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01

डेटा रिपोर्टिंग और संचार

4 chapters • 15 classes • 100 marks • 15h

अध्याय 1 — डेटा रिपोर्टिंग के मूलभूत सिद्धांत 5 classes

1.1 डेटा रिपोर्टिंग के मूलभूत सिद्धांतों को समझना

1.2 प्रभावी डेटा रिपोर्ट के प्रमुख घटकों की पहचान करना

1.3 डेटा रिपोर्टिंग के लिए विभिन्न प्रारूपों और संरचनाओं का अन्वेषण करना

1.4 डेटा संचार में दर्शक की भूमिका को पहचानना

1.5 स्पष्ट और संक्षिप्त डेटा कथाएँ तैयार करना

अध्याय 2 — प्रभावी डेटा दृश्यताओं का डिज़ाइन करना 5 classes

2.1 प्रभावी डेटा विज़ुअलाइजेशन के सिद्धांतों को समझना

2.2 अपने डेटा के लिए उपयुक्त चार्ट प्रकारों की पहचान करना

2.3 स्पष्टता बढ़ाने के लिए डिज़ाइन की सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करना

2.4 पठनीयता में सुधार के लिए रंग और फ़ॉन्ट का उपयोग करना

2.5 बढ़ी हुई सहभागिता के लिए इंटरैक्टिव विज़ुअलाइजेशन बनाना

अध्याय 3 — डेटा के साथ कहानी सुनाना 5 classes

3.1 डेटा कहानी कहने के तत्वों को समझना

3.2 डेटा अंतर्दृष्टियों के लिए कथाएँ तैयार करना

3.3 अपनी कहानी का समर्थन करने के लिए डेटा का विज़ुअलाइजेशन करना

3.4 आकर्षक डेटा कथाओं के साथ अपने दर्शकों को संलग्न करना

3.5 वास्तविक डेटा परिदृश्यों में कहानी कहने की तकनीकों को लागू करना

अध्याय 4 — डेटा संचार के लिए उपकरण और प्रौद्योगिकियाँ

02

डेटा दृश्यांकनों की व्याख्या करना

4 chapters • 20 classes • 100 marks • 15h

बुनियादी डेटा दृश्यता अवधारणाओं को समझना 5 classes

1.1 डेटा दृश्यांकन के उद्देश्य की खोज करना

1.2 डेटा दृश्यांकन के प्रमुख घटकों की पहचान करना

1.3 सामान्य प्रकार के डेटा दृश्यांकन का विश्लेषण करना

1.4 डेटा प्रवृत्तियों और पैटर्नों की व्याख्या करना

1.5 दृश्य प्रतिनिधित्व की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करना

सामान्य डेटा दृश्यताओं का विश्लेषण करना 5 classes

2.1 बार और कॉलम चार्ट को समझना: श्रेणियों की तुलना करना

2.2 लाइन चार्ट की व्याख्या करना: समय के साथ प्रवृत्तियों का विश्लेषण करना

2.3 पाई चार्ट की खोज करना: अनुपात संबंधों का मूल्यांकन करना

2.4 स्कैटर प्लॉट को डिकोड करना: सहसंबंधों की पहचान करना

2.5 हिस्टोग्राम की जांच करना: वितरण पैटर्न को समझना

डेटा दृश्यताओं की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करना 5 classes

3.1 डेटा विज़ुअलाइजेशन के प्रमुख तत्वों को समझना

3.2 भ्रामक विज़ुअल तकनीकों की पहचान करना

3.3 सटीकता और स्पष्टता के लिए विज़ुअलाइजेशन की तुलना करना

3.4 विज़ुअल डेटा की दर्शक व्याख्या का मूल्यांकन करना

3.5 प्रभावी डेटा विज़ुअल के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करना

डेटा व्याख्या में उन्नत तकनीकें 5 classes

4.1 जटिल डेटा में पैटर्न को पहचानना

4.2 बहुआयामी डेटा विज़ुअलाइजेशन का विश्लेषण करना

4.3 विज़ुअलाइजेशन तकनीकों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करना

4.4 डेटा विज़ुअलाइजेशन में पूर्वाग्रह और गलत व्याख्या की पहचान करना

4.5 वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में डेटा से अंतर्दृष्टि लागू करना

03

डेटा विश्लेषण के लिए उपकरण

4 chapters • 20 classes • 50 marks • 10h

अध्याय 1 — डेटा विश्लेषण उपकरणों का परिचय 5 classes

1.1 प्रमुख डेटा विश्लेषण उपकरणों की खोज

1.2 डेटा विश्लेषण ढांचों को समझना

1.3 डेटा विश्लेषण सॉफ़्टवेयर इंटरफेस में नेविगेट करना

1.4 लोकप्रिय डेटा विश्लेषण उपकरणों की तुलना करना

1.5 विश्लेषण कार्यों के लिए सही उपकरण का चयन करना

अध्याय 2 — डेटा हेरफेर के लिए स्प्रेडशीट 5 classes

2.1 स्प्रेडशीट इंटरफेस और कार्यक्षमता को समझना

2.2 स्प्रेडशीट में डेटा आयात और व्यवस्थित करना

2.3 बुनियादी सूत्रों और कार्यों को लागू करना

2.4 चार्ट और ग्राफ के साथ डेटा का दृश्यांकन करना

2.5 मैक्रोज़ और स्क्रिप्ट के साथ कार्यों को स्वचालित करना

अध्याय 3 — सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर: R और Python 5 classes

3.1 सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए R के मूल बातें जानना

3.2 डेटा हेरफेर के लिए पायथन पुस्तकालयों में नेविगेट करना

3.3 R में डेटा दृश्यांकन तकनीकों को लागू करना

3.4 पायथन में सांख्यिकीय परीक्षण करना

3.5 डेटा अंतर्दृष्टि को बढ़ाने के लिए R और पायथन का एकीकरण करना

अध्याय 4 — डेटा दृश्यता उपकरण: Tableau और Power BI 5 classes

4.1 शुरुआती लोगों के लिए Tableau के मूल बातें समझना

4.2 Power BI इंटरफेस में नेविगेट करना

4.3 Tableau में सरल दृश्यांकन बनाना

4.4 Power BI में गतिशील डैशबोर्ड बनाना

4.5 Tableau और Power BI के बीच तुलना और चयन करना

04

डेटा दृश्यांकन तकनीकें

4 chapters • 20 classes • 100 marks • 15h

डेटा दृश्यता के मूलभूत सिद्धांतों को समझना 5 classes

1.1 डेटा दृश्यता के उद्देश्य और शक्ति का अन्वेषण करना

1.2 प्रभावी दृश्यताओं के प्रमुख घटकों को पहचानना

1.3 विभिन्न प्रकार के डेटा चार्ट और ग्राफ की पहचान करना

1.4 बुनियादी ग्राफिकल प्रतिनिधित्व के माध्यम से डेटा की व्याख्या करना

1.5 उपयुक्त दृश्य प्रारूप चुनने के लिए कौशल विकसित करना

डेटा दृश्यता उपकरण और तकनीकें 5 classes

2.1 डेटा दृश्यता के मूलभूत सिद्धांतों को समझना

2.2 दृश्यता के लिए प्रमुख उपकरणों का अन्वेषण करना

2.3 स्प्रेडशीट के साथ सरल चार्ट बनाना

2.4 उन्नत दृश्यताओं के लिए सॉफ़्टवेयर का उपयोग करना

2.5 कहानी बताने के लिए दृश्यता तकनीकों का अनुप्रयोग करना

प्रभावी दृश्य संचार के लिए डिज़ाइन सिद्धांत 5 classes

3.1 दृश्यता में प्रमुख डिज़ाइन सिद्धांतों को समझना

3.2 दृश्य संचार में रंग और विपरीतता की भूमिका की पहचान करना

3.3 स्पष्टता और प्रभाव के लिए स्थान और लेआउट का उपयोग करना

3.4 पढ़ने की क्षमता को बढ़ाने के लिए टाइपोग्राफी का अनुप्रयोग करना

3.5 प्रभावी संचार के लिए दृश्यताओं का मूल्यांकन और परिष्कृत करना

उन्नत दृश्यता रणनीतियाँ और केस अध्ययन 5 classes

4.1 उन्नत चार्ट के माध्यम से जटिल डेटा का अन्वेषण करना

4.2 गतिशील डेटा प्रतिनिधित्व के लिए इंटरैक्टिव दृश्यताओं का उपयोग करना

4.3 गहन विश्लेषण के लिए बहुविविध दृश्य तकनीकों का एकीकरण करना

4.4 केस अध्ययन का विश्लेषण करना: वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में प्रभावी रणनीतियाँ

4.5 डेटा के साथ कहानी बनाना ताकि प्रभाव बढ़ सके

05

डेटा विश्लेषण के लिए बुनियादी सांख्यिकी

4 chapters • 20 classes • 100 marks • 15h

अध्याय 1 — वर्णात्मक सांख्यिकी के मूलभूत सिद्धांत 5 classes

1.1 वर्णात्मक सांख्यिकी के मूलभूत सिद्धांतों को समझना

1.2 केंद्रीय प्रवृत्ति के मापों का अन्वेषण: औसत, मध्य और मोड

1.3 रेंज, वैरिएंस और मानक विचलन के साथ डेटा फैलाव का विश्लेषण करना

1.4 डेटा का दृश्यांकन: हिस्टोग्राम और बॉक्स प्लॉट बनाना और व्याख्या करना

1.5 वास्तविक दुनिया के डेटा सेट पर वर्णात्मक सांख्यिकी का अनुप्रयोग

अध्याय 2 — संभाव्यता वितरण का अन्वेषण 5 classes

2.1 संभावना वितरण को समझना: एक परिचय

2.2 समान वितरण पैटर्न का विश्लेषण करना

2.3 सामान्य वितरण की विशेषताओं का अन्वेषण करना

2.4 व्यावहारिक परिदृश्यों में बाइनोमियल वितरण की जांच करना

2.5 वास्तविक दुनिया के डेटा पर संभावना वितरण का अनुप्रयोग

अध्याय 3 — अनुमानात्मक सांख्यिकी और परिकल्पना परीक्षण 5 classes

3.1 अनुमानात्मक सांख्यिकी को समझना: नमूने से जनसंख्या तक

3.2 सैंपलिंग वितरणों का अन्वेषण: केंद्रीय सीमा प्रमेय

3.3 परिकल्पनाएँ तैयार करना: शून्य और वैकल्पिक परिकल्पनाएँ

3.4 परिकल्पना परीक्षण करना: पी-मान और महत्व स्तर

3.5 अनुमानात्मक तकनीकों का अनुप्रयोग: व्यावहारिकता में आत्मविश्वास अंतराल

अध्याय 4 — सहसंबंध और प्रतिगमन विश्लेषण 5 classes

4.1 सहसंबंध गुणांक को समझना

4.2 सहसंबंध के प्रकारों का अन्वेषण

4.3 रैखिक प्रतिगमन पैरामीटर की गणना करना

4.4 प्रतिगमन आउटपुट की व्याख्या करना

4.5 वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में प्रतिगमन विश्लेषण का अनुप्रयोग

06

डेटा विज्ञान का परिचय

4 chapters • 20 classes • 50 marks • 10h

डेटा विज्ञान के मूलभूत सिद्धांतों को समझना 5 classes

1.1 डेटा विज्ञान की भूमिका का अन्वेषण

1.2 प्रमुख डेटा विज्ञान अवधारणाओं की पहचान करना

1.3 संरचित और असंरचित डेटा के बीच अंतर करना

1.4 डेटा संग्रह और सफाई को समझना

1.5 डेटा पर बुनियादी सांख्यिकीय तकनीकों का अनुप्रयोग

डेटा अधिग्रहण और प्रबंधन के सिद्धांत 5 classes

2.1 डेटा स्रोतों और प्रकारों को समझना

2.2 डेटा संग्रह: विधियाँ और तकनीकें

2.3 डेटा संग्रह उपकरणों और प्रौद्योगिकियों का अन्वेषण करना

2.4 डेटा प्रबंधन: भंडारण और संगठन

2.5 डेटा गुणवत्ता और अखंडता सुनिश्चित करना

डेटा विश्लेषण तकनीकों का परिचय 5 classes

3.1 डेटा प्रकारों और संरचनाओं को समझना

3.2 डेटा विश्लेषण के लिए सांख्यिकीय मापों का अन्वेषण करना

3.3 ग्राफ और चार्ट के साथ डेटा पैटर्न का दृश्यांकन करना

3.4 वर्णात्मक विश्लेषण तकनीकों का अनुप्रयोग

3.5 निर्णय लेने के लिए डेटा अंतर्दृष्टियों की व्याख्या करना

डेटा दृश्यता के मूलभूत सिद्धांत 5 classes

4.1 डेटा दृश्यांकन अवधारणाओं को समझना

4.2 डेटा दृश्यांकन के प्रकारों का अन्वेषण करना

4.3 ग्राफिकल उपकरणों के साथ डेटा का विश्लेषण करना

4.4 प्रभावी डेटा दृश्यांकन के सिद्धांतों का अनुप्रयोग

4.5 इंटरैक्टिव डेटा दृश्यांकन बनाना

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