# ग्रह कंप्यूटर डेटा सेट का अन्वेषण करें ## निर्देश इस पाठ में, हमने विभिन्न डेटा विज्ञान अनुप्रयोग क्षेत्रों के बारे में बात की - शोध, स्थिरता और डिजिटल मानविकी से संबंधित उदाहरणों पर गहराई से चर्चा की। इस असाइनमेंट में, आप इन उदाहरणों में से एक को अधिक विस्तार से अन्वेषण करेंगे और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और विश्लेषण के बारे में अपनी सीख को लागू करके स्थिरता डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करेंगे। [ग्रह कंप्यूटर](https://planetarycomputer.microsoft.com/) प्रोजेक्ट में डेटा सेट और एपीआई हैं जिन्हें एक खाते के साथ एक्सेस किया जा सकता है - यदि आप असाइनमेंट के बोनस चरण को आज़माना चाहते हैं तो एक्सेस के लिए अनुरोध करें। साइट एक [एक्सप्लोरर](https://planetarycomputer.microsoft.com/explore) सुविधा भी प्रदान करती है जिसे आप खाता बनाए बिना उपयोग कर सकते हैं। `चरण:` एक्सप्लोरर इंटरफ़ेस (नीचे स्क्रीनशॉट में दिखाया गया है) आपको एक डेटा सेट (प्रदान किए गए विकल्पों में से), एक प्रीसेट क्वेरी (डेटा को फ़िल्टर करने के लिए) और एक रेंडरिंग विकल्प (प्रासंगिक विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए) चुनने देता है। इस असाइनमेंट में, आपका कार्य है: 1. [एक्सप्लोरर दस्तावेज़ीकरण](https://planetarycomputer.microsoft.com/docs/overview/explorer/) पढ़ें - विकल्पों को समझें। 2. डेटा सेट [कैटलॉग](https://planetarycomputer.microsoft.com/catalog) का अन्वेषण करें - प्रत्येक का उद्देश्य जानें। 3. एक्सप्लोरर का उपयोग करें - अपनी रुचि का डेटा सेट चुनें, एक प्रासंगिक क्वेरी और रेंडरिंग विकल्प चुनें।  `आपका कार्य:` अब ब्राउज़र में रेंडर किए गए विज़ुअलाइज़ेशन का अध्ययन करें और निम्नलिखित प्रश्नों का उत्तर दें: * डेटा सेट में कौन-कौन से _फीचर्स_ हैं? * विज़ुअलाइज़ेशन कौन-कौन सी _अंतर्दृष्टि_ या परिणाम प्रदान करता है? * उन अंतर्दृष्टियों का परियोजना के स्थिरता लक्ष्यों पर क्या _प्रभाव_ है? * विज़ुअलाइज़ेशन की क्या _सीमाएँ_ हैं (यानी, कौन सी अंतर्दृष्टि आपको नहीं मिली)? * यदि आपको कच्चा डेटा मिल जाए, तो आप कौन-कौन से _वैकल्पिक विज़ुअलाइज़ेशन_ बनाएंगे, और क्यों? `बोनस अंक:` खाते के लिए आवेदन करें - और स्वीकृत होने पर लॉगिन करें। * _लॉन्च हब_ विकल्प का उपयोग करके कच्चा डेटा नोटबुक में खोलें। * डेटा को इंटरैक्टिव रूप से अन्वेषण करें और उन वैकल्पिक विज़ुअलाइज़ेशन को लागू करें जिनके बारे में आपने सोचा था। * अब अपने कस्टम विज़ुअलाइज़ेशन का विश्लेषण करें - क्या आप उन अंतर्दृष्टियों को प्राप्त करने में सक्षम थे जो पहले छूट गई थीं? ## मूल्यांकन मानदंड उत्कृष्ट | पर्याप्त | सुधार की आवश्यकता --- | --- | -- | सभी पाँच मुख्य प्रश्नों का उत्तर दिया गया। छात्र ने स्पष्ट रूप से पहचाना कि वर्तमान और वैकल्पिक विज़ुअलाइज़ेशन स्थिरता उद्देश्यों या परिणामों में अंतर्दृष्टि कैसे प्रदान कर सकते हैं।| छात्र ने कम से कम शीर्ष 3 प्रश्नों का विस्तार से उत्तर दिया, जिससे पता चलता है कि उन्होंने एक्सप्लोरर के साथ व्यावहारिक अनुभव प्राप्त किया।| छात्र कई प्रश्नों का उत्तर देने में विफल रहा, या अपर्याप्त विवरण प्रदान किया - जिससे संकेत मिलता है कि परियोजना के लिए कोई सार्थक प्रयास नहीं किया गया। | **अस्वीकरण**: यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता सुनिश्चित करने का प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में उपलब्ध मूल दस्तावेज़ को प्रामाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं।