data representation kya hota hai

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Data Representation in Hindi | डाटा रिप्रजेंटेशन क्या है?

• 1.1 Definition of Data Representation –
• 2 एनालॉग क्रियाएँ  (Analog Operation) –
• 3 बाइनरी या द्वि-आधारी संख्‍या प्रणाली (Binary Number System) –
• 4 दशमलव या दाशमिक संख्‍या प्रणाली(Decimal Number System)-
• 5 ऑक्‍टल या अष्‍ट –आधारी संख्‍या प्रणाली(Octal Number System)-
• 6 हेक्‍सा-डेसीमल या षट्दशमिक संख्‍या प्रणाली (Hexa-decimal Number System) –

Introduction –

Data Representation क्रमश: दो शब्‍दों से मिलकर बना है पहला Data जिसे हम आसान शब्‍दों में कहें तो डिजिटल Information या जानकारी कहते हैं । तथा Representation का अर्थ  निरूपण, दर्शाना या वर्णन करना होता है ।

कम्‍प्‍यूटर में हम विभिन्‍न प्रकार के डाटा जैसे कि audio, video, text, graphics numeric आदि को स्‍टोर करते है । चूं‍कि कम्‍प्‍यूटर एक मशीन है जो human language नहीं समझता है ।  वह यूज़र द्वारा दिये गये अलग-अलग निर्देशों तथा डाटा को एक ही भाषा में संग्रहित करता है । जो कि 0 व 1 होती है जिसे हम बाइनरी लैंग्‍वेज कहते है ।

Definition of Data Representation –

कम्‍प्‍यूटर या इलेक्‍ट्रॉनिक डिवाइस में यूज़र द्वारा दिये गये सभी प्रकार के डाटा व निर्देश 0 व 1 इन दो अंको में परिवर्तित हो जाते हैं । इस प्रक्रिया को ही Data Representation कहते हैं ।   अर्थात् यूज़र द्वारा Input किया गया Data कम्‍प्‍यूटर जिस रूप में (0,1) ग्रहण करता है उसे Data Representation कहते हैं ।

Data Representation करने की दो क्रियायें है ।

• एनालॉग क्रियाएँ (Analog Operation)
• डिजिटल क्रियाएँ (Digital Operation)

एनालॉग क्रियाएँ  (Analog Operation) –

वे क्रियाएँ जिनमें अंको का प्रयोग नहीं किया जाता है, एनालॉग क्रियाएँ कहलाती है । एनालॉग क्रियाएं भौतिक मात्राओं जैसे- दाब, ताप, आयतन, लम्‍बाई आदि को उनके पूर्व परिभाषित मानों के एक वर्णक्रम के साथ परिवर्तनीय बिन्‍दुओं में व्‍यक्‍त किया जाता है । एनालॉग क्रियाओं का प्रयोग मुख्‍यत: इन्‍जीनियरिंग तथा विज्ञान के क्षेत्रों में किया जाता है ।

Example – स्‍पीडामीटर, थर्मामीटर, वोल्‍टमीटर, इत्‍यादि एनालॉग क्रियाओं के उदाहरण है ।

डिजिटल क्रियाएँ  (Digital Operation) –

आधुनिक कम्‍प्‍यूटर डिजिटल इलेक्‍ट्रॉनिक परिपथ से निर्मित होते हैं । इस परिपथ का मुख्‍य भाग ट्रांजिस्‍टर होता है । जो दो अवस्‍थाओं  क्रमश: 0,1 के रूप में  कार्य करता है ।

कम्‍प्‍यूटर में डाटा  को इन दो अवस्‍थाओं 0 व 1 के रूप में व्‍यक्‍त करते है तथा इन दो अंको या अवस्‍थाओं के सम्‍मलित रूप को बाइनरी संख्‍या-प्रणाली कहते है जिसे इंग्‍लिश में Binary Number System कहते हैं । Binary Number System को संक्षिप्‍त में bit कहा जाता है ।

कम्‍प्‍यूटर में डाटा की सबसे छोटी इकाई bit कहलाती है जो कि दो अंको के समूह 0 व 1 से मिलकर बनी होती है ।

4 बिट्स – 1 निबल

1024 बाइट्स – 1 किलोबाइट (KB)

1024 किलोबाइट्स  – 1 मेगाबाइट (MB)

1024 मेगाबाइट्स – 1 गीगा बाइट्स (GB)

1024 गीगाबाइट्स – 1 टेराबाइट (TB)

बाइनरी या द्वि-आधारी संख्‍या प्रणाली (Binary Number System) –

Binary Number System जैसा की नाम से ही स्‍पष्‍ट है कि इसमें binary (जिसका अर्थ दो होता है) अंको 0 व 1 का प्रयोग होता है । इस प्रणाली में केवल दो अंक 0 (शून्‍य) व 1 (एक) का प्रयोग होता है जिस कारण इसे द्वि-आधारी प्रणाली भी कहते हैं । यह एक स्विच की तरह कार्य करती है जिसमें केवल दो स्थिति होती है एक ऑन की और दूसरी ऑफ की, इसके अतिरिक्‍त तीसरी स्थिति संभव नहीं है । इस आधार पर ही कम्‍प्‍यूटर संख्‍या प्रणाली में 0 (शून्‍य) का अ‍र्थ ऑफ से तथा 1 (एक) का अर्थ ऑन से लगाया जाता है । बाइनरी का अर्थ दो होने के कारण उसके स्‍थानीय मान दाईं से बाई ओर क्रमश: दोगुने होते जाते हैं । अर्थात् 2, 4, 8, 16, 32, 64 आदि ।

दशमलव या दाशमिक संख्‍या प्रणाली(Decimal Number System)-

दैनिक जीवन में उपयोग होने वाली संख्‍या प्रद्धति को दशमिक या दशमलव संख्‍या प्रणाली कहा जाता है । Decimal Number System में 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 व 9 दस संकेत मान होते हैं । जिस कारण इस संख्‍या प्रणाली का आधार 10 होता है ।

Decimal Number System का स्‍थानीय मान संख्‍या के दायीं से बायीं दिशा में आधार 10 की घात के क्रम में बढ़ते हुये होता है । दशमलव प्रणाली के स्‍थानीय मान क्रमश: निम्‍न प्रकार है ।

इस उदाहरण से स्‍पष्‍ट है कि दशमलव संख्‍या प्रणाली में स्‍थानीय मान दायीं ओर से बायीं ओर 10 के घात के रूप  में बढ़ते जाते हैं ।

इसी प्रकार दशमलव बिन्‍दु के दाई ओर स्‍थानीय में 10 की घातों के रूप में ही घटते जाते हैं । जैसे –  1/10, 1/100, 1/1000, 1/10000 आदि । किसी भी संख्‍या के वास्‍तविक मान का पता करने के लिये उसके प्रत्‍येक अंक के मुख्‍य मान को उसके स्‍थानीय मान से गुणा करते हैं और उन्‍हें जोड़ लेते हैं ।

ऑक्‍टल या अष्‍ट –आधारी संख्‍या प्रणाली(Octal Number System)-

Octal Number System प्रणाली में 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 इन आठ अंको का उपयोग किया जाता है । आठ अंको का प्रयोग होने के कारण ही इसका आधार आठ होता है । इन अंको के मुख्‍य मान दशमलव संख्‍या प्रणाली की तरह ही होते है । ऑक्‍टल संख्‍या प्रणाली में किसी भी बाइनरी संख्‍या को छोटे रूप में लिख सकते है । इसलिये ऑक्‍टल संख्‍या प्रणाली का उपयोग सुविधाजनक होता है ।

ऑक्‍टल संख्‍या प्रणाली का उपयोग मुख्‍यत: माइक्रो कम्‍प्‍यूटर में किया जाता है ।आधार आठ होने के कारण ऑक्‍टल संख्‍या प्रणाली में अंको के स्‍थानीय मान दायीं ओर से बायीं ओर क्रमश: आठ गुने होते जाते हैं, अर्थात् 1, 8, 64, 512 आदि  ।

ऑक्‍टल संख्‍या का उदाहरण – (144) 8

Note – कोई संख्‍या बाइनरी में है अथवा डेसिमल में या ऑक्‍टल में लिखी गयी है इसे प्रदर्शित करने के लिये संख्‍या को कोष्‍ठक में लिखकर उसके दाई ओर नीचे उस संख्‍या का आधार लिख दिया जाता है । जिसे हम पहचान लेते हैं कि वह संख्‍या किस System के अंतर्गत लिखी गयी है ।

बाइनरी संख्‍या प्रणाली (101) 2  

दशमलव संख्‍या प्रणाली (100) 10

ऑक्‍टल संख्‍या प्रणाली (144) 8  आदि ।

हेक्‍सा-डेसीमल या षट्दशमिक संख्‍या प्रणाली (Hexa-decimal Number System) –

हेक्‍सा-डेसीमल या षट्दशमिक संख्‍या प्रणाली जैसे कि नाम से ही स्‍पष्‍ट है कि हेक्‍सा-डे‍सीमल दो शब्‍दों से मिलकर बना हुआ है । हेक्‍सा + डेसीमल  हेक्‍सा का तात्‍पर्य छ: तथा डेसीमल से तात्‍पर्य दस से होता है । अत: इस संख्‍या प्रणाली में कुल 16 अंको होते हैं ।  जो निम्‍न प्रकार से है 0,1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, A, B, C, D, E, F. हेक्‍सा-डेसीमल संख्‍या प्रणाली में अंको के स्‍थानीय मान दायीं ओर से बायीं ओर 16 के गुणको में बढ़ते जाते हैं ।

हेक्‍सा-डेसीमल का उदाहरण – (F6A4) 16

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Computer Memory क्‍या है प्रकार ? 

Operation System किसे कहते हैं । 

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Data Representation in Hindi / डाटा रिप्रजेंटेशन क्या है?

आज के इस पोस्ट में हम आपको डाटा रिप्रजेंटेशन के बारें में विस्तार से बताएँगे. इसके साथ डाटा प्रोसेसिंग, डाटा, डाटा मापने की इकाई, डाटा स्टोरेज स्टेज इत्यादि को विस्तार से बताएँगे. डाटा रिप्रजेंटेशन के बारें में पूरी जानकरी के लिए पोस्ट को अंत तक जरुर पढ़ें.

डाटा रिप्रजेंटेशन क्या है? – Data Representation in Hindi

Data representation का अर्थ हैं कैसे हम किसी डाटा को represent करते हैं अर्थात् कैसे किसी डाटा को दर्शाते हैं, यहां पर डाटा representation दो शब्दों से मिलकर बना हैं डाटा+representation, यहां डाटा का मतलब हैं information से या कहें तो fact से, डाटा किसी भी form में हो सकता हैं जैसे audio, video, pictures, gif etc. और इन्हीं डाटा को किस तरह से represent किया जाए, ये डाटा का representation कहलाता हैं।

Computer में सभी डाटा मतलब audio, video, pictures ये सभी बाइनरी के फॉर्म में स्टोर किए जाते हैं computer में होने वाले इसी प्रोसेस को data representation कहते हैं।

डाटा क्या हैं ?

डाटा एक raw fact होता हैं जो अपने raw form में किसी काम का नहीं होता है. लेकिन उसी data को जब हम process और interpret करते हैं तब जाकर उनका सही मतलब सामने आता है, और जो की हमारे लिए बहुत उपयोगी होते हैं. इन्ही processed data को Information भी कहा जाता है. इसी information को computer में audio, video, pictures, MP3 के फॉर्म में save किया जाता है। जिसे हम डाटा कहते हैं।

• डाटा मापने की इकाई

Computer में कितना डाटा रख सकते है, उसे मापने के लिए कुछ स्टैंडर्ड का उपयोग करते हैं। डाटा को अलग अलग तरीके से मापा जा सकता हैं अर्थात् उसकी कैपेसिटी और space के हिसाब से उसे मापा जाता हैं जिसे लिए कुछ यूनिट्स use किए जाते हैं जैसे –

Bit यानी ‘Binary Digit’, यह मापन की सबसे छोटी इकाई हैं इसमें एक बिट की वैल्यू केवल एक ही बाइनरी डिजिट हो सकती हैं चाहे वो 0 हो या 1. अर्थात् 1 bit = binary digit (0,1), इस तरह से कंप्यूटर में जितना अक्षर लिखेंगे उतना बीट का जगह मेमोरी में लेगा. एक Bit का सिर्फ एक ही मान हो सकता है। कंप्यूटर बाइनरी कोड्स की ही भाषा को समझता है। इन बाइनरी कोड्स को ही Bit कहा जाता है।

बिट दो तरह से ही जानकारी को सेव कर सकती है जैसे – On Or Off (0 Or 1) कंप्यूटर की सभी बड़ी से बड़ी और छोटी Activities बिट के द्वारा ही संपन्न होती है। Bit को English के Small Letter ‘b’ से दर्शाया जाता है।

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यह मापन की दूसरी सबसे छोटी इकाई हैं। यहां 4 bit = 1 nibble होता हैं अर्थात् 1 nibble की value 4 bit होती है।

ये 8 बिट मैमोरी से मिलकर बनता हैं अर्थात् 8bit = 1byte, मतलब 1byte 2 nibble से मिलकर बना हैं। ये एक स्टैंडर्ड unit होती हैं मैमोरी की। अर्थात् कोई भी डाटा स्टोर करते हैं तो कम से कम 1 बाइट का स्पेस occupy करता ही हैं। बाइट information की 256 स्टेटस को स्टोर कर सकती हैं। computer में बाइट, बिट से आगे की इकाई हैं एक ‘B’ को हमेशा बाइट कहा जाता हैं। और स्मॉल ‘b’ का मतलब bit होता हैं।

यह 1024 बाइट से मिलकर किलोबाइट बनता हैं। Kilobytes को अक्सर इस्तमाल किया जाता है छोटे files के size को measure करने के लिए. उदाहरण के लिए, एक plain text document में होते हैं 10 KB की data और इसलिए इसकी एक file size होती है करीब 10 kilobytes की जितनी. यह माप अक्सर मेमोरी क्षमता और डिस्क स्टोरेज का वर्णन करने के लिए उपयोग किया जाता है।

यहा megabytes का मतलब हैं 1024 KB अर्थात् 1024 kb मिलकर मेगाबाइट बनता है ,

Mb के पास KB के मुकाबले डाटा स्टोर करने की कैपेसिटी ज्यादा होती है। Megabyte का उपयोग अक्सर बड़ी फ़ाइलों के आकार को मापने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक High Resolution वाली JPEG इमेज फ़ाइल एक से पांच मेगाबाइट तक की हो सकती है।

एक डिजिटल कैमरे से Uncompressed raw images को 10 से 50 एमबी डिस्क स्थान की आवश्यकता हो सकती है। एक Compressed format में सहेजा गया तीन मिनट का गीत आकार में लगभग तीन मेगाबाइट हो सकता है, मीडिया के अधिकांश अन्य रूपों की क्षमता, जैसे फ्लैश ड्राइव और हार्ड ड्राइव , को आमतौर पर गीगाबाइट या टेराबाइट्स में मापा जाता है।

यह 1024 मेगा बाइट मिलकर 1 गीगाबाइट होता है. यह MB के मुकाबले  GB का साइज बड़ा होता है। 1 GB 1024 MB के बराबर होता है। इसमें बड़ी फाइल्स कि स्टोरेज आ जाती हैं। अगर 1 जीबी की क्षमता की बात करें तो 230 Mp3 Songs को Store किया जा सकता है।

Terra byte (TB)

यह 1024 गीगाबाइट मिलकर एक टेराबाइट होता है.TB full form Terabyte होता है। Terabyte GB का के मुकाबले ज्यादा बड़ा होता है। बता दूं कि 1TB, 1024 GB से मिलकर बना होता है। इसमें बहुत सारा डाटा को स्टोर करने की क्षमता होती है।

Petabyte (PB )

यह 1024 TB मिलकर एक Peta byte  होता है. PB full form Petabyte होता है। 1024 TB और 1000000 GB के बराबर एक Petabyte होता है. इसका मतलब कि एक Petabyte 1024 TB से मिलकर बना हुआ होता है। लेकिन बता दू कि अभी तक इतनी बड़ी मात्रा में कोई भी device उपलब्ध नहीं है।

Exabyte (EB)

यह 1024 PB  मिलकर एक EXA BYTE  होता है. यह बहुत बड़ी स्टोरेज यूनिट हैं इसमें बहुत अधिक मात्रा में डाटा स्टोर करके रखा जा सकता है या कहा जाए तो 5 Exabyte में हम पूरी मानव जाति द्वारा बोले गए सभी शब्दों को स्टोर कर सकते है।

Zettabyte (ZB)

Zetta Byte (ZB) यह 1024 EB मिलकर एक ZETTA BYTE  होता है. 1024 EB = 1 ZB इसकी तुलना हम किसी से नहीं कर सकते क्योंकि ये बहुत ही ज्यादा बड़ा स्टोरेज प्रोवाइड कराता हैं।

Yettabyte (YB )

यह 1024 ZB मिलकर एक Yetta Byte  होता है.1024 ZB =1 YB.

इनफार्मेशन क्या हैं? (Information kya hai)

किसी को कोई जानकारी बताना या सुनाना, या किसी माध्यम से उसके पास पहुँचाना ही Information कहलाता है।information एक बहुत ही जरूरी यूनिट होता हैं, किसी भी चीज की information के जरिए हम उसके बारे में जान पाते हैं और बेहतर जानकारी के लिए हम और भी information इकट्ठा करते हैं ताकि उसकी पूरी जानकारी हो सकें।Information एक प्रकार का डेटा होता है। जिसे हमारे द्वारा समझने में और उपयोग करने के अनुरूप बनाया जाता है। information के जरिए हम किसी काम को कैसे करना हैं उसकी जानकारी ले सकते हैं।

• कई महान व्यक्तियों ने Information को अलग-अलग प्रकार से व्यक्त किया।
• एन बैल्किन के अनुसार — Information उसे कहा जाता हैं, जिसमें आकार को परिवर्तित करने की क्षमता होती है।
• हाफमैन ने कहा — Information वक्तव्यों, तथ्यों अथवा आकृतियों का संकलन होती है।
• जे बीकर का मानना है। – किसी विषय से सम्बंधित तथ्यों को ही Information कहते हैं।

Information की जरूरत सभी काम को बेहतर बनाने के लिए होती हैं। जब तक हमे इन्फोर्मेशन नही होगी हम किसी काम को proper नही कर सकतें। जैसे – हमने स्टूडेंट्स से कहा की project बनाना है तो जब तक हम उनको information नहीं देंगे की कैसे बनाना है क्या बनाना हैं. तो students कैसे बनाएंगे बिना किसी information के।

डाटाबेस क्या है? (Database)

Database एक ऐसा स्थान है जहां पर data को स्टोर करके रखा जाता हैं ताकि डाटा सुरक्षित रहें और कोई भी बाहरी लोग उसे ऐक्सेस ना कर पाए। तथा हमे जब भी जरूरत हो database से अपना data ले सकें, डाटाबेस में डाटा टेबल के फॉर्म में रखा जाता हैं। आजकल बहुत बड़े डाटा में काम होता हैं जैसे किसी बड़ी कंपनी में हजारों employs होते हैं उन सभी का डाटा अगर हमको manage करना हैं तो उसे database में स्टोर करके रख दीया जाता हैं और easily जब जरूरत हो ऐक्सेस कर लिया जाता हैं।

ठीक इसी तरह ई-कॉमर्स वेबसाइट जैसे Flipkart, Amazon आदि की हम बात करें तो वहां पर भी इसका उपयोग होता है। कस्टमर की जानकारी, product detail से लेकर हर एक जानकारी डेटाबेस में ही stored रहते हैं।

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• डाटा को कैसे स्टोर करते हैं?

Data को  सुरक्षित रखने के लिए हमें उसे स्टोर करना होता है. डाटा को स्टोर करने के लिए जरुरत पड़ती है स्टोरेज की. जब हम डाटा को स्टोर करके रखते हैं तो उसे आवश्यकतानुसार कभी भी उपयोग में ला सकते हैं. Physical World में डाटा को कागजों में लिखकर उसकी एक फाइल बनाकर स्टोर किया जाता है।

आज का युग Digital Marketing युग है, इसलिए अब डाटा को कागजों में स्टोर करने के बजाय कंप्यूटर के माध्यम से डाटाबेस में स्टोर किया जाता है. ताकि हम इसे कही से भी और कभी भी ऐक्सेस कर सकें।

इस Digital दुनिया में हम डाटा को 2 प्रकार से स्टोर कर सकते हैं।

• Temporary Storage
• Permanent Storage

#1 – Temporary Storage (अस्थायी भंडारण)

Temporary Storage में डाटा को Temporary रूप से RAM में स्टोर किया जाता है. इसमें Data Temporary रूप से स्टोर होता है. जब तक कंप्यूटर को Power Supply मिलती है तो RAM में डाटा Temporary रूप से स्टोर होता है. Power Supply बंद होने पर RAM में स्टोर डाटा भी Delete हो जाता है. जब भी हम Current Time में कंप्यूटर में कोई कार्य करते हैं तो उसका डाटा RAM में स्टोर रहता है.

#2 – Permanent Storage (स्थायी भंडारण)

Permanent Storage में डाटा को हमेशा के लिए स्टोर किया जाता है. डाटा को Permanent स्टोर करने के लिए हार्ड डिस्क ड्राइव, SSD आदि के इस्तेमाल करते हैं. इसके अलावा कुछ External Device जैसे कि पैन ड्राइव, मेमोरी कार्ड आदि में भी डाटा को Permanent Store किया जाता है.

अगर आपके पास कोई महत्वपूर्ण डाटा है तो आप उसे Permanent Store कर सकते हैं ताकि जब आपको जरूरत पड़े तो आप उस डाटा को Access कर सकें.

डाटा कितने प्रकार के होते है? (Data Types)

डाटा अलग अलग प्रकार के होते हैं जैसे audio, video, pictures, gif आदि

• Alphabetic data (अक्षरात्मक डाटा) – ये डाटा alphabets (अक्षर) में होते हैं। ये अक्षरों के समूह से बनते हैं। इसमें सिर्फ alphabets होते हैं numbers नहीं होते। जैसे – A,B,C,D आदि।
• Numeric data (संख्यात्मक डाटा) – ये डाटा numbers में होता हैं अर्थात् ये numerical (संख्यात्मक ) होता हैं । जैसे – 1,2,3,4 आदि।
• Video data (विडियो डाटा)- ये डाटा वीडियो फॉर्म में होता हैं अर्थता ये वीडियो वाले डाटा होते हैं, जैसे की video clip, movie आदि।
• Alpha numeric data (चिन्हात्मक डाटा) – इसमें डाटा special characters के रूप में होता हैं। उसे चिन्हात्मक डाटा कहते हैं, जैसे- @,#,$ आदि।
• Graphical data (ग्राफिकल डाटा)-   ये डाटा ग्राफिकल रूप में होता हैं. इसमें ग्राफिक्स उपयोग किए जाते हैं इसलिए इसे ग्राफिकल data कहते हैं, जैसे – image, pictures आदि।
• Sound data (ध्वनि डाटा) – ये डाटा ध्वनि के रूप में होता है. इसे ध्वनि डाटा कहते है। जैसे – गाने, ऑडियो आदि।

डाटा प्रोसेसिंग क्या हैं ? (Data Processing)

Data processing एक ऐसी प्रक्रिया हैं जिसमे raw डाटा को check किया जाता हैं ताकि वह आगे प्रोसेस की जा सके या आगे जिसको उसकी जरूरत हैं वह उसे उपयोग कर सके data के रुप में। ये process डाटा साइंटिस्ट लोग करते हैं, जिससे डाटा की सही तरीके से जांच की जा सके। डाटा scientist एक्सपर्ट होते हैं जिससे कोई गलती ना हों,ताकि आगे प्रोसेसिंग में दिक्कत ना आए। इसी प्रोसेस को हम डाटा प्रोसेसिंग कहते हैं।

डाटा को Process करने के लिए सबसे पहले हम किसी भी Data को Collect करते हैं Filter करते हैं तथा उसे Short भी करते हैं उसके बाद उस data का प्रोसेस करते हैं और इसके बाद उस डाटा को स्टोर किया जाता है।

डाटा प्रोसेसिंग के स्टेज (Stage)

डाटा प्रोसेसिंग  पहले manual तरीके से किया जाता था जिससे बहुत अधिक टाइम लग जाया करता था तथा errors की संभावना रहती थी और समय भी अधिक लगता था। लेकिन अब ये काम computer automated तरीको का use किया जा रहा हैं  जिसमें data processing बहुत फास्ट होता हैं तथा errors की संभावना भी कम हो जाती हैं। डाटा प्रोसेसिंग निम्न stages में किया जाता हैं –

• Data collection

Preparation

Data collection.

डाटा कलेक्शन Data Processing करने की सबसे पहली प्रक्रिया है इसमें हम अपने Raw Data को अलग-अलग माध्यम से Collect करते हैं और हम यह सुनिश्चित करते हैं कि Data सही और विश्वसनीय है या नही। और जब चेक कर लेते हैं तो आगे प्रोसेस में डाल देते हैं।

डाटा Preparation को हम Data Cleaning भी कहते हैं इस Process में हम अपने Raw Data को Short करते हैं  जिससे उसमे जो unnecessary data होता हैं उसे remove कर देते हैं तथा उसे Filter करते हैं और फिर हमारा यह Data अगले Step के लिए तैयार हो जाता है।

इस प्रक्रिया में हम Filter किए गए Data को Computer के अंदर मशीनी भाषा में Enter करते हैं यानी इस Data को Processing करने वाले Program के अनुसार तैयार करते हैं ताकि यह Processing के लिए आसानी से तैयार हो सके और Data Processing करने में काफी आसानी हो।

इस Step में सबसे पहले Input किये गए Data की जांच की जाती है और डाटा को अर्धपूर्ण जानकारी के लिए तैयार किया जाता है। इसमें Data Processing के लिए मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एल्गोरिथम का Use किया गया है जिससे हमें एक अच्छा Output मिल सके।

इस Step में Process किए गए Data का परिणाम हमें प्राप्त होता है यानी Process किए गए Raw Data की अर्धपूर्ण जानकारी हमें दिखाई देती है। इस Output को User अलग-अलग फॉर्मेट में ( जैसे Graph, Table, Audio, Video, Document आदि) के रूप में देख सकता है।

ये डाटा प्रोसेसिंग का सबसे last stage है यहां पर हम प्रोसेस किए डाटा को अपने future use के लिए स्टोर करके रखते हैं। यहां ये डाटा safely store रहता है ताकि हमें जब भी जरूरत हैं इसे use कर सकते हैं।

डाटा प्रोसेसिंग के क्या विधि है? (Data Processing Method)

data processing निम्न तरीकों से किया जा सकता हैं .

Manual data processing

Mechanical data processing, batch processing, real time processing, data mining.

Manual डाटा प्रोसेसिंग एक ऐसी प्रोसेसिंग तकनीक हैं जिसमे डाटा मैनुअली प्रोसेस होता हैं यहां किसी भी tools या डिवाइस से नहीं की जाती बल्कि यहां डाटा प्रोसेसिंग कुछ software की मदद से की जाती हैं जैसे calculations, logical operations के हेल्प से डाटा प्रोसेसिंग की जाती हैं।

Mechanical डाटा प्रोसेसिंग में डाटा को मैकेनिकल device की मदद से प्रोसेस किया जाता हैं जैसे type writer, प्रिंटर आदि से। ये काफी fast होता हैं जिससे समय की बचत होती हैं और accurate डाटा मिल जाता हैं।

बैच प्रोसेसिंग (Batch Processing) में डाटा एक निश्चित समयावधि में संकलित (Collected) किया जाता है और इस डाटा पर प्रक्रिया बाद में एक बार में होती है, यह डाटा प्रोसेसिंग की बहुत पुरानी विधि हैं। जिससे बहुत कम समय में बहुत सारे डाटा में काम हो जाता हैं। बैच प्रोसेसिंग सिस्टम में प्रत्येक user अपना प्रोग्राम ऑफ-लाइन में तैयार करता है और फिर उसे कम्प्यूटर सेंटर को दे देता है।

Real time processing का उपयोग तब किया जाता है जब हमे रिजल्ट तुरंत चाहिए होता हैं, यह प्रोसेस बहुत जल्दी रिजल्ट देता हैं तथा कोई काम को continue चल रहा हो उसके लिए इस प्रकार के system का use किया जाता हैं।

ये एक ऐसा प्रोसेस हैं जिसमे डाटा को माइनिंग किया जाता हैं अर्थात् डाटा को खोज करके निकाला जाता हैं, जिससे आगे उसको प्रोसेस किया जा सके। और डाटा को filter करके निकाला जा सके। यह एक बहुत ही important पार्ट होता हैं डाटा प्रोसेसिंग का।

• कंप्यूटर नंबर सिस्टम क्या है – हिन्दी नो ट्स
• ऑपरेटिंग सिस्टम क्या है? और कैसे काम करता है?

कंप्यूटर में डाटा प्रेजेंटेशन क्या है?

कंप्यूटर में डाटा प्रेजेंटेशन डाटा को रिप्रेजेंट करने का एक तरीका है. जिसमे डाटा को प्रस्तुत किया जाता है. डाटा को ग्राफ, इमेज या विसुअल रूप में दिखाना ही डाटा का प्रेजेंटेशन है.

डाटा कितने प्रकार के होते हैं?

डाटा 6 प्रकार के होते है. डाटा अलग अलग प्रकार के होते हैं जैसे audio, video, pictures, gif आदि Alphabetic data (अक्षरात्मक डाटा) जैसे – A, B, C, D आदि। Numeric data (संख्यात्मक डाटा) – जैसे – 1,2,3,4 आदि। Video data (विडियो डाटा)- जैसे की video clip, movie आदि। Alpha numeric data (चिन्हात्मक डाटा) – जैसे- @,#,$ आदि। Graphical data (ग्राफिकल डाटा)-   जैसे – image, pictures आदि। Sound data (ध्वनि डाटा) – जैसे – गाने, ऑडियो आदि।

• डाटा क्या हैं?

इनफार्मेशन के समूह को डाटा कहा जाता है जो एक रॉ फैक्ट होता है. डाटा को प्रोसेस करके इन्टरप्रेट करने पर उसका अर्थ पता चलता है.

डेटा प्रतिनिधित्व में कितने नंबर सिस्टम का उपयोग किया जाता है?

डेटा प्रतिनिधित्व के लिए बाइनरी नंबर सिस्टम का उपयोग किया जाता है. बाइनरी नंबर सिस्टम का बेस 2 होता है. इसमें डाटा को रिप्रेजेंट करने के लिए (01) का उपयोग किया जाता है.

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आज आपने सिखा

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इस लेख में, जानिए डाटा क्या है (What is Data in Hindi), डेटा के प्रकार (types of data), और डेटा और सूचना के बीच के अंतर को भी समझाया गया है।

Data in Hindi : “ डाटा ” या “ डेटा ” औपचारिक तरीके से तथ्यों , अवधारणाओं या निर्देशों के प्रतिनिधित्व के रूप में परिभाषित किया जा सकता है। कंप्यूटर में, डेटा टेक्स्ट, चित्र, विडीओ, ऑडियो, संख्या, प्रतीकों, आंकड़े या ग्राफ़ आदि के रूप में हो सकता है।

अगर आपको डाटा कम्युनिकेशन , डेटाबेस , या डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम (DBMS) के बारे में विवरण में समझना और सीखना चाहते है, तो आपके लिए पहले डाटा क्या है? इसके बारे में पूरी जानकारी को समझना बहुत महत्वपूर्ण है।

इस लेख में, आप जानेंगे की डेटा क्या है (What is Data in Hindi), डेटा का उदाहरण, इसके प्रकार, Data और Information में difference क्या होता है, कंप्यूटर सिस्टम में data कैसे stored होता है आदि।

Table of Contents

डाटा क्या है (What is Data in Hindi)?

डाटा (Data) जानकारी का एक टुकड़ा होता है। यानी डेटा विभिन्न प्रकार की जानकारी है जिसे आमतौर पर एक विशेष तरीके से स्वरूपित (formatted) किया जाता है।

Latin word में, Data का मूल अर्थ “ Datum ” है। लेकिन English में इसका used बहुत काम होता है। इसी लिए datum से data बना है। और एक डाटा Numbers को refers करता है, जिसमे words, text, sounds, images, videos आदि शामिल होता है।

आसान भासा में कहा जाये तो, डेटा का इस्तेमाल आप किसी सब्द को पूरा करने के लिए कर सकते हो। जैसे की “400” एक डाटा है। और “exam result marks 400” लिखने से information (जानकारी) बन जाता है।

यानि डेटा कुछ भी और किसी भी format में हो सकता है। जैसे की text, numbers, images, file, folder, audio, आदि।

डेटा का उदाहरण (Example of Data in Hindi)

डाटा को तथ्यों (facts) या आंकड़ों या उन information के रूप में परिभाषित किया जाता है जो कंप्यूटर द्वारा संग्रहीत या उपयोग की जाती हैं। जैसे की डेटा के उदाहरण ‘ employee names, weights, addresses, product names, tax codes, exam marks, roll number ‘ आदि हैं।

डाटा के प्रकार (Types of Data in Hindi)

कंप्यूटर सिस्टम विभिन्न प्रकार डाटा के साथ काम करते हैं। जैसे की text , numbers , images , audio , video और graphics , लेकिन कंप्यूटर में इन सभी data types को binary digits जैसे “ 1 ” और “ 0 ” में ही stored होता है।

यहाँ कुछ सामान्य प्रकार के डेटा हैं:

• वर्णमाला डेटा (Alphabetic Data) ।
• संख्यात्मक डेटा (Numerical Data) ।
• अल्फान्यूमेरिक डेटा (Alphanumeric Data) ।
• विशेष वर्ण (Special Characters) ।
• ध्वनि डेटा (Sound/audio Data) ।
• ग्राफिक्स डेटा (Graphics Data) ।
• वीडियो डेटा (Video Data) ।

आइए इन सभी को अच्छी तरह से समझते है –

कंप्यूटर में डाटा कैसे Store किया जाता है?

• सबसे पहले data सरल संख्या में convert किया जाता है।
• इससे कंप्यूटर में डाटा स्टोर करने में आसानी होता है।
• और कंप्यूटर hardware stored numbers को record कर लेता है।
• फिर संख्या को organized करके, temporary storage में move किया जाता है।

उसके बाद ही software द्वारा manipulated होता है। बहुत सारे अलग-अलग तकनीक का उपयोग करके कंप्यूटर में डाटा स्टोर किया जाता है।

डेटा और सूचना के बीच अंतर क्या है?

Data : सबसे पहली बात कंप्यूटर सिस्टम में Data और Information एक चीज़ नहीं है। इन दोनों का मतलब अलग-अलग होता है। क्यूंकि डाटा जानकारी (information) का टुकड़ा है, और Information डेटा का संग्रह है।

Information : बहुत सारे डाटा के संग्रह को सूचना (Information) कहा जाता है। बहुत सारे डाटा मिलके Information बनते है। जैसे, आसान शब्द में सूचना (information) की परिभाषा समाचार या ज्ञान प्राप्त करना या किसी को देना होता है।

संचार (information) डेटा के लिए context प्रदान करती है। यानि अगर आपके कंप्यूटर में information stored करना है, तो पहले आपको डाटा input करना होगा, फिर डाटा प्रोसेसिंग होने के बाद जो output होगा वह information के रूप में आएगा।

उदाहरण के लिए, जब डाटा interpreted, organized, आदि के लिए processed होता है, तब डाटा को सार्थक (meaningful) के रूप में प्रस्तुत किया जाता है।

डेटा और सूचना के अंतर तालिका:

What is data communication in hindi.

डाटा का exchange 0 और 1 के form में एक सिस्टम से दूसरा सिस्टम में transfer हो जाये तो इससे data communication (DC) कहा जाता हैं।

यानि दो या अधिक कंप्यूटरों के बीच डेटा भेजने  या  प्राप्त करने की प्रक्रिया को डेटा कम्युनिकेशन कहा जाता है। डाटा कम्युनिकेशन के प्रकार, Components, लाभ और नुकसान, और कैसे काम करता है? पूरी जानकारी हिंदी में जानें के लिए “ Data Communication Kya Hai ” लेख पढ़े।

कंप्यूटिंग में, डेटा वह सूचना है जिसे एक ऐसे रूप में अनुवादित किया गया है जो संचार या प्रसंस्करण (processing) के लिए कुशल है। आज के कंप्यूटर और ट्रांसमिशन मीडिया के सापेक्ष, डेटा बाइनरी डिजिटल (1 और 0) रूप में परिवर्तित सूचना है। डेटा को एकवचन विषय या बहुवचन विषय के रूप में उपयोग करने के लिए यह स्वीकार्य है।

जब डेटा को किसी दिए गए संदर्भ में संसाधित, व्यवस्थित, संरचित या प्रस्तुत किया जाता है ताकि उन्हें उपयोगी बनाया जा सके, उन्हें सूचना या जानकारी कहा जाता है। मूल रूप से, सूचना वह डेटा है जिसे इस तरह से संसाधित किया गया है कि इसे प्राप्त करने वाले व्यक्ति के लिए सार्थक हो। यह कोई भी चीज है जिसे संप्रेषित किया जाता है।

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Data और information दोनों अलग-अलग हैं। डाटा information का एक दुकड़ा होता है और information बहुत सारे data से information बनता हैं। डाटा useful हो भी सकता है और नहीं भी, लेकिन Information हमेशा useful ही होता हैं।

इस लेख “What is Data in Hindi” में, अपने सिखा की डाटा क्या है , डाटा types, डाटा और जानकारी के बीच अंतर क्या होता हैं।

मुझे उम्मीद है, आपको data के बारे में पूरी जानकारी समझ में आगिया होगा। अगर आपको data सम्बंधित कोई भी information चाहिए या फिर सवाल है। तो हमारे Fb page पर या फिर निचे comments के माध्यम से हमें पता सकते है।

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What are the different ways of Data Representation?

The process of collecting the data and analyzing that data in large quantity is known as statistics. It is a branch of mathematics trading with the collection, analysis, interpretation, and presentation of numeral facts and figures.

It is a numerical statement that helps us to collect and analyze the data in large quantity the statistics are based on two of its concepts:

• Statistical Data 
• Statistical Science

Statistics must be expressed numerically and should be collected systematically.

Data Representation

The word data refers to constituting people, things, events, ideas. It can be a title, an integer, or anycast.  After collecting data the investigator has to condense them in tabular form to study their salient features. Such an arrangement is known as the presentation of data.

It refers to the process of condensing the collected data in a tabular form or graphically. This arrangement of data is known as Data Representation.

The row can be placed in different orders like it can be presented in ascending orders, descending order, or can be presented in alphabetical order. 

Example: Let the marks obtained by 10 students of class V in a class test, out of 50 according to their roll numbers, be: 39, 44, 49, 40, 22, 10, 45, 38, 15, 50 The data in the given form is known as raw data. The above given data can be placed in the serial order as shown below: Roll No. Marks 1 39 2 44 3 49 4 40 5 22 6 10 7 45 8 38 9 14 10 50 Now, if you want to analyse the standard of achievement of the students. If you arrange them in ascending or descending order, it will give you a better picture. Ascending order: 10, 15, 22, 38, 39, 40, 44. 45, 49, 50 Descending order: 50, 49, 45, 44, 40, 39, 38, 22, 15, 10 When the row is placed in ascending or descending order is known as arrayed data.

Types of Graphical Data Representation

Bar chart helps us to represent the collected data visually. The collected data can be visualized horizontally or vertically in a bar chart like amounts and frequency. It can be grouped or single. It helps us in comparing different items. By looking at all the bars, it is easy to say which types in a group of data influence the other.

Now let us understand bar chart by taking this example  Let the marks obtained by 5 students of class V in a class test, out of 10 according to their names, be: 7,8,4,9,6 The data in the given form is known as raw data. The above given data can be placed in the bar chart as shown below: Name Marks Akshay 7 Maya 8 Dhanvi 4 Jaslen 9 Muskan 6

A histogram is the graphical representation of data. It is similar to the appearance of a bar graph but there is a lot of difference between histogram and bar graph because a bar graph helps to measure the frequency of categorical data. A categorical data means it is based on two or more categories like gender, months, etc. Whereas histogram is used for quantitative data.

For example:

The graph which uses lines and points to present the change in time is known as a line graph. Line graphs can be based on the number of animals left on earth, the increasing population of the world day by day, or the increasing or decreasing the number of bitcoins day by day, etc. The line graphs tell us about the changes occurring across the world over time. In a  line graph, we can tell about two or more types of changes occurring around the world.

For Example:

Pie chart is a type of graph that involves a structural graphic representation of numerical proportion. It can be replaced in most cases by other plots like a bar chart, box plot, dot plot, etc. As per the research, it is shown that it is difficult to compare the different sections of a given pie chart, or if it is to compare data across different pie charts.

Frequency Distribution Table

A frequency distribution table is a chart that helps us to summarise the value and the frequency of the chart. This frequency distribution table has two columns, The first column consist of the list of the various outcome in the data, While the second column list the frequency of each outcome of the data. By putting this kind of data into a table it helps us to make it easier to understand and analyze the data. 

For Example: To create a frequency distribution table, we would first need to list all the outcomes in the data. In this example, the results are 0 runs, 1 run, 2 runs, and 3 runs. We would list these numerals in numerical ranking in the foremost queue. Subsequently, we ought to calculate how many times per result happened. They scored 0 runs in the 1st, 4th, 7th, and 8th innings, 1 run in the 2nd, 5th, and the 9th innings, 2 runs in the 6th inning, and 3 runs in the 3rd inning. We set the frequency of each result in the double queue. You can notice that the table is a vastly more useful method to show this data.  Baseball Team Runs Per Inning Number of Runs Frequency           0       4           1        3            2        1            3        1

Sample Questions

Question 1: Considering the school fee submission of 10 students of class 10th is given below:

In order to draw the bar graph for the data above, we prepare the frequency table as given below. Fee submission No. of Students Paid   6 Not paid    4 Now we have to represent the data by using the bar graph. It can be drawn by following the steps given below: Step 1: firstly we have to draw the two axis of the graph X-axis and the Y-axis. The varieties of the data must be put on the X-axis (the horizontal line) and the frequencies of the data must be put on the Y-axis (the vertical line) of the graph. Step 2: After drawing both the axis now we have to give the numeric scale to the Y-axis (the vertical line) of the graph It should be started from zero and ends up with the highest value of the data. Step 3: After the decision of the range at the Y-axis now we have to give it a suitable difference of the numeric scale. Like it can be 0,1,2,3…….or 0,10,20,30 either we can give it a numeric scale like 0,20,40,60… Step 4: Now on the X-axis we have to label it appropriately. Step 5: Now we have to draw the bars according to the data but we have to keep in mind that all the bars should be of the same length and there should be the same distance between each graph

Question 2: Watch the subsequent pie chart that denotes the money spent by Megha at the funfair. The suggested colour indicates the quantity paid for each variety. The total value of the data is 15 and the amount paid on each variety is diagnosed as follows:

Chocolates – 3

Wafers – 3

Toys – 2

Rides – 7

To convert this into pie chart percentage, we apply the formula:  (Frequency/Total Frequency) × 100 Let us convert the above data into a percentage: Amount paid on rides: (7/15) × 100 = 47% Amount paid on toys: (2/15) × 100 = 13% Amount paid on wafers: (3/15) × 100 = 20% Amount paid on chocolates: (3/15) × 100 = 20 %

Question 3: The line graph given below shows how Devdas’s height changes as he grows.

Given below is a line graph showing the height changes in Devdas’s as he grows. Observe the graph and answer the questions below.

(i) What was the height of  Devdas’s at 8 years? Answer: 65 inches (ii) What was the height of  Devdas’s at 6 years? Answer:  50 inches (iii) What was the height of  Devdas’s at 2 years? Answer: 35 inches (iv) How much has  Devdas’s grown from 2 to 8 years? Answer: 30 inches (v) When was  Devdas’s 35 inches tall? Answer: 2 years.

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Data Science क्या है? यह कैसे काम करता है?

आजकल आए दिन डाटा चोरी की खबरें सुनने को मिलती हैं। और रोज किसी न किसी कंपनी पर डाटा चोरी के आरोप लगते रहते हैं। ऐसे में मन में सवाल उठता है कि आखिर यह Data है क्या? और इसकी चोरी क्यों होती है? क्या यह इतना कीमती है कि इसकी चोरी करनी पड़े? तो इसके लिए आपको Data का पूरा खेल समझना पड़ेगा। साथ ही यह भी समझना पड़ेगा कि Data Science Kya Hai? और इसकी मदद से डाटा का किस तरह इस्तेमाल किया जाता है। तो आइए, विस्तार से जानते हैं कि डाटा साइंंस क्या है?

Table of Contents

Data Science (डाटा साइंंस)

आपने अक्सर नोटिस किया होगा कि जब आप Youtube पर किसी चैनल को बार बार देखते हैं! तो उससे Related Videos आपको Automatically Recommend होने लगते हैं। इसी तरह जब आप Google पर कोई प्रोडक्ट Search करते हैं! तो आपको हर जगह उसी प्रोडक्ट के विज्ञापन दिखाई देने लगते हैं। अब सवाल यह है कि ऐसा कैसे संभव है? आखिर Google पर सर्च किए गए प्रोडक्ट के बारे में फेसबुक, इंस्टाग्राम और अमेजन को कैसे पता चला? तो यह असल में Data Science का कमाल है।

अवश्य पढ़ें: Artificial Intelligence (AI) क्या है? इसके क्या-क्या उपयोग है?

दरअसल Youtube, Facebook और Amazon जैसी कंपनियां अपने Customers तक पहुँचने के लिए Data Science का उपयोग करती हैं। और इसके लिए Users द्वारा दिए गए Data का इस्तेमाल करती हैं। लेकिन डाटा साइंंस का मतलब सिर्फ Customers को Track करना नहीं है। बल्कि इसका दायरा बहुत बड़ा है। और जैसे जैसे समय आगे बढ़ रहा है, Data Science का उपयोग भी लगातार बढ़ता जा रहा है। इसलिए जरूरी है कि आप Data Science के बारे में जानें।

Data Science Kya Hai?

