📘 Lesson 1: Introduction to Data Science
पाठ 1: डेटा साइंस का परिचय
1. Explain
the five characteristics of Big Data with examples.
बिग डेटा की पाँच विशेषताओं को उदाहरण सहित समझाइए।
👉 उत्तर में छात्र को Volume,
Velocity, Variety, Veracity और Value की विस्तार से व्याख्या करनी चाहिए, साथ ही प्रत्येक का एक उद्योग आधारित उदाहरण देना चाहिए।
2. Differentiate
between Data Analysis and Data Analytics.
डेटा एनालिसिस और डेटा एनालिटिक्स में अंतर स्पष्ट कीजिए।
👉 छात्र को दोनों की परिभाषा, प्रक्रिया और लक्ष्य में भेद स्पष्ट करना चाहिए, साथ ही उनके उपयोग क्षेत्र का भी उल्लेख करना होगा।
3. Classify
data types with real-life examples.
डेटा के प्रकारों को वास्तविक जीवन के उदाहरणों सहित विभाजित कीजिए।
👉 उत्तर में Nominal,
Ordinal और Scale (Continuous/Discrete) डेटा की परिभाषा एवं उदाहरण जैसे – लिंग, रैंकिंग, आयु, आदि शामिल करने चाहिए।
4. Discuss
any three applications of Big Data in business.
व्यवसाय में बिग डेटा के तीन उपयोगों पर चर्चा कीजिए।
👉 छात्र को हेल्थकेयर, मार्केटिंग, लॉजिस्टिक्स जैसे क्षेत्रों में बिग डेटा के वास्तविक उपयोग को समझाना होगा।
📘 Lesson 2: Data Preparation, Summarisation and Visualisation Using Spreadsheet
पाठ 2: स्प्रेडशीट का उपयोग करके डेटा की तैयारी, संक्षेपण और विज़ुअलाइज़ेशन
1. Describe
the process and importance of Data Cleaning in analytics.
एनालिटिक्स में डेटा की सफाई (क्लीनिंग) की प्रक्रिया और महत्त्व को समझाइए।
👉 छात्र को आउट्लायर हटाना, मिसिंग वैल्यू भरना, डुप्लिकेट हटाना जैसी तकनीकों को समझाना होगा।
2. What are
Pivot Tables and how are they used for data summarization?
पिवट टेबल्स क्या हैं और डेटा संक्षेपण में उनका उपयोग कैसे किया जाता है?
👉 उत्तर में छात्र को Excel में पिवट टेबल बनाने, उनका विश्लेषण में प्रयोग और रिपोर्टिंग के लिए उपयोगिता समझानी होगी।
3. Explain
Conditional Formatting with an example.
कंडीशनल फॉर्मेटिंग को एक उदाहरण सहित समझाइए।
👉 उत्तर में छात्रों को यह बताना होगा कि किस तरह से Excel में कंडीशन के आधार पर डेटा को रंग या चिन्ह द्वारा हाइलाइट किया जाता है।
4. Discuss
the use of Correlation Matrix and Moving Average.
कोरिलेशन मैट्रिक्स और मूविंग एवरेज के उपयोग की चर्चा कीजिए।
👉 छात्र को कोरिलेशन मैट्रिक्स का उपयोग डेटा रिलेशनशिप में और मूविंग एवरेज का ट्रेंड एनालिसिस में कैसे होता है, यह समझाना होगा।
📘 Lesson 3: Getting Started with R
पाठ 3: आर (R) के साथ प्रारंभ
1. Write
and explain a user-defined function in R.
R में एक यूज़र-डिफाइंड फंक्शन लिखिए और समझाइए।
👉 छात्र को function()
का उपयोग करके एक सिंपल स्क्वायर फंक्शन बनाना और उसके भागों (नाम, पैरामीटर, बॉडी) को समझाना होगा।
2. Differentiate
between numeric, character, and logical data types in R.
R में न्यूमेरिक, कैरेक्टर और लॉजिकल डेटा प्रकारों में अंतर कीजिए।
👉 छात्र को इन डेटा टाइप्स के सिंटैक्स और उदाहरण देने होंगे जैसे num
<- 5, name <- "Ravi" और flag
<- TRUE।
3. How to
import a .csv file into R? Write syntax and explain.
R में .csv फाइल को कैसे इंपोर्ट करते हैं? सिंटैक्स लिखिए और समझाइए।
👉 उत्तर में read.csv("file.csv")
का उपयोग और उसमें प्रयुक्त पैरामीटर्स का विवरण होना चाहिए।
📘 Lesson 4: Data Structures in R
पाठ 4: R में डेटा संरचनाएँ
1. Compare
Vectors and Lists in R with examples.
R में वेक्टर और लिस्ट की तुलना उदाहरण सहित कीजिए।
👉 छात्र को बताना होगा कि वेक्टर एकसमान प्रकार के डेटा रखते हैं जबकि लिस्ट में विभिन्न प्रकार के डेटा हो सकते हैं।
2. Explain
the use of Data Frames in R. Why are they important?
R में डेटा फ्रेम का उपयोग समझाइए। ये क्यों महत्त्वपूर्ण हैं?
👉 छात्र को दो कॉलम वाला डेटा फ्रेम बनाकर यह दिखाना चाहिए कि किस प्रकार रियल-वर्ल्ड टेबल को संभाला जाता है।
3. What is
the purpose of the Apply family functions in R?
R में Apply फैमिली फंक्शनों का उद्देश्य क्या है?
👉 उत्तर में छात्र को apply(),
lapply(), sapply() आदि का संक्षेप में परिचय देना चाहिए और बताना चाहिए कि ये कोड को छोटा व प्रभावी बनाते हैं।
📘 Lesson 5: Descriptive Statistics Using R
पाठ 5: R का उपयोग करके वर्णनात्मक सांख्यिकी
1. Explain
the measures of central tendency and their implementation in R.
केंद्रीय प्रवृत्ति के मापों को R में कार्यान्वयन सहित समझाइए।
👉 छात्र को Mean,
Median, Mode की परिभाषा, R कोड और उनका अर्थ डेटा के संदर्भ में बताना चाहिए।
2. What is
the difference between variance and standard deviation?
विभेदन (वैरिएंस) और मानक विचलन (स्टैंडर्ड डिविएशन) में अंतर कीजिए।
👉 उत्तर में छात्र को दोनों के सूत्र, गणना विधि, और उपयोग क्षेत्र समझाना होगा।
3. Describe
the concept and significance of correlation and R² (coefficient of
determination).
सहसंबंध (Correlation) और निर्धारण गुणांक (R²) की संकल्पना और महत्त्व को समझाइए।
👉 उत्तर में छात्र को बताना होगा कि कैसे ये दो मापन एक डेटा सेट में दो वैरिएबल्स के बीच संबंध को दर्शाते हैं।
📘 Lesson 6: Predictive and Textual Analytics
पाठ 6: पूर्वानुमानात्मक और पाठ विश्लेषण
1. Define Predictive Analytics
and explain its importance in business decision-making with examples.
पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण को परिभाषित कीजिए और व्यापारिक निर्णय-निर्माण में इसकी महत्ता को उदाहरण सहित स्पष्ट कीजिए।
📘 उत्तर में छात्र को Predictive
Analytics की परिभाषा, इसके अंतर्गत उपयोग होने वाले मॉडल जैसे Regression, Decision Tree आदि को समझाना होगा। साथ ही व्यापार में ग्राहक व्यवहार, बिक्री पूर्वानुमान आदि में इसके प्रयोग का उदाहरण देना होगा।
2. Explain the process of
performing a simple Linear Regression in R with interpretation of results.
R में एक सरल रेखीय प्रतिगमन (Linear Regression) करने की प्रक्रिया को समझाइए और परिणामों की व्याख्या कीजिए।
📘 छात्र को lm() फंक्शन का उपयोग, डेटा फ्रेम के साथ मॉडल बनाना, summary() से परिणाम निकालना, और उन परिणामों जैसे Coefficient, R-squared,
Residuals को interpret करना आना चाहिए।
3. What is Text Mining? Discuss
its major steps and applications.
टेक्स्ट माइनिंग क्या है? इसके प्रमुख चरणों और अनुप्रयोगों पर चर्चा कीजिए।
📘 उत्तर में छात्र को टेक्स्ट माइनिंग की प्रक्रिया – Data Collection, Pre-processing
(stop words removal, stemming), Analysis (word frequency, sentiment analysis) और Visualization
(word cloud) को समझाना होगा। साथ ही इसका उपयोग – सोशल मीडिया विश्लेषण, ग्राहक प्रतिक्रिया आदि में कैसे होता है, यह भी बताना होगा।
4. Discuss the role of Sentiment
Analysis in Textual Analytics. How is it implemented in R?
पाठ विश्लेषण में सेंटिमेंट एनालिसिस की भूमिका पर चर्चा कीजिए। इसे R में कैसे लागू किया जाता है?
📘 छात्र को यह स्पष्ट करना होगा कि Sentiment
Analysis किसी टेक्स्ट के भावनात्मक स्वर (positive/negative/neutral) को कैसे पहचानता है। R में syuzhet,
tidytext जैसे पैकेजों का उल्लेख किया जा सकता है।
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