+डेटा स्टोर करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, खासकर अगर हम बड़े डेटा के बारे में बात कर रहे हैं। डेटा को स्टोर करने का तरीका तय करते समय, भविष्य में डेटा को क्वेरी करने के तरीके का अनुमान लगाना समझ में आता है। डेटा को स्टोर करने के कई तरीके हैं:
+<ul>
+<li>एक रिलेशनल डेटाबेस तालिकाओं के संग्रह को संग्रहीत करता है, और उन्हें क्वेरी करने के लिए SQL नामक एक विशेष भाषा का उपयोग करता है। आमतौर पर, तालिकाओं को विभिन्न समूहों में व्यवस्थित किया जाता है जिन्हें स्कीमा कहा जाता है। कई मामलों में हमें स्कीमा को फिट करने के लिए डेटा को मूल रूप से परिवर्तित करने की आवश्यकता होती है.</li>
+<li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL">एक NoSQL</a> डेटाबेस, जैसे कि <a href="https://azure.microsoft.com/services/cosmos-db /?WT.mc_id=academic-31812-dmitryso">CosmosDB</a>, डेटा पर स्कीमा लागू नहीं करता है, और अधिक जटिल डेटा संग्रहीत करने की अनुमति देता है, उदाहरण के लिए, पदानुक्रमित JSON दस्तावेज़ या ग्राफ़। हालाँकि, NoSQL डेटाबेस में SQL की समृद्ध क्वेरी क्षमता नहीं होती है, और यह संदर्भात्मक अखंडता को लागू नहीं कर सकता है, अर्थात डेटा को तालिकाओं में कैसे संरचित किया जाता है और तालिकाओं के बीच संबंधों को नियंत्रित करने के नियम।</li>
+<li><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake">डेटा लेक</a> संग्रहण का उपयोग कच्चे, असंरचित रूप में डेटा के बड़े संग्रह के लिए किया जाता है। डेटा झीलों का उपयोग अक्सर बड़े डेटा के साथ किया जाता है, जहां सभी डेटा एक मशीन पर फिट नहीं हो सकते हैं, और सर्वरों के एक समूह द्वारा संग्रहीत और संसाधित किया जाना है। <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Apache_Parquet">Parquet</a> डेटा प्रारूप है जिसे अक्सर बड़े डेटा के संयोजन में उपयोग किया जाता है।</li>
+</ul>
+</dd>
+<dt>3) डाटा प्रासेसिंग</dt>
+<dd>
+यह डेटा यात्रा का सबसे रोमांचक हिस्सा है, जिसमें डेटा को उसके मूल रूप से एक ऐसे रूप में परिवर्तित करना शामिल है जिसका उपयोग विज़ुअलाइज़ेशन/मॉडल प्रशिक्षण के लिए किया जा सकता है। टेक्स्ट या इमेज जैसे असंरचित डेटा के साथ काम करते समय, हमें डेटा से **फीचर्स** निकालने के लिए कुछ एआई तकनीकों का उपयोग करने की आवश्यकता हो सकती है, इस प्रकार इसे संरचित रूप में परिवर्तित किया जा सकता है।
+</dd>
+<dt>4)मानसिक- दर्शन / मानव अंतर्दृष्टि</dt>
+<dd>
+अक्सर, डेटा को समझने के लिए, हमें इसकी कल्पना करने की आवश्यकता होती है। हमारे टूलबॉक्स में कई अलग-अलग विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकें होने से, हम एक अंतर्दृष्टि बनाने के लिए सही दृश्य ढूंढ सकते हैं। अक्सर, एक डेटा वैज्ञानिक को "डेटा के साथ खेलने" की आवश्यकता होती है, इसे कई बार विज़ुअलाइज़ करना और कुछ रिश्तों की तलाश करना। इसके अलावा, हम एक परिकल्पना का परीक्षण करने या डेटा के विभिन्न टुकड़ों के बीच संबंध साबित करने के लिए सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग कर सकते हैं।   
+</dd>
+<dt>5) एक भविष्य कहनेवाला मॉडल प्रशिक्षण</dt>
+<dd>
+चूंकि डेटा विज्ञान का अंतिम लक्ष्य डेटा के आधार पर निर्णय लेने में सक्षम होना है, इसलिए हम <a href="http://github.com/microsoft/ml-for-beginners">मशीन लर्निंग की तकनीकों का उपयोग करना चाह सकते हैं। </a> एक भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने के लिए। इसके बाद हम समान संरचनाओं वाले नए डेटा सेट का उपयोग करके भविष्यवाणियां करने के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं।
+</dd>
+</dl>
+
+बेशक, वास्तविक डेटा के आधार पर, कुछ चरण गायब हो सकते हैं (उदाहरण के लिए, जब हमारे पास पहले से ही डेटाबेस में डेटा है, या जब हमें मॉडल प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं है), या कुछ चरणों को कई बार दोहराया जा सकता है (जैसे डेटा प्रोसेसिंग )
+
+## डिजिटलीकरण और डिजिटल परिवर्तन
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+पिछले दशक में, कई व्यवसायों ने व्यावसायिक निर्णय लेते समय डेटा के महत्व को समझना शुरू कर दिया। व्यवसाय चलाने के लिए डेटा विज्ञान सिद्धांतों को लागू करने के लिए, पहले कुछ डेटा एकत्र करने की आवश्यकता होती है, अर्थात व्यावसायिक प्रक्रियाओं का डिजिटल रूप में अनुवाद करना। इसे **डिजिटलाइजेशन** के नाम से जाना जाता है। निर्णयों को निर्देशित करने के लिए इस डेटा में डेटा विज्ञान तकनीकों को लागू करने से उत्पादकता (या यहां तक कि व्यावसायिक धुरी) में उल्लेखनीय वृद्धि हो सकती है, जिसे **डिजिटल परिवर्तन** कहा जाता है।
+
+आइए एक उदाहरण पर विचार करें। मान लीजिए कि हमारे पास एक डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम है (जैसे यह एक) जिसे हम छात्रों को ऑनलाइन वितरित करते हैं, और हम इसे सुधारने के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग करना चाहते हैं। हम यह कैसे कर सकते हैं?