डाटा साइंस (Data Science) एक ऐसा विज्ञान है, जिसमें डाटा का अध्ययन किया जाता है। अर्थात् Data को मथकर उसमें से सूचनाऐं निकाली जाती है। और इसके लिए विभिन्न Algorithms , Systems और Scientific Methods का प्रयोग किया जाता है। अगर आसान भाषा में कहूँ तो यह e-Waste से सोना निकालने जैसा है। यानि कि इसमें बहुत सारे Structured और Unstructured Data को इकट्ठा करके विभिन्न Processes से गुजारा जाता है। और उसमें से Knowledge और Insights को अलग करके विभिन्न कार्यों में इस्तेमाल किया जाता है।

आमतौर पर डाटा साइंंस का इस्तेमाल Big Data को Study करने, व्यवस्थित करने और काम की सूचनाऐं निकालने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, देश की जनसंख्या (जनगणना) के आंकड़ों में से महिला, पुरूष, साक्षर, निरक्षर, बच्चे, युवा, वृद्ध, सरकारी कर्मचारी, प्राइवेट कर्मचारी आदि के आंकड़ों को अलग करने के लिए Data Science का उपयोग किया जाता है।

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इसके अलावा विभिन्न कंपनियांँ अपने Product को बेहतर बनाने, Sales बढ़ाने और नये Cutomers जोड़ने के लिए ग्राहकों के Data का इस्तेमाल करती है। और इस डाटा को Study करने के लिए Data Science का उपयोग करती हैं। ताकि वे जान पाऐं कि उनके प्रोडक्ट्स लोगों को कितने पसंद आ रहे हैं? और उनमें और क्या-क्या सुधार किए जा सकते हैं। ताकि Customers उनके साथ जुड़े रह सकें।

Data Sciences काम कैसे करता है?

अब सवाल यह है कि Data Science काम कैसे करता है? How does data science work? तो यह एक पेचीदा प्रक्रिया है। लेकिन मैं आपको आसान भाषा में समझाने की कोशिश करता हूंँ। मान लीजिए कि एक कचरे का बहुत बड़ा ढ़ेर है, जिसमें कुछ हीरे (Diamonds) हैं। और आपको उन्हें अलग करना है। आप क्या करेंगे? जाहिर है, सबसे पहले कचरे के छोटे-छोटे ढ़ेर बनाऐंगे। और फिर एक-एक ढ़ेर में से थोड़ा-थोड़ा कचरा लेकर उसे खंगालेंगे। और उसमें जो हीरे मिलेंगे, उन्हें अलग करते जाऐंगे और कचरे को अलग। इस तरह सारे कचरे को प्रोसेस करके उसमें से सारे हीरे निकाल लेंगे। है ना? बस, इसी तरह Data Science काम करता है।

Data Science में भी बहुत सारे Raw Data को Analyse करके उसमें से काम की Information को ढूँढा जाता है। और इसके लिए विभिन्न Scientific Methods और Algorithms का प्रयोग किया जाता है। इसके लिए एक Data Scientist के पास पर्याप्त Skills होनी चाहिए। और उसे Data Engineering , Mathematics, Visualization , Programming जैसे विषयों की अच्छी Knowledge होनी चाहिए। तभी वह डाटा के ढ़ेर से काम की Information निकल सकता है। वरना, बहुत मुश्किल है।

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एक Data Scientist, सबसे पहले समस्या का पता लगाता है। और फिर उससे Related Data इकट्ठा करता है। उसके बाद उसे Analysis के लिए Process करता है। और फिर डाटा को Explore करता है। उसके बाद अपने Skills की मदद से In-Depth Analysis करता है। और अंत में Analysis Result Announce करता है। इस दौरान Data Model बनाने और Prediction करने के लिए Machine Learning और Deep Learning का भी इस्तेमाल होता है।

Example of Data Science

अब आप पूछेंगे कि डाटा साइंस का हमारे दैनिक जीवन में क्या उपयोग है? अगर कोई Real Life Example हो तो बताओ। तो चलिए, मैं एक Real Life Example of Data Science बताता हूँ। आप Netflix, Amazon Prime Videos, Hotstar, JioCinema और Zee5 जैसे OTT Platform तो इस्तेमाल जरूर करते होंगे। अगर करते हैं तो अपनी पसंंद की Movies, Web Series और TV Shows वगैरह भी देखते होंगे! है ना?

लेकिन अगर आपने नोटिस किया है तो आपको पता होगा कि तो ये तमाम OTT Platforms आपको उसी तरह की Movies Suggest करते हैं! जो आप अमूमन देखते हैं। असल में ये Platforms आपका Data Collect करते हैं। और उसकी मदद से यह पता करते हैं कि आप किस तरह की फिल्में देखना पसंंद करते है? यानि कि Comedy, Action, Drama, Suspense या Science Fiction? आपको किस तरह की फिल्में पसंंद है? उसी Genre की फिल्में आपको Suggest की जाती हैं। यह सब Data Science की मदद से ही संभव हो पाता है।

Data Scientist कौन होता है?

डाटा साइंटिस्ट (Data Scientist) एक Highly Skilled Person होता है। जिसके पास ढ़ेर सारी Skills होती हैं। उसके पास Data Engineering, Mathematics, Social Science, Technology, Programming , Machine Learning, Deep Learning, Statistics और Artificial Intelligence जैसे विषयों की गहरी समझ होती है। और समस्याओं का पता लगाने और उनका समाधान खोजने की योग्यता होती है।

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एक Data Scientist को पता होता है कि कौनसी समस्या का समाधान खोजा जाना चाहिए? और कहाँ से उसके लिए Data लिया जाना चाहिए? यानि कि डाटा साइंंटिस्ट Data को Mine करने, Clean करने और Analyse करने में Expert होता है। अगर आसान शब्दों में कहें, तो Data Scientist एक ऐसा व्यक्ति है। जो बहुत बड़े डाटा ( Big Data ) को Collect करने, Analyse करने और Present करने में Expert होता है।

Data Science के महत्वपूर्ण तत्व

असल में Data Science जितना आसान दिखता है उतना आसान है नहीं। इसका दायरा काफी विस्तृत है। और इसके कई घटक हैं। इसमें Large Amount of Data को इकट्ठा करने और उसको एनालाइज करके महत्वपूर्ण जानकारियां निकालने के लिए कई सारे Tools और Techniques का इस्तेमाल किया जाता है। लेकिन अगर Data Science के मुख्य घटकों की बात करें, तो वे निम्नलिखित हैं :-

1. Statistics (सांख्यिकी)

सांख्यिकी सबसे महत्वपूर्ण घटक है। यह Data Science का एक जरूरी Component है। इसका इस्तेमाल सेट में मौजूद संख्यात्मक डेटा को Analyze करने में किया जाता है। जैसे कि Phone Number, Prices, Income आदि के आँकड़े Present करने के लिए सांख्यिकी का उपयोग किया जाता है। इसीलिए यह डाटा साइंंस का सबसे खास हिस्सा है।

2. Machine Learning 

Machine learning (ML) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का ही एक हिस्सा है! जिसका इस्तेमाल डाटा साइंस में भी किया जाता है। Machine Learning के इस्तेमाल से Big Data को Analyse करना काफी आसान होता है। क्योंकि इसकी मदद से मशीनें खुद ही Data को Analyse करके Result दे देती हैं। इसके लिए पहले एक Data Model तैयार किया जाता है। और उसे अच्छी तरह Trained किया जाता है।

अवश्य पढ़ें: Machine Learning (ML) क्या है? कैसे काम करती है?

जैसा कि पिछले आर्टिकल में आप ऑलरेडी पढ़ चुके हैं कि किस तरह Machine Learning Models को Trained किया जाता है? और किस तरह Prediction करना सिखाया जाता है? इसीलिए दुबारा बताने का कोई तुक नहीं बनता। खैर, डाटा मॉडल, Data Analysis की प्रक्रिया को Automatic कर देता है। जिससे डाटा को Analyse करना काफी आसान हो जाता है। और समय की भी काफी बचत होती है।

3. Deep Learning

डीप लर्निंग एक तरह की Advanced Machine Learning है। जो कि Artificial Intelligence का ही एक हिस्सा है। Deep Learning की मदद से मशीनों में इंसानों की तरह सोचने-समझने और Act करने की क्षमता विकसित की जाती है। लेकिन अगर Data Science की बात करें तो इसमें In-Depth Data Analysis के लिए Deep Learning का प्रयोग किया जाता है। अर्थात् मशीनों की मदद से Data को Analyse किया जाता है।

आमतौर पर Structured Data को Process करने के लिए Machine Learning का उपयोग जाता है। लेकिन Unstructured और Complicated Data के लिए Deep Learning का उपयोग किया जाता है। क्योंकि डीप लर्निंग की मदद से Unstructured Data को बिना इंसानी मदद के Easily Process किया जा सकता है ।

Data Science Life Cycle

डाटा को Analyse करने और उससे Valuable Information निकालने की एक तयशुद्दा प्रक्रिया है! जिसे Data Science Life Cycle कहा जाता है। इस प्रक्रिया को फॉलो करके ही एक Data Scientist वांछित परिणाम प्राप्त कर सकता है। क्या है यह प्रक्रिया? आइए, जानते हैं। Data Science Life Cycle Step By Step :-

1. Problem Identification

डाटा साइंस का पहला चरण है, Problem को Identify करना। अर्थात् समस्या का पता लगाना। इसे Business Understanding भी कहा जाता है। क्योंकि इसके लिए Business के एक-एक पहलू को समझना पड़ता है। और Problem की जड़ तक पहुँचना पड़ता है। इसीलिए यह काफी मुश्किल होता है। खासकर तब, जब एक Successful Business Model के लिए Strategy बनानी हो।

2. Data Collect करना

दूसरा चरण है, Data Collect करना। यह सबसे महत्वपूर्ण स्टेप होता है। क्योंकि आगे की पूरी प्रक्रिया इसी Step पर निर्भर होती है। इसीलिए विभिन्न स्त्रोतों से Quality Data इकट्ठा किया जाता है। और इसके लिए Valid तथा Reliable Sources का चुनाव किया जाता है। यानि कि ऐसे Sources का चुनाव किया जाता है। जहाँ से Fresh, Relevant और High Quality Data मिल सके। इस प्रक्रिया को Data Mining के नाम से जाना जाता है।

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यह डाटा कुछ भी हो सकता है। जैसे कि आप कौनसा टूथपेस्ट इस्तेमाल करते हैं? कौन-कौनसे Brands के कपड़े पहनते हैं? कौन-कौनसे Products को Frequently Buy करते हैं? किस तरह की Books पढ़ना पसंद करते हैं। वगैरह-वगैरह। इसके अलावा यह डाटा किसी भी Trusted Source से इकट्ठा किया जा सकता है। जैसे कि Social Media, Webserver, APIs आदि। आम तौर पर Data Collect करने के दो तरीके होते हैं :

• Python में Web Scrapping द्वारा
• APIs द्वारा।

3. Data Cleaning & Processing

डाटा Collect करने के बाद बारी आती है अगले चरण की। अर्थात् Data Preparation की। यह एक महत्वपूर्ण चरण है, जिसमें Data को Analysis के लिए तैयार किया जाता है। अर्थात् पहले से इकट्ठा किये हुए डाटा को Clean किया जाता है। और उसमें मौजूद कमियों को दूर किया जाता है।

इस दौरान Unwanted, Duplicate और Low Quality Data को हटाया जाता है। और Missing Values , Rows और Columns को Fix किया जाता है। यानि कि Data में जो-जो कमियाँ अथवा त्रुटियां होती हैं। उन्हें ठीक किया जाता है ताकि सटीक आंंकड़ें प्राप्त हों। यह एक समय लेने वाली प्रक्रिया होती है। लेकिन इसका परिणाम काफी सुखद होता है।

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डाटा को Analyse करने के लिए Data Processing एक महत्वपूर्ण प्रकिया है। आमतौर पर जो डाटा विभिन्न Sources से इकट्ठा किया जाता है, वह Raw Data होता है। यानि कि उसमें कई तरह की अशुद्धियाँ होती हैं। यह पूरी तरह Noisy, Unfiltered व Unstructured Data होता है। इसलिए इसे Clean व Process करना बेहद जरूरी होता है। इस प्रक्रिया में Data Modelling और Data Clustering जैसी Techniques की मदद ली जाती है। डाटा को सही तरीके से प्रोसेस करने के बाद वह Analysis के लिए तैयार हो जाता है ।

4. Exploratory Data Analysis

डाटा प्रोसेसिंग के बाद बारी आती है Exploratory Data Analysis (EDA) की। यह एक महत्वपूर्ण चरण है, जिसमें प्रोसेस किए हुए Data का In-Depth Analysis किया जाता है। यानि कि तमाम Data Features और Data Properties का गहराई से अध्ययन किया जाता है। और डाटा में मौजूद Patterns और Valuable Insights खोजने के लिए Datasets को Visualise किया जाता है।

5. Model Building & Evaluation

डाटा एनालिसिस के बाद बारी आती है Model Building तथा Evaluation की। इस चरण में पिछले चरण के डाटा को 2 Sets में बांटा जाता है। एक Training Set और दूसरा Testing Set. ट्रेनिंग सेट का इस्तेमाल Model को Trained करने के लिए किया जाता है। इसके लिए पहले समस्या को ध्यान में रखते हुए एक मॉडल ( ML Model ) का निर्माण किया जाता है। और उसे अच्छे-से प्रशिक्षित (Trained) किया जाता है।

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Training के बाद मॉडल का Evaluation (मूल्यांकन) किया जाता है। अर्थात् Test करके देखा जाता है कि वह ठीक से काम कर रहा है या नहीं? इसके लिए Testing Set का उपयोग किया जाता है। यानि कि जो Dataset , Training Set से अलग करके रखा जाता है, उसका इस्तेमाल किया जाता है। ताकि Model की Accuracy का सटीक आंकलन किया जा सके।

6. Result Announcement

अगला और आखिरी चरण है Result Announcement. जब मॉडल Evaluation में Pass हो जाता है। और सही Prediction करने लगता है। तो उसका Result Communicate किया जाता है। अर्थात् Visualisation के जरिए Model का Result प्रस्तुत किया जाता है। इस तरह Data Science की Life Cycle चलती है।

Data Science के उपयोग

अब आपके मन में एक सवाल आ रहा होगा कि आखिर Data Science का उपयोग क्या है? What are the usage of data science? तो आपको बताना चाहूँगा कि डाटा साइंस के कई सारे उपयोग हैं। इसे लगभग हर जगह इस्तेमाल किया जाता है। लेकिन यहाँ हम इसके मुख्य उपयोगों के बारे में बात करेंगे। तो ये हैं डाटा साइंस के मुख्य उपयोग :

• Youtube, Facebook, Google और Netflix जैसे प्लेटफार्म अपने Content को Recommend करने के लिए Data Science का उपयोग करते हैं। इसके लिए Users के डाटा का इस्तेमाल किया जाता है। और उनके Interest के हिसाब से Content Suggest किया जात है।
• Google अपने Search Engine को Improve करने और Users को बेहतर खोज नतीजे दिखाने के लिए डाटा साइंस का इस्तेमाल करता है साथ ही Gmail में Spam Filtering के लिए भी इसका इस्तेमाल किया जाता है ।
• Google Assistant, Alexa, और Siri जैसे Speech Recognition Systems में भी Data Science का काफी ज्यादा इस्तेमाल होता है। इस तरह के तमाम Virtual Assistants यूजर्स के Data को Utilise करके ही सीखते हैं।
• Driverless Cars में भी Data Science का इस्तेमाल किया जाता है। इसमें Machine Learning के जरिए Traffic Lights और Road पर चल रहे बाकी वाहनों को Recognise किया जाता है।
• Uber और Ola जैसी ट्रांसपोर्ट कंपनियाँ भी Weather, Traffic और अन्य Situation में अपनी Prices Set करने में लिए डाटा साइंंस का इस्तेमाल करती हैं। 

Data Science Tools

एक Data Scientist को अपने हर प्रोजेक्ट के लिए ढ़ेर सारा Data Collect करना पड़ता है। और उसे Clean, Process और Analyse करना पड़ता है। इसीलिए यह काफी मुश्किल और थका देने वाला काम होता है। लेकिन कई ऐसे Tools हैं, जो इस काम को आसान बना देते हैं। आइए, इन टूल्स के बारे में जानते हैं। The Tools of Data Science :-

अगर आप Programming के बारे में थोड़ी-सी भी जानकारी रखते हैं तो Python के बारे में जरूर जानते होंगे। यह असल में एक Programming Language है, जो Data Science में काफी ज्यादा इस्तेमाल होती है। अगर आप एक Successful Data Scientist बनने की सोच रहे हैं तो आपको Python का Knowledge होना बहुत जरूरी है।

2. R Programming

यह एक Statistical Programming Tool है। जिसकी मदद से Data Scientist किसी बड़े डाटा का Analysis कर पाते हैं ।

SQL भी एक Programming Language है जिसका Data Science में उपयोग किया जाता है। इसका पूरा नाम होता है Structured Query Language इसका इस्तेमाल Relational Database में मौजूद Structured डाटा को Analyse करने के लिए किया जाता है

Apache Hadoop डाटा साइंस के लिए एक पॉपुलर टूल है । यह एक ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर है। जिसका इस्तेमाल डाटा साइंस में बड़े Datasets को स्टोर करने के लिए किया जाता है ।

जिस तरह से Data Science के क्षेत्र में लगातार विकास देखने को मिल रहा है। आने वाले समय में Data Science के और भी Advanced Applications देखने को मिल सकते हैं। Data Science का इस्तेमाल बड़ी बड़ी Tech कंपनियां तो कर रही है। साथ ही इसका इस्तेमाल Medical Sector, Security और Transport sector में भी देखने को मिल रहा है।

उम्मीद इस आर्टिकल के जरिए आपको Data Science Kya Hai? यह कैसे काम करता है? और इसके क्या-क्या उपयोग हैं? इस विषय में उपयोगी जानकारी मिली होगी! अगर यह आर्टिकल आपको पसंद आया तो इसे Like और Share कीजिए। और ऐसे ही और ज्ञानवर्धक आर्टिकल्स के लिए टेकसेवी डॉट कॉम को सब्सक्राइब कर लीजिए।। ताकि जब भी हम कोई नया आर्टिकल पब्लिश करें, आपको सूचना मिल जाए।

Data Science : FAQs

प्रश्न-1. डाटा साइंस क्या है.

