verification | certificates

01

डेटा कार्यप्रवाहों का डिज़ाइन

3 chapters • 12 classes • 100 marks • 6h

अध्याय 1 — डेटा कार्यप्रवाह सिद्धांतों को समझना 4 classes

1.1 डेटा वर्कफ़्लो के मूलभूत तत्वों की खोज करना

1.2 प्रभावी डेटा वर्कफ़्लो के घटकों की पहचान करना

1.3 डेटा प्रवाह पैटर्न और संरचनाओं का विश्लेषण करना

1.4 वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में वर्कफ़्लो सिद्धांतों का अनुप्रयोग करना

अध्याय 2 — डेटा कार्यप्रवाह डिज़ाइन के लिए उपकरण और तकनीकें 4 classes

2.1 आवश्यक डेटा वर्कफ़्लो उपकरणों की खोज करना

2.2 डेटा रूपांतरण तकनीकों को समझना

2.3 डेटा संग्रह रणनीतियों को लागू करना

2.4 स्वचालन के माध्यम से वर्कफ़्लो दक्षता को अनुकूलित करना

अध्याय 3 — डेटा कार्यप्रवाहों को लागू करना और अनुकूलित करना 4 classes

3.1 बिग डेटा में डेटा वर्कफ़्लो को समझना

3.2 कुशल डेटा पाइपलाइनों का निर्माण करना

3.3 डेटा वर्कफ़्लो पर अनुकूलन तकनीकों का अनुप्रयोग करना

3.4 डेटा वर्कफ़्लो प्रदर्शन का मूल्यांकन और पुनरावृत्ति करना

02

बिग डेटा उपकरण और प्लेटफार्म

3 chapters • 12 classes • 75 marks • 6h

बिग डेटा पारिस्थितिकी तंत्र को समझना 4 classes

1.1 बड़े डेटा पारिस्थितिकी तंत्र के घटकों का अन्वेषण करना

1.2 बड़े डेटा उपकरणों और प्रौद्योगिकियों में भेद करना

1.3 बड़े डेटा प्लेटफार्मों की वास्तुकला का विश्लेषण करना

1.4 वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों पर बड़े डेटा समाधान लागू करना

बिग डेटा उपकरणों और प्रौद्योगिकियों का अन्वेषण करना 4 classes

2.1 प्रमुख बड़े डेटा प्लेटफार्मों का पता लगाना

2.2 Hadoop के साथ वितरित कंप्यूटिंग को समझना

2.3 क्लाउड-आधारित डेटा समाधानों का अन्वेषण करना

2.4 Apache Spark के साथ डेटा का विश्लेषण करना

बिग डेटा समाधानों के लिए क्लाउड प्लेटफार्मों का लाभ उठाना 4 classes

3.1 बड़े डेटा के लिए क्लाउड अवसंरचना को समझना

3.2 बड़े डेटा के लिए प्रमुख क्लाउड सेवा प्रदाताओं का अन्वेषण करना

3.3 क्लाउड प्लेटफार्मों के साथ बड़े डेटा उपकरणों का एकीकरण करना

3.4 क्लाउड में बड़े डेटा समाधानों को लागू करना

03

बिग डेटा भंडारण समाधान

3 chapters • 12 classes • 75 marks • 6h

बिग डेटा भंडारण के मूलभूत सिद्धांतों को समझना 4 classes

1.1 बड़े डेटा भंडारण में प्रमुख अवधारणाओं का अन्वेषण करना

1.2 बड़े डेटा भंडारण प्रणालियों के घटकों की पहचान करना

1.3 डेटा भंडारण कार्यप्रणालियों का विश्लेषण करना

1.4 वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों पर बड़े डेटा भंडारण समाधान लागू करना

वितरित फ़ाइल प्रणालियों और डेटाबेस का अन्वेषण करना 4 classes

2.1 वितरित फ़ाइल प्रणालियों के मूलभूत सिद्धांतों को समझना

2.2 वितरित डेटाबेस की प्रमुख विशेषताओं की जांच करना

2.3 फ़ाइल प्रणालियों और डेटाबेस के उपयोग के मामलों की तुलना करना

2.4 वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों पर वितरित भंडारण अवधारणाओं को लागू करना

व्यवहार में बिग डेटा भंडारण समाधानों को लागू करना 4 classes

3.1 बड़े डेटा भंडारण की वास्तुकला को समझना

3.2 डेटा भंडारण प्रौद्योगिकियों और उनके अनुप्रयोगों का अन्वेषण करना

3.3 सर्वोत्तम प्रदर्शन के लिए बड़े डेटा भंडारण समाधानों को कॉन्फ़िगर करना

3.4 बड़े डेटा आवश्यकताओं के लिए सही भंडारण समाधान का मूल्यांकन और चयन करना

04

मूल सांख्यिकीय विश्लेषण

3 chapters • 12 classes • 75 marks • 7h

अध्याय 1 — मूलभूत सांख्यिकी अवधारणाओं को समझना 4 classes

1.1 वर्णात्मक सांख्यिकी की खोज: औसत, मध्य और मोड

1.2 डेटा फैलाव को समझना: विविधता और मानक विचलन

1.3 डेटा का दृश्यांकन: हिस्टोग्राम और बॉक्स प्लॉट

1.4 संबंधों का विश्लेषण: सहसंबंध बनाम कारण

अध्याय 2 — बिग डेटा के लिए वर्णात्मक सांख्यिकी 4 classes

2.1 प्रमुख वर्णात्मक सांख्यिकी अवधारणाओं को समझना

2.2 केंद्रीय प्रवृत्ति के मापों की खोज

2.3 बड़े डेटा में वितरण के मापों का विश्लेषण करना

2.4 वास्तविक बड़े डेटा सेट पर वर्णात्मक सांख्यिकी लागू करना

अध्याय 3 — बिग डेटा विश्लेषण में अनुमानात्मक सांख्यिकी 4 classes

3.1 बड़े डेटा में अनुमानात्मक सांख्यिकी की भूमिका को समझना

3.2 प्रमुख अनुमानात्मक सांख्यिकी विधियों का अन्वेषण करना

3.3 डेटा विश्लेषण में परिकल्पना परीक्षण लागू करना

3.4 बड़े डेटा से सांख्यिकीय साक्ष्य की व्याख्या करना

05

डेटा संग्रहण और पूर्वप्रसंस्करण

3 chapters • 12 classes • 100 marks • 8h

डेटा संग्रह तकनीकों और उपकरणों को समझना 4 classes

1.1 डेटा संग्रह विधियों की खोज

1.2 डेटा स्रोतों की पहचान करना

1.3 डेटा संग्रह उपकरणों का उपयोग करना

1.4 डेटा संग्रह तकनीकों को लागू करना

डेटा सफाई और परिवर्तन प्रक्रियाएँ 4 classes

2.1 डेटा सफाई की भूमिका और महत्व को समझना

2.2 गायब डेटा की पहचान और प्रबंधन करना

2.3 डेटा त्रुटियों और विसंगतियों का पता लगाना और सुधारना

2.4 विश्लेषण के लिए डेटा रूपांतरण तकनीकों को लागू करना

डेटा पूर्व-प्रसंस्करण तकनीकों को लागू करना 4 classes

3.1 डेटा सफाई प्रक्रियाओं को समझना

3.2 डेटा रूपांतरण तकनीकों को लागू करना

3.3 विशेषता स्केलिंग विधियों को लागू करना

3.4 डेटा एकीकरण और कमी रणनीतियों को लागू करना

06

बिग डेटा का परिचय

3 chapters • 12 classes • 75 marks • 7h

बिग डेटा के मूलभूत सिद्धांतों को समझना 4 classes

1.1 बिग डेटा के मूलभूत तत्वों की खोज

1.2 बिग डेटा की प्रमुख विशेषताओं और घटकों की पहचान करना

1.3 बिग डेटा के महत्व और प्रभाव को समझना

1.4 वास्तविक दुनिया के उदाहरणों पर बिग डेटा के मूलभूत सिद्धांतों को लागू करना

बिग डेटा प्रौद्योगिकियाँ और उपकरण 4 classes

2.1 बिग डेटा ढांचों की खोज: Hadoop और Spark

2.2 डेटा संग्रहण विकल्पों को समझना: NoSQL और डेटा लेक्स

2.3 डेटा प्रसंस्करण तकनीकों का विश्लेषण: बैच बनाम स्ट्रीम प्रसंस्करण

2.4 बिग डेटा उपकरणों को लागू करना: लोकप्रिय सॉफ़्टवेयर के साथ व्यावहारिक अनुभव

बिग डेटा एनालिटिक्स के अनुप्रयोग और प्रभाव 4 classes

3.1 बिग डेटा एनालिटिक्स के वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों की खोज

3.2 बिग डेटा के नैतिक निहितार्थों को समझना

3.3 बिग डेटा उपयोग में गोपनीयता संबंधी चिंताओं की जांच करना

3.4 निर्णय लेने पर बिग डेटा के प्रभाव का मूल्यांकन करना

🏛️ Become LAPT Centre

बिग डेटा अवधारणाओं का परिचय

About This Certification

Course Curriculum

Related Certifications

Code-389 Certificate in JavaServer Faces (JSF)

Code-391 Computer Fundamental Assessments

Code-436 Certificate in Computerised Accounting

Code-438 Diploma in Computer Networking

Code-440 Diploma in Dynamic Trunking Protocol

Code-442 Certificate in Office Automation

Code-444Certificate in C Programming

Code-446 Diploma in Web Designing

Code-448 Certificate in Computer Basics

Code-450 Diploma in Computer Application

Code-452 Diploma in Computer Application-Programming

Code-454 Diploma in Autocad

Interested in बिग डेटा अवधारणाओं का परिचय?

Interested in
बिग डेटा अवधारणाओं का परिचय?

Send Your Enquiry

📩 Send Enquiry