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+हम "क्या डिजीटल किया जा सकता है?" पूछकर शुरू कर सकते हैं। सबसे आसान तरीका यह होगा कि प्रत्येक छात्र को प्रत्येक मॉड्यूल को पूरा करने में लगने वाले समय को मापें, और प्रत्येक मॉड्यूल के अंत में एक बहुविकल्पीय परीक्षा देकर प्राप्त ज्ञान को मापें। सभी छात्रों में औसत समय-से-पूरा करके, हम यह पता लगा सकते हैं कि कौन से मॉड्यूल छात्रों के लिए सबसे अधिक कठिनाइयों का कारण बनते हैं, और उन्हें सरल बनाने पर काम करते हैं।
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+> आप तर्क दे सकते हैं कि यह दृष्टिकोण आदर्श नहीं है, क्योंकि मॉड्यूल अलग-अलग लंबाई के हो सकते हैं। मॉड्यूल की लंबाई (वर्णों की संख्या में) से समय को विभाजित करना शायद अधिक उचित है, और इसके बजाय उन मानों की तुलना करें।
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+जब हम बहुविकल्पीय परीक्षणों के परिणामों का विश्लेषण करना शुरू करते हैं, तो हम यह निर्धारित करने का प्रयास कर सकते हैं कि छात्रों को किन अवधारणाओं को समझने में कठिनाई होती है, और उस जानकारी का उपयोग सामग्री को बेहतर बनाने के लिए कर सकते हैं। ऐसा करने के लिए, हमें परीक्षणों को इस तरह से डिजाइन करने की आवश्यकता है कि प्रत्येक प्रश्न एक निश्चित अवधारणा या ज्ञान के हिस्से से मेल खाता हो।
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+यदि हम और अधिक जटिल होना चाहते हैं, तो हम छात्रों की आयु वर्ग के विरुद्ध प्रत्येक मॉड्यूल के लिए लिए गए समय को प्लॉट कर सकते हैं। हमें पता चल सकता है कि कुछ आयु वर्गों के लिए मॉड्यूल को पूरा करने में अनुचित रूप से लंबा समय लगता है, या छात्र इसे पूरा करने से पहले छोड़ देते हैं। यह हमें मॉड्यूल के लिए उम्र की सिफारिशें प्रदान करने में मदद कर सकता है, और गलत उम्मीदों से लोगों के असंतोष को कम कर सकता है।
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+## 🚀चुनौती
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+इस चुनौती में, हम ग्रंथों को देखकर डेटा विज्ञान के क्षेत्र से प्रासंगिक अवधारणाओं को खोजने का प्रयास करेंगे। हम डेटा विज्ञान पर एक विकिपीडिया लेख लेंगे, पाठ को डाउनलोड और संसाधित करेंगे, और फिर इस तरह एक शब्द क्लाउड का निर्माण करेंगे:
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+![डेटा साइंस के लिए वर्ड क्लाउड](images/ds_wordcloud.png)
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+कोड पढ़ने के लिए [`notebook.ipynb`](/1-Introduction/01-defining-data-science/notebook.ipynb ':ignore') पर जाएं। आप कोड भी चला सकते हैं, और देख सकते हैं कि यह वास्तविक समय में सभी डेटा परिवर्तन कैसे करता है।
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+> यदि आप जुपिटर नोटबुक में कोड चलाना नहीं जानते हैं, तो [इस लेख] (https://soshnikov.com/education/how-to-execute-notebooks-from-github/) पर एक नज़र डालें।
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+## [व्याख्यान के बाद प्रश्नोत्तरी](https://red-water-0103e7a0f.azurestaticapps.net/quiz/1)
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+## कार्य
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+* **कार्य 1**: **बिग डेटा** और **मशीन लर्निंग** के क्षेत्रों के लिए संबंधित अवधारणाओं का पता लगाने के लिए ऊपर दिए गए कोड को संशोधित करें
+* **कार्य 2**: [डेटा विज्ञान परिदृश्यों के बारे में सोचें](असाइनमेंट.एमडी)
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+## आभार
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+यह पाठ ♥️ के साथ [दिमित्री सोशनिकोव](http://soshnikov.com) द्वारा लिखा गया है।
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