उत्तर: डाटा साइंस एक ऐसा विज्ञान है, जिसमें Data का अध्ययन किया जाता है। और विभिन्न Algorithms और Scientific Methods के जरिए Data से Valuable Information निकाली जाती है।

प्रश्न-2. डाटा साइंटिस्ट क्या होता है?

उत्तर: डाटा साइंटिस्ट एक Professional व्यक्ति होता है। जिसके पास Data Engineering, Mathematics, Visualization , Programming, Statistics और Analytics की अच्छी-खासी समझ होती है। और समस्या का पता लगाकर उसका समाधान करने की योग्यता होती है।

प्रश्न-3. डाटा साइंटिस्ट क्या करता है?

उत्तर: डाटा साइंंटिस्ट, सबसे पहले समस्या का पता लगाता है और उससे Related Data Collect करता है। उसके बाद डाटा को Clean, Process व Analyse करता है। तत्पश्चात Data Model का निर्माण करके उसे Trained व Evaluate करता है। और अंत में Model का Result Communicate करता है।

प्रश्न-4. डाटा साइंंस के मुख्य तत्व कौन-कौनसे हैंं?

उत्तर: सांख्यिकी ( Statistics ), Visualization , Machine Learning और Deep Learning डाटा साइंंस के मुख्य तत्व हैं।

प्रश्न-5. डाटा साइंंस जीवन चक्र क्या है?

उत्तर: डाटा साइंस जीवन चक्र ( Data Science Life Cycle ) डाटा से सूचनाएं निकालने की एक स्टेप-बाई-स्टेप प्रोसेस है। जिसमें समस्या का पता लगाना, Data Collect करना, Data को Clean व Process, Analysis करना, Modelling तथा Evaluation करना और अंत में Result Communication करना शामिल है।

प्रश्न-6. डाटा साइंस के क्या-क्या उपयोग हैं?

उत्तर: डाटा साइंस के कई सारे उपयोग हैं। जैसे कि Social Media Users को Content Recommend करने और Relevant Ads दिखाने के लिए Data Science का उपयोग किया जाता है। इसी तरह Search Engines पर बेहतर सर्च परिणाम दिखाने, eCommerce Websites पर Products Recommend करने, Insurance Policy बेचने, Traffic Report दिखाने और Virtual Assistant में डाटा साइंंस का व्यापक स्तर पर इस्तेमाल किया जाता है।

प्रश्न-7. डाटा साइंस में कौन-कौनसे Tools इस्तेमाल होते हैं?

उत्तर: डाटा साइंस में कई सारे Tools का इस्तेमाल किया जाता है। जैसे कि Excel, Python, SQL, Qlik, BigML , Tableau, Machine Learning, SAS , Apache Hadoop आदि।

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मैं मेघराज मुंशी, एक वेब डिजायनर, ग्राफिक आर्टिस्ट और ब्लॉगर हूँ। वैसे पेशे से मैं एक शिक्षक हूँ और शिक्षा विभाग राजस्थान सरकार का कर्मचारी हूँ। पढ़ने-पढ़ाने और लिखने के अलावा मुझे फिल्में देखना बहुत पसंद है। साहित्य, संगीत, सिनेमा, अंतरिक्ष, विज्ञान और तकनीकी मेरे पसंदीदा विषय हैं। वेबसाइट : https://www.techsevi.com

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Course: praxis core math   >   unit 1, data representations | lesson.

• Data representations | Worked example
• Center and spread | Lesson
• Center and spread | Worked example
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What are data representations?

• How much of the data falls within a specified category or range of values?
• What is a typical value of the data?
• How much spread is in the data?
• Is there a trend in the data over time?
• Is there a relationship between two variables?

What skills are tested?

• Matching a data set to its graphical representation
• Matching a graphical representation to a description
• Using data representations to solve problems

How are qualitative data displayed?

• A vertical bar chart lists the categories of the qualitative variable along a horizontal axis and uses the heights of the bars on the vertical axis to show the values of the quantitative variable. A horizontal bar chart lists the categories along the vertical axis and uses the lengths of the bars on the horizontal axis to show the values of the quantitative variable. This display draws attention to how the categories rank according to the amount of data within each. Example The heights of the bars show the number of students who want to study each language. Using the bar chart, we can conclude that the greatest number of students want to study Mandarin and the least number of students want to study Latin.
• A pictograph is like a horizontal bar chart but uses pictures instead of the lengths of bars to represent the values of the quantitative variable. Each picture represents a certain quantity, and each category can have multiple pictures. Pictographs are visually interesting, but require us to use the legend to convert the number of pictures to quantitative values. Example Each represents 40 ‍   students. The number of pictures shows the number of students who want to study each language. Using the pictograph, we can conclude that twice as many students want to study French as want to study Latin.
• A circle graph (or pie chart) is a circle that is divided into as many sections as there are categories of the qualitative variable. The area of each section represents, for each category, the value of the quantitative data as a fraction of the sum of values. The fractions sum to 1 ‍   . Sometimes the section labels include both the category and the associated value or percent value for that category. Example The area of each section represents the fraction of students who want to study that language. Using the circle graph, we can conclude that just under 1 2 ‍   the students want to study Mandarin and about 1 3 ‍   want to study Spanish.

How are quantitative data displayed?

• Dotplots use one dot for each data point. The dots are plotted above their corresponding values on a number line. The number of dots above each specific value represents the count of that value. Dotplots show the value of each data point and are practical for small data sets. Example Each dot represents the typical travel time to school for one student. Using the dotplot, we can conclude that the most common travel time is 10 ‍   minutes. We can also see that the values for travel time range from 5 ‍   to 35 ‍   minutes.
• Histograms divide the horizontal axis into equal-sized intervals and use the heights of the bars to show the count or percent of data within each interval. By convention, each interval includes the lower boundary but not the upper one. Histograms show only totals for the intervals, not specific data points. Example The height of each bar represents the number of students having a typical travel time within the corresponding interval. Using the histogram, we can conclude that the most common travel time is between 10 ‍   and 15 ‍   minutes and that all typical travel times are between 5 ‍   and 40 ‍   minutes.

How are trends over time displayed?

How are relationships between variables displayed.

• (Choice A)   A
• (Choice B)   B
• (Choice C)   C
• (Choice D)   D
• (Choice E)   E
• Your answer should be
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• a mixed number, like 1   3 / 4 ‍  
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• a proper fraction, like 1 / 2 ‍   or 6 / 10 ‍  
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Things to remember

• When matching data to a representation, check that the values are graphed accurately for all categories.
• When reporting data counts or fractions, be clear whether a question asks about data within a single category or a comparison between categories.
• When finding the number or fraction of the data meeting a criteria, watch for key words such as or , and , less than , and more than .

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कैसे डाटा एंट्री (Data Entry) सीखें

यह आर्टिकल लिखा गया सहयोगी लेखक द्वारा Luigi Oppido . लुइगी ओपिडो, सांताक्रूज, केलिफॉर्निआ में Pleasure Point Computers के मालिक और ऑपरेटर हैं। उनके पास सामान्य कंप्यूटर रिपेयर, डेटा रिकवरी, वायरस हटाने और अपग्रेड में 25 वर्षों से अधिक का अनुभव है। उन्हे अपनी कस्टमर सर्विस और ट्रांसपेरेंट प्राइसिंग पर गर्व है। यह आर्टिकल ३७,०१६ बार देखा गया है।

डाटा एंट्री (Data Entry) मात्र एक रूप से दूसरे रूप में, डाटा की प्रतिलिप (transcription) करना है। अधिकतर व्यवसायों को डाटा एंट्री की जरूरत पड़ती है, जैसे की बिक्री की फिगर्स को एक स्प्रैडशीट में एंटर करना, एक मीटिंग के नोट्स की प्रतिलिपि बनाना, या डेटाबेस को इंटेग्रेट (integrate) करना। अगर आप एक डाटा एंट्री के रोल को करना चाहते हैं, तो बेसिक स्किल्स को प्रैक्टिस करें, जिससे आपको तुरंत नौकरी मिल जाए। मुख्य स्किल्स, जो नियोक्ता (employers) देखना चाहते हैं, में शामिल हैं, तेज और एकूरेट (accurate) टाइपिंग, कस्टमर सर्विस स्किल्स, कंप्यूटर साक्षरता (literacy), और बेसिक कंप्यूटर प्रोग्राम के बारे में जानकारी। योग्यता नौकरी मिलने की आपकी संभावना को बढ़ा सकती है, इसलिए बेहतर परिणाम के लिए, एक कंप्यूटर डाटा एंट्री सर्टिफिकेट कोर्स, इनटर्नशिप, या बिज़नस डिग्री, लेने पर विचार करें।

बेसिक को सीखना

• टाइप करते समय, अपनी एक्यूरेसी (accuracy) पर फोकस करें, क्योंकि आपकी टाइप करने की स्पीड, प्रैक्टिस करने से अपने आप ही बढ़ेगी।
• अगर आप प्रैक्टिस करते हुए बोर हो जाएँ, तो ऑनलाइन कुछ फ्री टाइपिंग गेम्स को सर्च करें। यह आपकी टाइपिंग एक्यूरेसी और स्पीड बढ़ाने का मजेदार तरीका है।
• यह जल्दी से पता करने के लिए की आप कितने शब्द प्रति मिनट टाइप कर सकते हैं, किसी एक ऑनलाइन टाइपिंग टेस्ट को सर्च करें।

• कंप्यूटर को इस्तेमाल करने की क्षमता, आम तौर पर डाटा एंट्री कर्मचारियों के लिए, मुख्य अपेक्षा (top requirement) होती है।

• अपनी स्थानीय लाइब्ररी या सेल्फ-सर्विस प्रिंट शॉप में, स्कैनर और प्रिन्टर के इस्तेमाल की प्रैक्टिस करें।

• कंपनी से संबन्धित या जटिल डेटाबेस प्रोग्राम के बारे में चिंता ना करें, क्योंकि यह आपको आपकी इनीशिएशन (initiation) और ट्रेनिंग के दौरान, सिखाया जाएगा।

• इस पर ध्यान दें की विभिन्न व्यापारों, जैसे आपकी पॉवर कंपनी, जिम, या लाइब्ररी, के लोग, आपसे फोन पर कैसे बात करते हैं जब आप उन्हें फोन करते हैं। उस बात को नोट करें जिससे आपने, अपने को मूल्यवान महसूस किया और फिर उनकी नकल करने की कोशिश करें।

• डाटा एंट्री की नौकरी के कांट्रैक्ट को देखते समय, अपनी ज़िम्मेदारी याद दिलाने के लिए, गोपनियता के क्लॉज़ को देखें।

सही योग्यता प्राप्त करना

• उचित कोर्स पता करने के लिए, अपने स्थानीय टरशरी (tertiary) प्रोवाइडर से संपर्क करें या ऑनलाइन सर्च करें।
• अगर आप किसी डाटा एंट्री कोर्स प्रोवाइडर के निकट नहीं रहते हैं, तो इसकी जगह, ऑनलाइन कोर्स करने पर विचार करें।

• अगर इंटर्नशिप या एप्रेंटिसशिप करते समय आपको धन कमाने की जरूरत है, तो अपने नियोक्ता (employer) से कन्फ़र्म कर लें की क्या कार्य में भुगतान होगा।

• आपके लिए कौन सी यूनिवर्सिटी या कॉलेज सबसे अच्छा फिट होगा, जानने के लिए, अपने क्षेत्र की विभिन्न यूनिवर्सिटी और कॉलेज पर रिसर्च करें।

संबंधित लेखों

• ↑ http://www.dataentryhelp.com/learn-data-entry.htm
• ↑ https://www.ucas.com/ucas/after-gcses/find-career-ideas/explore-jobs/job-profile/data-entry-clerk
• ↑ https://myjobsearch.com/careers/data-entry.html
• ↑ https://www.indeed.com/hire/job-description/data-entry-clerk

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Data Models in DBMS in Hindi (डेटा मॉडल और इसके प्रकार)

जानिए DBMS में डेटा मॉडल क्या है (Data Models in DBMS in Hindi), डेटा मॉडल के प्रकार (Types of Data Model in hindi), उदाहरण के साथ समझें।

Data Models in DBMS in Hindi: डेटा मॉडल आपकी डेटा प्रक्रियाओं (processes) का सहज diagram प्रदान करता है, जिससे डेटा आर्किटेक्चर में पूर्ण दृश्यता होता है। डेटाबेस की तार्किक संरचना (logical structure) को कैसे मॉडलिंग किया जाना चाहिए, एक डेटा मॉडल ही परिभाषित करता है।

डीबीएमएस में, डेटा मॉडल बहुत ही महत्वपूर्ण हैं, इस लेख में आप जानेंगे कि DBMS में डेटा मॉडल क्या है? और डेटा मॉडल के प्रकार (Types of data models) को भी विस्तृत में समझेंगे।

नोट: यदि आप डेटाबेस और DBMS के बारे में ज्यादा नहीं जानते हैं, तो हमारे पिछले लेख “ डेटा , डेटाबेस और DBMS क्या है ” से समझें।

Table of Contents

डेटा मॉडल क्या है (What is Data Model in Hindi)?

