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डाटा एनालिसिस क्या है?

डाटा एनालिसिस डेटा से जानकारी निकालने की प्रक्रिया है। इसमें डाटा सेट स्थापित करने, प्रोसेसिंग के लिए डेटा तैयार करने, मॉडलों को लागू करने, प्रमुख निष्कर्षों की पहचान करने और रिपोर्ट बनाने सहित कई चरणों को शामिल किया गया है। डाटा एनालिसिस का लक्ष्य एक्शनएब्ल इनसाइट्स को ढूंढना है जो निर्णय लेने को सूचित कर सकता है। डाटा विश्लेषण में डाटा माइनिंग, डिस्क्रिप्टिव और प्रेडिक्टिव एनालिसिस, सांख्यिकीय एनालिसिस, बिजनेस एनालिसिस और बड़े डाटा एनालिसिस शामिल हो सकते हैं।

डेटा एनालिटिक्स में B.Tech:

स्नातक स्तर का पाठ्यक्रम        अवधि 4 वर्ष (दोहरी डिग्री के मामले में 5 वर्ष)

परीक्षा प्रकार                    सेमेस्टर प्रणाली

पात्रता                         10 + 2 या समकक्ष

कुछ मामलों में प्रवेश परीक्षा या सीधे प्रवेश लेने के बाद प्रवेश प्रक्रिया परामर्श

प्रमुख प्रवेश परीक्षा               जेईई मेन, BITSAT, COMEDK, VITEEE, SRMJEEE, UPSEE

कोर्स शुल्क                     INR 1,00,000 से 13,00,000

औसत आरंभिक वेतन            INR1,00,000 से 6,00,000

बीटेक के लिए पात्रता

दसवीं और बारहवीं कक्षा में 60% न्यूनतम अंक के साथ मुख्य विषयों के रूप में भौतिकी, रसायन विज्ञान और गणित के साथ 10 + 2 उत्तीर्ण करने वाले उम्मीदवार पाठ्यक्रम के लिए आवेदन करने के लिए पात्र हैं। हालाँकि, यह प्रतिशत मानदंड संस्थानों में भिन्न हो सकते हैं

बिग डेटा एनालिटिक्स में शीर्ष संस्थान

कॉलेज     का नाम                          सिटी / स्टेट              FEE (P.A.)

डीआईटी विश्वविद्यालय           देहरादून           INR 6,00,000

बाणस्थली विद्यापीठ                   जयपुर                  INR 3,55,000

NIIT विश्वविद्यालय                   नीमराना          INR 4,25,000

पीईसी यूनिवर्सिटी ऑफ़ टेक्नोलॉजी        चंडीगढ़            INR 3,90,000

ग्राफिक एरा विश्वविद्यालय              देहरादून           INR 6,20,000

विश्वकर्मा प्रौद्योगिकी संस्थान            पुणे                    INR 1,60,000

आर्य इंस्टीट्यूट ऑफ इंजीनियरिंग

एंड टेक्नोलॉजी                        जयपुर                  INR 4,25,000

IIT                                  हैदराबाद          INR 6,20,000

डाटा एनालिसिस के प्रकार

•    डिस्क्रिप्टिव एनालिसिस बताता है कि किसी निश्चित अवधि में क्या हुआ है।

•    डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स कुछ और क्यों हुआ पर केंद्रित है। इसमें अधिक डाइवर्स डेटा इनपुट और कुछ अनुमान लगाया जाता है।

•    प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स निकट भविष्य में होने वाली संभावनाओं के लिए आगे बढ़ती है।

•    प्रेस्क्रिप्टिव एनालिसिस कार्रवाई के पाठ्यक्रम का सुझाव देने के क्षेत्र में आता है।

डाटा एनालिसिस के मॉडल्स

उद्देश्यों पर निर्णय लें – डेटा साइंस टीमों के लिए उद्देश्यों को निर्धारित करें कि यह निर्धारित करने के लिए कि क्या व्यापार अपने लक्ष्यों की ओर बढ़ रहा है; जल्दी मेट्रिक्स या परफॉरमेंस इंडिकेटर की पहचान करें।

बिजनेस लीवर की पहचान करें – आंकड़ों के विश्लेषण के लिए डेटा एनालिसिस परियोजनाओं में लक्ष्यों, मीट्रिक और लीवर की पहचान करें ताकि डेटा विश्लेषण पर दायरा बढ़ाया और ध्यान दिया जा सके; इसका मतलब है कि बिजनेस को अपनी महत्वपूर्ण मीट्रिक में सुधार करने और इसके लक्ष्यों तक पहुंचने के लिए बदलाव करने के लिए तैयार होना चाहिए।

डाटा संग्रह – बेहतर मॉडल बनाने और अधिक क्रियाशील अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए विभिन्न स्रोतों से जितना संभव हो उतना डेटा इकट्ठा करें।

डेटा सफाई – सही परिणाम उत्पन्न करने के लिए डेटा गुणवत्ता में सुधार करें और गलत निष्कर्ष निकालने से बचें; प्रक्रिया को स्वचालित करें लेकिन कर्मचारियों को डेटा की सफाई की निगरानी करने और सटीकता सुनिश्चित करने के लिए शामिल करें।

डेटा साइंस टीम बढ़ाएं – आंकड़ों में उन्नत डिग्री वाले अपने विज्ञान टीम व्यक्तियों को शामिल करें जो डेटा मॉडलिंग और प्रेडिक्शन, साथ ही इंफ्रास्ट्रक्चर इंजीनियरों, सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और ईटीएल विशेषज्ञों पर ध्यान केंद्रित करें। फिर, टीम को डेटा संग्रह और एनालिसिस को स्वचालित करने के लिए आवश्यक बड़े पैमाने पर डेटा विश्लेषण प्लेटफ़ॉर्म दें।

ऑप्टिमाइज़ करें और दोहराएं – अपने डेटा एनालिसिस मॉडल को सही बनाएं ताकि आप सटीक प्रिडिक्शन्स उत्पन्न करने, लक्ष्यों तक पहुंचने, और निगरानी और लगातार रिपोर्ट करने के लिए प्रक्रिया को दोहरा सकें।

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