डेटा मॉडल एक डेटाबेस संरचना (structure) का एक दृश्य प्रतिनिधित्व (visual representation) है। इसका उपयोग DBMS में डेटा कैसे संग्रहीत (stored), कनेक्ट, अपडेट और एक्सेस किया जाता है यह दिखाने के लिए किया जाता है।

डेटा मॉडल हमें एक सुझाव देता है कि इसके पूर्ण कार्यान्वयन (implementation) के बाद अंतिम प्रणाली (system) कैसी दिखेगी।

दूसरे शब्दों में, डेटा मॉडल एक नया डेटाबेस डिजाइन करने या एक विरासत एप्लिकेशन को फिर से तैयार करने के लिए एक मूल योजना (blueprint) प्रदान करते हैं।

मतलब एक डेटा मॉडल निर्दिष्ट करता है कि कौन सी जानकारी को कैप्चर करना है, इसे कैसे स्टोर करना है और यह आपके व्यवसाय के विभिन्न घटकों से कैसे संबंधित है।

डेटा मॉडल संस्थाओं से बने होते हैं, जो वस्तुएं (objects) या अवधारणाएं (concepts) होता हैं जिनके बारे में हम डेटा को नज़र रखना चाहते हैं, और वे डेटाबेस में टेबल बन जाते हैं।

डेटा मॉडल का उदाहरण (Example)

इसका उदाहरण , उत्पाद, विक्रेता और ग्राहक सभी डेटा मॉडल में संभावित निकायों (entities) के उदाहरण हैं। Entities में attributes होती है, आप विशेषताओं (attributes) को तालिका में कॉलम के रूप में सोच सकते हैं।

कुल मिलाकर, डेटा मॉडलिंग किसी संगठन को सूचना के लिए व्यावसायिक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए अपने डेटा का प्रभावी ढंग से उपयोग करने में मदद करता है।

Data Models in DBMS in Hindi

डेटा मॉडल डीबीएमएस का एक visual प्रतिनिधित्व और logical संरचना है, जो वैचारिक उपकरणों (conceptual tools) का एक संग्रह है। एक डेटा मॉडल डेटाबेस डिजाइन प्रक्रिया के सभी चरणों (stages) में मदद कर सकता है।

मूल रूप से, डेटा मॉडल रिलेशनल डेटाबेस जैसे डेटा मैनेजमेंट सिस्टम में संग्रहीत डेटा की संरचना, हेरफेर और अखंडता पहलुओं का वर्णन करते हैं। यानी की डेटा मॉडल डेटा संबंध, डेटा शब्दार्थ और डेटा का वर्णन आदि करने के लिए conceptual उपकरणों का एक संग्रह है।

उदाहरण के लिए , मान लीजिए कि आप किसी किताबों की दुकान के लिए डेटा मॉडल बनाना चाहते हैं। तो उसके लिए, आपको पुस्तकों, लेखकों और प्रकाशकों के संबंध और प्राधिकरण नियमों के बारे में जानकारी बनाए रखने के लिए एक डेटा मॉडल बनाना होगा ताकि डेटा को आसानी से संरचित और नेत्रहीन रूप से दर्शाया जा सके।

डेटा मॉडल के प्रकार (Types of Data Model in Hindi)

डेटा मॉडल को निम्नलिखित चार श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है:

• संबंधपरक डेटा मॉडल (Relational Model).
• इकाई-संबंध मॉडल (Entity-Relationship model).
• वस्तु आधारित डेटा मॉडल (Object based data model).
• अर्ध-संरचित डेटा मॉडल (Semi-Structured data model).

नोट: डेटा मॉडल न केवल 4 प्रकार के होते हैं, बल्कि कई प्रकार के होते हैं, लेकिन आमतौर पर हम 4 श्रेणियों में वर्गीकृत किया है।

यहाँ DBMS में कुछ अन्य प्रकार के डेटा मॉडल दिए गए हैं:

• पदानुक्रमित मॉडल (Hierarchical Model)।
• नेटवर्क डेटा मॉडल (Network Model)।
• फ्लैट डेटा मॉडल (Flat Data Model)।
• सहयोगी डेटा मॉडल (Associative Data Model)।
• प्रसंग डेटा मॉडल (Context Data Model)।

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डेटा मॉडल से आप क्या समझते हैं?

डेटा मॉडल परिभाषित करते हैं कि डेटाबेस की तार्किक संरचना को कैसे मॉडलिंग किया जाता है। यह डेटा प्रक्रियाओं का एक आरेख प्रदान करता है ताकि आप अपने डेटा आर्किटेक्चर में पूर्ण दृश्यता प्राप्त कर सकें.

याद रखें , डेटा मॉडल न केवल किसी एप्लिकेशन की वैचारिक गुणवत्ता (quality) में सुधार करता है, बल्कि यह आपको डेटा गुणवत्ता में सुधार करने वाली डेटाबेस सुविधाओं का लाभ उठाने देता है।

इस लेख में, आपने सीखा कि डेटा मॉडल क्या है और डेटा मॉडल का प्रकार, उदाहरण और DBMS में डेटा मॉडल क्या है (Data Models in DBMS in Hindi) समझें हैं।

यदि आपके पास डेटा मॉडल से संबंधित कोई प्रश्न हैं तो बेझिझक पूछें।

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Stack in Data Structure in Hindi – स्टैक क्या है?

Hello दोस्तों! आज हम इस पोस्ट में Stack in Data Structure in Hindi (डाटा स्ट्रक्चर में स्टैक क्या है?) के बारें में पढेंगे और इसके operations तथा advantages के बारें में भी देखेंगे. इसे आप पूरा पढ़िए, यह आपको आसानी से समझ में आ जायेगा. तो चलिए शुरू करते हैं:-

• 1 Data Structure Stack in Hindi
• 2 Operations of Stack in Hindi – स्टैक के ऑपरेशन
• 3 Application of Stack in Hindi – स्टैक के अनुप्रयोग
• 4 Features of Stack in Hindi – स्टैक की विशेषताएं
• 5 Working of Stack in Hindi – स्टैक की कार्यविधि
• 6 Stack का C Language Program –
• 7 Advantage of Stack in Hindi – स्टैक के लाभ
• 8 Disadvantage of Stack in Hindi

Data Structure Stack in Hindi

Stack एक विशेष प्रकार का linear डेटा स्ट्रक्चर होता है जो कि LIFO (last in first out) के सिद्धान्त पर कार्य करता है अर्थात वह item जो कि सबसे अंत में add किया जाता है उसे सबसे पहले remove कर दिया जाता है तथा जो item सबसे पहले add किया जाता है उसे सबसे अंत में remove किया जाता है।

स्टैक में किसी item को डालने (add) तथा remove (हटाने) के लिए सिर्फ एक end होता है जिसे हम top end कहते है। इसमें केवल top end से ही items को add और remove किया जा सकता है. 

दूसरे शब्दों में कहें तो, “Data Structure में, Stack एक abstract data type (ADT) है और इसमें एक limited size के elements या items को ही स्टोर किया जा सकता है”

स्टैक का प्रयोग ज्यादातर सभी programming languages में किया जाता है. और इसे stack इसलिए कहा जाता है क्योंकि यह real world के stack की तरह व्यवहार करता है.  इसका real  world example – किताबों का ढेर, चूड़ियाँ पहनना और निकालना, तथा plates का ढेर आदि.

Operations of Stack in Hindi – स्टैक के ऑपरेशन

Stack में निम्नलिखित operations को perform किया जाता है:-

• push() – जब स्टैक में item को insert किया जाता है तो वह push ऑपरेशन कहलाता है और यदि स्टैक full होता है तो तब overflow condition होती है.
• pop() – जब स्टैक में से item को delete किया जाता है तो इस operation को pop operation कहते हैं. यदि स्टैक खाली होता है तो तब underflow condtion होती है. स्टैक को हम तब overflow कह सकते है जब वह पूरी तरह भरा हुआ होता है तथा तब underflow कह सकते है जब वह पूरी तरह खाली होता है।
• isEmpty() – यह ऑपरेशन बताता है कि stack खाली है या नहीं.
• isFull() – यह ऑपरेशन बताता है कि stack भरा हुआ है या नहीं.
• peek() – यह दी गयी position पर element को return करता है,
• count() – यह stack में मौजूद elements की कुल संख्या को return करता है.
• change() – यह दी गयी position पर element को बदल देता है.
• display() – यह स्टैक में मौजूद सभी elements (items) को print करता है.

Application of Stack in Hindi – स्टैक के अनुप्रयोग

इसका प्रयोग निम्नलिखित स्थानों पर किया जाता हैं:-

• स्टैक का प्रयोग expression evaluation के लिए किया जाता है.
• इसका प्रयोग एक expression में parenthesis matching को check करने के लिए किया जाता है.
• इसका प्रयोग infix expression को postfix expression या prefix expression में convert करने के लिए किया जाता है.
• बहुत सारीं जगहों जैसे कि – photoshop, editors आदि में undo और redo के कार्य के लिए स्टैक का प्रयोग किया जाता है.
• web browsers में backward और forward के feature के लिए इसका use किया जाता है.
• इसका प्रयोग बहुत सारीं algorithms में किया जाता है जैसे कि – tree traversals , Stock span problem, histogram problem आदि.
• बहुत सारें compilers स्टैक का प्रयोग expressions के syntax को parsing करने के लिए करते है.
• इसका प्रयोग backtracking की problem को solve करने के लिए किया जाता है. backtracking का अर्थ है वापस पीछे जाना.
• मैमोरी मैनेजमेंट में इसका उपयोग किया जाता है.
• इसको graph traversal algorithms में use किया जाता है.
• इसका प्रयोग CPU scheduling और disk scheduling में किया जाता है.

इसे पूरा पढने के लिए click करें :- Applications of Stack in Hindi

Features of Stack in Hindi – स्टैक की विशेषताएं

इसकी विशेषताएं निम्नलिखित हैं:-

• स्टैक समान data types का एक ordered list होता है.
• यह एक LIFO (last in first out) स्ट्रक्चर है और इसे FILO (first in last out) स्ट्रक्चर भी कहते हैं.
• हम इसमें elements को केवल एक ही end से add और remove कर सकते हैं और उस end को top कहा जाता है.
• इसे तब overflow कहते हैं जब यह पूरी तरह से full होता है और तब underflow कहते हैं जब यह पूरी तरह से empty होता है.

इसे पढ़ें:- queue क्या है?

Working of Stack in Hindi – स्टैक की कार्यविधि

जैसा कि आपको पता है कि स्टैक LIFO के सिद्धांत पर कार्य करता है. नीचे आपको चित्र दिया गया है जिसमें स्टैक के 5 memory blocks हैं. इसलिए इसका size 5 है.

माना कि यह stack खाली है और हम इसमें elements को store करना चाहते हैं. हम इसमें elements को एक एक करके तब तक push करते हैं जब तक वह full नहीं हो जाता.

अब हम इसमें elements को delete करना चाहते है तो हम इसके top end से ही delete कर सकते हैं क्योंकि स्टैक का दूसरा end बंद है. इसमें हम सबसे पहले उस element को delete करेंगे जिसे हमने सबसे पहले insert किया था. इसलिए इसे last in first out कहा जाता है. ऊपर दिए गये चित्र में हमने सबसे पहले 1 को insert किया है इसलिए इसे सबसे अंत में delete किया जायेगा.

Stack का C Language Program –

इसका आउटपुट –

Advantage of Stack in Hindi – स्टैक के लाभ

इसके फायदे नीचे दिए गये हैं:-

• इसकी access speed बहुत तेज होती है.
• इसमें memory को बेहतर ढंग से manage किया जाता है इसलिए इसमें memory कभी भी fragment नहीं होती.
• इसके द्वारा data को LIFO method से manage किया जाता है जो कि linked list और array में संभव नहीं है.
• इसका use तब किया जाता है जब variable को function के बाहर नहीं प्रयोग किया जाता है.
• स्टैक अपने आप ही object को clean कर देता है.

Disadvantage of Stack in Hindi

इसकी हानियाँ निम्न हैं:-

• यह local variables को ही access कर सकता है.
• इसमें variables को resize नहीं किया जा सकता.
• इसका मुख्य नुकसान यह है कि इसमें memory की कमी होती है.

references:- https://www.javatpoint.com/data-structure-stack

निवेदन:- अगर आपका किसी computer से सम्बंधित subjects को लेकर कोई सवाल या कोई topics है तो हमें बतायें हम उसको एक या दो दिन के अंदर यहाँ हिंदी में प्रकाशित करेंगे। तथा data structure stack की इस पोस्ट को अपने दोस्तों के साथ share करें.

26 thoughts on “Stack in Data Structure in Hindi – स्टैक क्या है?”

What Is IPv4 Stack in Hindi? Please Full intro. in hindi beacuse am confused so please help me

Gray code ka full detail dijiye

It’s not good

thanks for your feedback nagendra

Sir iska full notes chahiye tha

Pls help me

Kaise download kren

What is asynchronous and synchronous transmission.

Bhai stack implementation ka ppt banana h to uske liye kuch btao n

hallo sir muje Sequential Search, Binary Search, Insertion Sort, Selection Sort, Quick Sort, Bubble Sort, Heap Sort, Comparison of Sorting Methods. in sabhi topic ki compliat jankari hindi me chahiye plz bataiye…..

Hello ramchander… In topics ko maine daala hua …aap search krke padh lijiye

Pls abstract data types or homogeneous and non homogeneous data types ke bare me bataye

what are the memory hierarchy..??

Varry nice sir ji

Sir ji memory representation of stack iska bhi post Dall do sir ji

Sir, Pl UPPCS LT Grade vacancy ke liye computer subject ka study material Hindi Mai upload kijiye

bca 2nd year ke bht sare topic hindi me available nhi h…. We need…. Please publised in hindi.

Thankuuu so much sir This is very helpful for us

I need ..branch &bound mathod and application ,,simulation pointer,

The memory contain how much bit…… Plz give the Word and byte in register or memory with a suitable example….one cell of memory contain the how much byte or word

nice explanation

Digital electronic ke logic gate mai propagation delay, noise margin, fan in, fan out and power dissipation ke notes hindi mai mil skte h

Sir mujhe stack operations ki alogorithm chahiye

What is the circular link list program in c++

Thank you so much

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Database क्या है और इसके Model के प्रकार

• एक Database जानकारी का एक ऐसा संग्रह है जिसे की व्यवस्थित तरीक़े से रखा जाता है।
• Database का उपयोग जानकारी के संग्रहण और उस तक पहुंच के लिए किया जाता है।
• Database कई प्रकार के होते हैं, जिनमें से प्रत्येक की अपनी विशेषताएं और कमज़ोरियां होती हैं।
• कुछ सामान्य प्रकार के डेटाबेस में relational databases, NoSQL databases और graph databases शामिल हैं।

आखिर एक डेटाबेस क्या है ? Database, जानकारी का एक संगठित संग्रह होता है, जिसे इस तरह व्यवस्थित किया जाता है ताकि उसे ढूंढना और प्रबंधित करना आसान हो। जानकारी को संग्रहित करने और उस तक पहुंचने के लिए Database का उपयोग किया जाता है।

अब भारत में जितने भी Aadhar Card  बन रहें है, मेरा मतलब करीबन करोड़ों Aadhar card बन चुके हैं। इन सभी की जानकारी भी Internet में तो हैं ना। Banks और Online Reservation (Train, Flight, Hotel) इनमे भी हर रोज बहुत सारा Data बदलता रहता है। बैंक में Transaction Computer और मोबाइल के जरिए होता है। वहां भी data रहता है लेकिन Transaction भी लाखों लोगों का होता रहता है।

कभी कभी आप सोचते होंगे इतना सारा data और Information कहाँ रहता है। क्या Internet में कोई एसी जगह है ? या कोई आदमी बैठके लिखता है ? इन सभी का जवाब है Database । यह भी जान लो Database के बिना Internet कुछ भी नहीं है। तो चलिए आज जानते है डेटाबेस क्या होता है।

डेटाबेस क्या है – What is Database in Hindi

एक Database व्यवस्थित डेटा का एक संग्रह है, जिसे कंप्यूटर आसानी से ढूंढ और प्रबंधित कर सकता है। इसे आप एक digital warehouse के तरह समझ सकते हैं जिसका उपयोग सभी प्रकार की जानकारी को store करने के लिए और फिर से प्राप्त करने के लिए इस्तमाल होता है।

आसान भाषा में कहें तब डेटाबेस (Database) कई सारे डेटा का एक समूह होता है। जैसे की नाम से मालूम पड़ता है ( Database = Data + Base ) इसे आप डेटा का एक संघ्रारालय के तोर पर भी समझ सकते हैं। इन डेटा को डेटाबेस में एक व्यवस्थित तरीके से स्टोर किया जाता है। ताकी जरुरत पड़ने पर इन्हें आसानी से access किया जा सके।

Database (DB), यह Information यानि जानकारी का संघ्रारालय है, जहाँ Related Information को Collection करके रखा जाता है। Database में Information को Organised (संगठित) करके रखा जाता है।

Organised मतलब सजा के रखना जैसे आप books को Table पे सजा के रखते हो, वैसे ही Information और data को Database में रखा जाता है। Information को Store करने के लिए, कुछ Software का इस्तमाल किया जाता है सबसे अच्छा Example है MS-Excel। यहाँ पे सारे डाटा को Digital Memory Devices में रखा जाता है जैसे Hard disk।

Information को Database में कुछ इस तरह से रखा जाता है, जिसे आप बड़ी आसानी से data को Access कर सको और Manipulate (बदलाव) कर सको।

चलो एक उदाहरण से समझते हैं “ एक MS-Excel Sheet जहाँ आप 100 Students की Details है। Details में जैसे Roll NO, नाम, पता, सहर का नाम, पिता का नाम, जन्म तिथि। यहाँ हम और आप ये बोल सकते हैं यह Excel Sheet एक Database है।

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DB मतलब DataBase में से जो भी Information और data है उसको आप जब चाहो तब Access कर सकते हो। अब Access मतलब क्या है चलो समझते हैं। एक University है, जहाँ बहुत सारे Students हैं, करीबन 5000 उनके Exam ख़तम हो गए हैं।

अब इनके Results को Computer के जरिये Database में Upload किया जाता है, यह भी हो सकता है की University की Official website है। तो वहां पर भी Upload किया जाता है। अब यह Students Result का database बन गया।

जब Result निकलने की date आती है तो इस result को Publish किया जाता है। तभी Students अपना Roll no डालके Result देखने में लग जाते है। इस Process को कहते हैं Database को Access करना।

ऐसे बहुत सारे हैं Database होते हैं जैसे Google का, Company का, Government का database, जहाँ वो अपने Information को Store करते हैं।

डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम

यह एक Software System है, जिसके जरिए एक user, database को Create, Define, Maintain और Control करता है। DBMS, Programs का Collection है आम तोर पे Database(DB) को Maintain करने के लिए इस्तमाल किया जाता है।

अब Maintain का मतलब समझते हैं “इसमें आप ये सब कर सकते हो जैसे Data को DB में Insert करना, Edit, Delete, Access और Update करना।

ये तो आप जान ही गए Database Management System DBMS क्या है । फिर से समझते हैं, DBMS यह एक Software package है। इस Software के जरिए आप Database को Create कर सकते हो। जैसे आप ने एक Database बनाया Student नाम का अब आपको इसमें Students के Details को add करना होगा।

अगर जाने अनजाने में गलत Data दे देते हैं, तब आपको Student details Edit करना होगा। कुछ दिन बाद आपको पता चला की किसी का डाटा गलत है तो आपको Delete भी करना पड़ेगा। किसी Students के Roll no से आपको उसका नाम और Address search करना है तो इसको बोलते हैं Access।

अब आप समझ गये होंगे की DBMS क्या क्या करता है। यही उदहारण लें आप एक Company में भी लगा सकते हो वहां भी यही होता है।

डेटाबेस के उदाहरण

वैसे तो बोहत सारे DBMS Software है, उनमे से कुछ हैं

जितने भी DBMS हैं उनमे में से Dbase सबसे पहले बनाया गया था। इसका इस्तमाल Microcomputers में किया जाता था। अपने समय में यह software सबसे Successful DBMS था।

यहाँ एक text-based procedurally oriented programming language के साथ साथ यह Database Management System भी है। यह एक Object Oriented Programming Language है। प्रथम बार Fox Software ने इसको Publish किया था।

IMS Database में data Store करने के लिए hierarchical model को Follow किया जाता है। जो DB2 और Relational Model से काफी भिन्न है। आमतोर पर Information Management के लिए इस DBMS का इस्तमाल होता है।

Oracle को Oracle RDBMS भी बोला जाता है। यह object-relational database management system है। आज के समय में इसका बहुत ज्यादा इस्तमाल किया जाता है इस software Company का नाम है Oracle Corporation। Larry Ellison और उनके दो दोस्त इस corporation के CO-Founder थे।

यह एक object-relational database management system है। इसका नाम इसके CO-Founder Michael Widenius की बेटी के नाम पे रखा गया था और SQL मतलब Structured Query Language। इस DBMS Software Company का नाम है mySQL AB जिसका गठन 1995 में हुआ था। अब इसके मालिक है Oracle Corporation।

यह एक Database का Product है। यह RDBMS है मतलब Relational Database Management System है। DB2 का इस्तमाल Data को database में Store, Analyze और Retrieve करने के लिए किया जाता है। db2 Object Oriented के Concept को भी फोलो कर रहा है।

Database Operations की जानकारी

Database के उपर निचे दिए गए सारे operation होते हैं। एक एक करके Detail में इन्हें समझते हैं।

अगर कुछ data Store करते हैं तो उसे Insert Operation बोलते हैं। जैसे एक Student Database है वहां आप Data Insert करते हैं Name, Roll, Mark, City।

DATA या एक Record को Database से Delete करते हैं, तो इस Operation को Delete Operation कहते हैं। Delete करने के लिए कुछ Programming Language का भी इस्तमाल कर सकते हैं।

जो Information या Data पहले से मोजूद है और उसमे आप बदलाव कर रहे हैं तो उसे Update कहते हैं। मै अभी भी वही उदहारण लूँगा, कोई Student की family दूसरी जगह Shift हो गई है तो आपको Database से Address बदलना होगा इसे ही Update कहते हैं।

4. Search/Access

एक ही Information को ढूंडना या Group of Information को ढूंडना इसी को Search या Access Operation कहते हैं। जैसे कोई Result देखना, Balance Inquiry करना, ट्रेन टिकट Available है या नहीं देखना यह सब एक एक Search Operation है।

डेटाबेस मॉडल के प्रकार

Database में Data Logically कैसे Store, Organised और Manipulate किया गया है और Database का Logical Structure कैसा होना चाहिए यह Data Model आपको बताता है।

आप को एक उदाहण से समझता हूँ, आपको बोला गया की आपके Family Detalis की जानकारी लिख के लाओ। कुछ इस तरह से आप लिख सकते हो एक Table बनाके भी लिख सकते हो। दूसरा बिना table बनाए भी लिख सकते हो और तीसरा mummy पापा का नाम उसके निचे बचों के नाम और उनके निचे उनके बचों के नाम।

यह तिन जो तरीके थे ये एक एक Data Model है। वैसे ही Database Design में इन्ही तिन Models का इस्तमाल किया जाता है।

• Hierarchical Model
• Network Model
• Relational Model

1. Hierarchical Model

इस Model का Structure Tree Structure जैसे दीखता है। इस Model में Records को अपसा में जोड़ने के लिए Tree Structure को Follow किया जाता है। Tree में Nodes और Branches होते हैं।

इसका मतलब जैसे पेड़ के सखा होते हैं वैसे ही इसमें भी होते हैं। यह Tree ही Database के Logical Structure को Represent करता है। निचे इस Model का एक Structure है।

2. Network Model

Network Model तो वैसे काफी Powerful है लेकिन Complicated भी है। क्यूंकि इसमें सारे Nodes/Table आपस में Linked रहते हैं। इस Model को Graph Structure में Represent कर सकते हैं। Department, Student, Course और Professor या चरों आपस में कैसे Linked है आप निचे देख सकते हो।

3. Relational Model

यह model बहुत powerful और simple है। बहुत ज्यादा Flexible और Natural है। इस Data Model का Structure Table जैसे ही होता। Table को Database की भाषा में Relation कहते हैं। इसीलिए इसका नाम भी Relational Model हैं। यह Table जैसे होता है, इसलिए इसमें Rows और Column होते हैं।

Relational Model में Rows को Record कहते हैं और Column को Field कहते हैं। इस Model का प्रस्ताव E। F Codd दिए थे जब वो IBM में थे। इस Model में Unique Field को Key कहते हैं। और इन Keys के जरिए Tables को आपस में Connect किया जाता है। एक Student Table में Roll no, Primary key होती है।

Database के Components

मुख्य तिन Component होते हैं एक

1. Database User

यह वो User है जो DB को कहीं से भी Access करता है और सर्च करता है। जैसे आप भी एसे ही User हैं, Google में कुछ सर्च कर लेते हैं, पढने के बाद पढ़ लेते हैं। किंतु अंदर क्या है और कैसे Store किया गया है उसकी जानकारी आपके पास नहीं होती।

DBA का Full Form है Database Administrator , इसको Manager कहते हैं। जो पुरे System चलता है। ये User की Needs को समझता है और उसके हिसाब से Manage और Update करता है।

3. Application Program

यह DBMS Software Program है। इसको पुरे DB को Manage करने के लिए इस्तमाल किया जाता है। DBMS क्या है इसकी जानकारी मिल ही जाएगी उपर देखेंगे तो। ये थी कुछ जानकारी Components के बारे में।

Database का उपयोग

इंटरनेट पर आज जो भी है उन सबके पीछे Database का उपयोग किया गया है। डेटा के बिना किसी भी चीज़ का कोई भी महत्व नहीं है। जिससे आप अनुमान लगा सकते हैं कि  Database का उपयोग  कहाँ कहाँ किया जाता है।

1. शॉपिंग वेबसाइट

इंटरनेट पर ऐसे बहुत सारे शॉपिंग वेबसाइट उपलब्ध है। जो डेटाबेस का उपयोग करती है। उदाहरण के तौर पर सबसे अधिक पॉपुलर शॉपिंग वेबसाइट Amazon और Flipkart को देख सकते हैं। यहाँ User के Information जैसे नाम, पता, मोबाइल नंबर इत्यादि से लेकर ऑर्डर लिस्ट आदि सब डेटाबेस पर स्टोर होते हैं।

2. सोशल मीडिया

सोशल मीडिया! इंटरनेट पर सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले साइट्स हैं। सोशल मीडिया भी डेटाबेस का इस्तेमाल करती है। सोशल मीडिया वेबसाइट पर बहुत सारे User होते हैं। उन सभी के बहुत सारे Information से लेकर के उनके Messages, Post, Status इत्यादि डेटाबेस में ही स्टोर किए जाते हैं।

3. ऑनलाइन वीडियो

ऑनलाइन वीडियो स्ट्रीमिंग तो आपने किया ही होगा। ऑनलाइन वीडियो स्ट्रीमिंग के लिए भी डेटाबेस का उपयोग किया जाता है। ऑनलाइन वीडियो स्ट्रीमिंग वेबसाइट अपने वीडियो के अलावा User के जानकारी को भी Database में Store रखता है।

4. ऑनलाइन गेमिंग

ऑनलाइन गेम खेलना किसको पसंद नहीं होगा। आपने भी ऑनलाइन गेम जरूर खेला होगा। आपको बता दूँ कि सभी ऑनलाइन गेम डेटाबेस का उपयोग नहीं करती है। लेकिन ऑनलाइन गेमिंग में भी डेटाबेस का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए आप सबसे अधिक पॉपुलर गेम PubG को देख सकते हैं।

बैंक को तो आप सभी लोग जानते ही होंगे। यहाँ पर भी डेटाबेस का उपयोग किया जाता है। आप कभी भी अपने बैंक खाता से लेन देन कर लें। वो सभी बैंक डेटाबेस में स्टोर होते हैं। तभी तो आपके पासबुक पर बहुत पहले के Transactions भी प्रिंट हो जाते हैं।

डीबीएमएस में SQL क्या है?

स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज (SQL) एक मानकीकृत प्रोग्रामिंग भाषा है जिसका उपयोग रिलेशनल डेटाबेस को प्रबंधित करने और उनमें डेटा पर विभिन्न संचालन करने के लिए किया जाता है।

हम Database का उपयोग क्यों करते हैं?

Database हमें बड़ी मात्रा में डेटा के साथ कुशलता से काम करने में मदद प्रदान करता है। वे डेटा को अपडेट करना आसान और विश्वसनीय बनाते हैं, और वे सटीकता सुनिश्चित करने में मदद करते हैं।

Database क्यों बनाया गया है?

Database को पारंपरिक पेपर-आधारित सूचना भंडारण की सीमाओं को हल करने के लिए बनाया गया है।

आज आपने क्या सीखा

मेरी यही कोशिश रहती है की आपको इस लेख डेटाबेस क्या है – What is Database in Hindi की पूरी जानकारी आपको मेरे एक ही लेख में मिल जाए। आज आप सिख ही गए हैं डेटाबेस सिस्टम क्या है और Database Model in Hindi। थोडा अछे से समझाने के लिए कुछ Example लेके आपको समझाने की कोसिस किआ है।

उमीद है ये लेख आपको पसंद आया होगा, कैसा लगा आप जरुर निचे comment कर के बताइए। अगर अभी बी कोई सवाल आप पूछना चाहते हो तो निचे Comment Box में जरुर लिखे।

और कोई सुझाव देना चाहते हो तो जरुर दीजिये। हमारे Blog को अभी तक अगर आप Subscribe नहीं किये हैं तो जरुर Subscribe करें इसे आपको नई जानकारी मिलती रहेंगी और Technology के खेत्र में Update रहेंगे। चलो बनायें Digital India जय हिंद, जय भारत, धन्यवाद।

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Chandan Prasad Sahoo

Chandan इस हिंदी ब्लॉग के Founder हैं। वोह एक Professional Blogger हैं जो SEO, Blogging, Make Money Online से जुड़ी विषय में रुचि रखते है। अगर आपको ब्लॉगिंग या Internet जुड़ी कुछ जानकारी चाहिए, तो आप यहां बेझिझक पुछ सकते है।

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Thanks u sir lakin mera ek question h . What is tuple and what is cardinals and what is candidates key. And atternate key and composit key

• Tuple: Ye ek row hota hai database table me, jisme specific entry hoti hai.
• Cardinals: Ye total number of rows (tuples) ko batata hai ek table me.
• Candidate Key: Wo keys hote hain jo uniquely har tuple ko identify kar sakte hain.
• Alternate Key: Candidate keys me se primary key ke alawa bache huye keys.
• Composite Key: Jab do ya do se zyada columns ko combine karke ek unique key banai jati hai.

Umeed hai ye information aapke kaam aayegi! Kuch aur jaanna ho toh pooch sakte hain.

मैंने आज आपके ब्लॉग में “डेटाबेस क्या है?” पढ़ा। यह बहुत ही informative और well-written था। आपने डेटाबेस के बारे में बहुत ही आसान और सरल शब्दों में समझाया है। यह blog post उन लोगों के लिए बहुत helpful होगा जो डेटाबेस के बारे में नहीं जानते हैं।

मैंने आपके ब्लॉग में दिए गए उदाहरणों को भी बहुत पसंद किया। वे बहुत ही समझने में आसान थे और उन्होंने मुझे डेटाबेस के बारे में और अधिक समझने में मदद की।

कुल मिलाकर, मुझे आपका ब्लॉग बहुत ही अच्छा लगा। यह informative, well-written और helpful था। मैं इसे उन लोगों को भी recommend करूंगा जो डेटाबेस के बारे में जानना चाहते हैं।

Bahut Bahut Dhanyawad Aapka Sudhir Ji.

Aapka tahdil se thanks

Good content

BESTOWED TRUBITCOINE KNOWLEDGE, HOW TO INVEST IN

Bhaii teacher se achha explain kiya apne

बहुत ही अच्छे ढंग से एक्सप्लेन किया है भाई

testing the data

बहुत बढ़िया जानकारी दी है आपने कोई भी फॉर्म हो A4 साइज का उसे ऑनलाइन fill करके हम उसको पीडीएफ में कैसे कन्वर्ट करे

Thanks a lot………

Helping me.

Thank you for helping me

Very nice sir ☺️and thanks

It’s real like a class teacher ☺️

Thanks Sairin ji.

Thank you so much sir

You are the best

Thanks Rajnish ji.

कंप्यूटर की पूरी जानकारी मुझे चाहिए

Very nice guide… Thanks for you alot of

sir bhot ache se smjh aaya hai.. jo apne likha hai… very clarification in your notes thanks

Welcome Simran ji, yadi dusre kisi topic par notes chahiye tab aap hame email kar sakte hain ya comment mein puch sakte hain.

how to learn database in hindi with prectical

You can follow some books available in market or online video courses.

Good job sir Mai o’level ki taiyari kr rha hu sir Thank you sir Please next page upload sir thank so much sir

Thanks Pradeep ji. We will try.

Sir linex ke effect & said effect me bare me kuchh bataye Aur Databese ki jankari ke Lia thanks sir

database restore karte samay kya khayal rakhna chahiye.

क्या DBA सिखने के लिये कोइ programming knowledge की जरुरत है अगर हा तो क्या क्या पढना परेगा |

no programmimg language required expert sql language.

Bhot accha hai ye sari confusion katam ho gayi …. Thankyou. ….

database ke baare me ye ek bahut hi important post hai. Mujhe ess se bahut hi achchi jaankari mili.

Dhanyawad Sant lal ji.

DBA .thanks sir mujhe apki Jaan bahut Achi lagi .aaj ke yug Mai technology Ka passion hai duniya Mai log technology ke Ander technology dhundti hai …..Ane wala time technology se hi Hoga…..

ji sahi kaha raji bhai aapne.

Hello sir abhi ke generation men kain sa dbms model aur kiss type ka DBMS use ho rahe hain

आपने इसे बहुत ही अच्छे तरीके से एक्सप्लेन किया हुआ है जो बहुत ही आसान एवं सरल शब्दों में दिया हुआ है

Thnx for this chapter

Kya Kisi ke phone ke whatsup ki purani delete ki gai history ki database ke thru ya fir crome per Dekh skte h process ke sath btaiye

Agar aap kuch delete kar dete hai to use aap wapis nahi laa sakte.

It is very useful for all….very easy to understand

thanks for Helpful Information…..kindly Provide Computer Network related information in Hindi

Hey vishal you can check our other articles in the blog.

Thankyou sir for this article

Thnks sir nyc

Chandan sir……Dbms ki information krna tha….JB apki side pr aaya to sach m ek bar m hi apka pakkka vala fan ho gya… Kya style h kisi v questions Ko btane ka….very useful Thanks sir

Dhanyawad Mangesh ji. Jald hi aapko aur bhi details mein articles pradan kiye jayenge. Agar kisi topic par janna hai to jarur contact karen.

computer ka pura syllbus krwa do sir …………

Ji karwa sakte hain. Bas aapko computer ka pura syllabus mujhe is email par send karen. [email protected]

Type of dbms???????

Relational Database Management Systems Hierarchical Database Management Systems Network Database Management Systems Object-oriented Database Management Systems

Very usefull for students

Sir, ye b tree kya h iske bare me bataiye .sir, apki post bahut helpful h,thank u sir.

Your post are very simplest and easy to understand for all. Thank sir

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Thankyou so much sir

thanks chandan .very usefull information in simple words

Thanks Chetna.

Very good sir

Thanks for your information.

Data base ki sari jankari Diya hua hai magar iske bare me aur acchi acchi Jankari mil sakti hai so all of you them Thank……

Structure of relational database in hindi please give detail definition

Very very thanku

Hello sir.. awesome knowledge you have given… actually i want to work on affiliated marketing but how…did explain properly..

Thanks chandan

Very nice sir

Thanks it was more worthy post for me

Kay ap ye bta sakte h ki data based job government se related hoti h ys nhi

sir hierarchical model ke bare me thoda aur bata sakte hai kya

Mera B.Ed. ka exam tha uska ek paper ICT ka tha Kitab se samjh nhi aa rha tha Aapki post padhkar bahut axa laga Thanks

Apka bhi bahut bahut dhanyabaad.

Bahut achha h

hello sir db basic information is better .but or details provide in next block

I want some more details about that Please sir.

Hello Bhavesh ji, you will get it soon. Keep reading our blog for more.

Very nice Sir Database samjhane Ke liye. Ye mere liye Janna Bahut jruri tha. Thank you so much Sir

Sir thank you for given information about db

Thank you so much sir.this is very helpful for me.thanks a lot.

Very nice sir…. D BASE ke bare me our ditels me btaiye………………..

Hello Yugal, Welcome. अधिक जानकारी के लिए आप हमें हमारे Community में अपने सवाल पूछ सकते हैं https://ask.hindime.net/ जहाँ आपको आपके सारे सवालों के जवाब बहुत ही जल्द मिल जाएगी.

nice post sir

बहुत बढ़िया पोस्ट सर ! मै आपका बड़ा फैन हु आपकी प्रत्येक नई पोस्ट ध्यान से पढना हु, यह कहने में मुझे कोई हर्ज नही हैं. आपकी वेबसाइट नवींन ज्ञान और अच्छे पाठक अनुभव से इंडिया की सबसे बेहतरीन वेबसाइट में से एक हैं. मैंने भी आप से प्रभावित होकर एक ब्लॉग स्टार्ट किया हैं. मेरे ब्लॉग का पता हैं, हैं. एक बार कृपा कर जरुर देखे और कुछ सुझाव दे. सर

Raj जी धन्यबाद राज. आपके साईट के लेख बहुत अच्छे. बस आपको SEO के उपर ध्यान देना है.BLOG का DESIGN ओर थोडा Attractive बनाएं

good post bro. keep up the good work

Thanks Manoj.

Manoj जी सुक्रिया, आपको Database संभंदी और भी जानकारी चाहिए तो reply करें.

Foxpro k bare me batayen Or database kya hai uske defination or data kya hai inke bre main batayn jara

Jarur Sourav ji.

Nice Article sir

Jan Bharat Times सुक्रिया

Array क्या होता है – What is Array in Hindi?

ऐरे क्या होता हैं? (Array kya hota hai) ये एक समान गुण रखने वाले data का संगठित रूप हैं। यह एक जैसे data को एक साथ रखने वाले समूह का नाम हैं। Array एक high-level data structure हैं। जिसका उपयोग उच्च-स्तरीय भाषा में किया जाता हैं। जैसे – C , C++, Python , Java , etc.

ये वह data structure हैं, जिसमें पहले से ही elements की quantity का चयन किया जाता हैं। इसमें प्रत्येक elements को एक sequence में अंक दिए जाते हैं। इसमें उपयोग किये गए सभी elements में एक जैसे गुण पाए जाते हैं। अर्थात समस्त elements की संरचना एवं quality एक जैसी ही होती हैं।

इन सभी elements को अनेकों स्थान मे store न कर एक ही स्थान में sequence के साथ store किया जाता हैं। किसी कारण वश अगर हमें किसी एक element में उचित संशोधन करना हैं तो हम direct उस element का चयन कर उसमें उचित संशोधन कर सकते हैं।

नीचे पोस्ट में आप निम्नलिखित टॉपिक के बारे में पढ़ेंगे: –

• ऐरे क्या है – What is Array in Hindi?
• ऐरे कैसे काम करता है
• ऐरे कितने प्रकार के होते है
• ऐरे की विशेषताएं
• ऐरे के लाभ और हानि

ऐरे क्या होता हैं? (Array Kya Hota Hai)

Arrays एक समान डाटा का समूह हैं। जो एक जैसे elements के data को एक साथ store करने का कार्य करता हैं। इसकी प्रक्रिया मे इसके elements का चयन पहले ही करना पड़ता हैं, जिस कारण ही इसको Array का नाम दिया गया हैं।

Arrays को “group of elements” के नाम से भी जाना जाता हैं, क्योंकि इसमें elements को कई groups में divide किया जाता हैं। तब जाकर इसके कार्य करने की प्रक्रिया को अंतिम चरणों तक ले जाया जाता हैं।

ये हमे निश्चित डाटा को store कर उसे access करने और उसके बाद उसमें उचित संशोधन करने की अनुमति प्रदान करता हैं। जिस कारण इसका उपयोग करना अत्यंत सरल हो जाता हैं।

हम इसके group of elements को किसी निश्चित उद्देश्य से insert कर edit कर सकते हैं, और इसके formula (int a [no]) का उपयोग कर हम अपनी आवश्यकता अनुसार output प्राप्त कर सकते है।

सम्बंधित पोस्ट – कंप्यूटर साइंस की सम्पूर्ण जानकारी कंप्यूटर प्रोग्रामिंग क्या होती है अल्गोरिथम क्या होती है जाने जावास्क्रिप्ट लैंग्वेज कैसे सीखे PHP क्या है इसका उपयोग

Array कैसे काम करता हैं

Array का उपयोग अनेकों उच्च स्तरीय भाषाओं की संरचना के आधार पर किया जाता हैं। बात करें C और C++ उच्च स्तरीय भाषा की तो इसमें सर्वप्रथम इनके syntax को लिया जाता हैं, विभिन्न उच्च स्तरीय भाषाओं का अलग-अलग syntax होता हैं। उसके बाद Array को लगाया जाता हैं और फिर आप अपनी आवश्यकता अनुसार इसमें elements का उपयोग कर सकते हैं।

उदाहरण: C और C++ का syntax “integer” होता हैं। उसके बाद Array को “A” code देते हैं, फिर elements की संख्या।

int A [5] (int is integer, A is Array and 5 is total no of elements)

इसमें elements की कुल संख्या 5 दर्शायी गयी हैं। परंतु अनेको जगह इसकी संख्या को 0-4 से शुरुआत किया जा सकता हैं।

माना आपको अपनी कक्षा में 66 बच्चों की age को read करना हैं। आपको सर्वप्रथम ऊपर बताए गए formula का उपयोग करना पड़ेगा – Int age [66].

माना हमें किसी 5 संख्या का Array करना हैं तो, int a [5] = 【1,4,42,5,52】

आप अपनी आवश्यकता अनुसार elements की संख्या में बदलाव कर सकते हैं। इसका उपयोग करने हेतु elements को कोई fix संख्या देना अनिवार्य होता हैं।

ऐरे के प्रकार – Types of Array in Hindi

Array को तीन भागों में विभाजित किया जाता है –

• One-dimensional
• Two-dimensional
• Three-dimensional

One-dimensional Array in Hindi

इस प्रकार में single subscript का उपयोग किया जाता हैं। इसमें 5 elements की एक single line होती हैं। जिसके अंतर्गत array के समस्त कार्यों का निष्पादन किया जाता हैं। इस प्रकार के dimension के निर्माण में int a [no of element] का उपयोग किया जाता हैं। इसमें row और columns का structure एक लाइन में होता हैं।

Two-dimensional Array in Hindi

सामान्य शब्दों में अगर हम 5 elements में एक और किसी elements को जोड़ते हैं तो उसे two-dimensional कहा जाता है। 2 प्रकार के elements को एक साथ जोड़ कर जब एक dimension का निर्माण किया जाता हैं तो उसे 2D array के नाम से जाना जाता हैं। e.g. int a [4] [5] इसमें 4 row हैं और 5 columns.

Three-dimensional Array in Hindi

3D Array में इसके elements को तीन भागों में विभक्त कर दिया जाता हैं। e.g. int a [2] [3] [3]. इसमें [2] पेज row को दर्शा रहा हैं, [3] row और अंतिम [3] column को दर्शा रहा हैं। अर्थात इसमें 3 dimensions को add किया जा रहा हैं। जिस कारण इसे 3D array के नाम से जाना जाता हैं।

ऐरे की विशेषता – Characteristics of Array in Hindi

• Array को सीधे access किया जा सकता हैं।
• इसमें elements का चयन पहले ही कर लेना पड़ता हैं।
• इसमें एक साथ एक प्रकार के data को ही store किया जा सकता हैं।
• इसका उपयोग या विश्लेषण index और value के आधार पर किया जाता हैं।
• इसको निर्देश देने हेतु जिन formulas का उपयोग किया जाता हैं, वह अत्यंत सरल और छोटे होते हैं। जिस कारण यह जटिल कार्यो को सरल बना देता हैं।

ऐरे के लाभ और हानि – Advantages and Disadvantages of Array in Hindi?

लाभ (Advantages): –

• Array का short code (a) हैं, जिसका उपयोग कर हम विभिन्न प्रकार के जटिल और उलझाऊ कर्यो को आसानी से सम्पन्न कर सकते हैं।
• ये random access की सुविधा प्रदान करता हैं, जिसकी सहायता से हम किसी भी elements का चयन कर सकते हैं।
• इसमें हम data value का चयन कर उसे आसानी से access कर उसमें संशोधन कर सकते हैं।
• Complex data structure के लिए यह अत्यंत लाभदायक हैं।

हानि (Disadvantage): –

• इसमें elements की संख्या fix होती हैं। जिस कारण इसमें संशोधन करने में जटिलताओं का सामना करना पड़ता हैं।
• इसमें data equipment इतना ज्यादा उपयोग होता हैं, की इसका कार्य जटिल हो जाता हैं।
• हमें अगर किसी एक element को delete करना हैं तो उस space को अन्य elements की सहायता से cover करना पड़ता हैं। जो कि एक लंबी process मालूम पड़ती हैं।
• हमें array का उपयोग करने से पहले ही इसको storage allowed करानी पड़ती है, अगर बीच मे हमे ज्यादा storage की आवश्यकता पड़े तो हम वह नही कर सकते।

निष्कर्ष – Conclusion

Array समान data का एक संगठित रूप हैं, जो एक समान आकड़ो को store कर उनका एक समूह बनाता हैं। इसमें कुछ विशेष elements की सहायता से आंकड़ो को संचित रखा जाता हैं। इसके किसी group को access करना बहुत आसान होता हैं।

यह अपना कार्य sequence के माध्यम से पूर्ण करता हैं। उदाहरण स्वरूप अगर हमें 5 elements का निर्माण करना है तो हमें int a [5] लिखना होता हैं और अगर हमें 3 स्थान वाले element का चयन करना है तो int [3] लिखना होता हैं।

तो दोस्तों आज आपने जाना कि ऐरे क्या होता हैं? (Array kya hota hai) अगर आपको हमारी यह पोस्ट पसंद आई हो तो इस पोस्ट को अपने अन्य मित्रों के साथ अवश्य शेयर करें।

2 thoughts on “Array क्या होता है – What is Array in Hindi?”

hello bro i am also blogger bro google will not suspend your blogger if you make hacking based post plelase replay

John, क्या यही आपका सवाल है, ब्लॉग पर हैकिंग से सम्बंधित पोस्ट डालने पर गूगल आपके ब्लॉग को ससपेंड कर देगा? जी हाँ, अगर उससे यूजर की सिक्योरिटी को खतरा हो तो।

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Data Entry Kaise Karte Hain : डाटा एंट्री कितने प्रकार की होती है

• Updated on  
• दिसम्बर 23, 2023

बहुत से लोगों को यह नहीं पता कि डाटा एंट्री क्या होता है? डाटा एंट्री जॉब कैसे पा सकते हैं? मोबाइल से हम लोग डाटा एंट्री कैसे कर सकते हैं? तथा मोबाइल से डाटा एंट्री करने पर उसकी जॉब सैलेरी कितनी होती है? तो इस आर्टिकल में इन्हीं बिंदुओं के बारे में बताया गया है और आपको डाटा एंट्री करने के लिए कुछ चीजों का ज्ञान होना भी बहुत जरूरी है वह भी आपको बताएंगे। आज अधिकतर लोगों के पास मोबाइल फोन है और उनमें से भी 90% के पास स्मार्टफोन है और सभी लोग यह चाहते हैं कि वह अपने मोबाइल फोन से ऑनलाइन पैसा कमाएं। इस आर्टिकल में हम मोबाइल फोन से पैसे कमाने का सबसे आसान तरीके के बारे में जानेंगे। तो चलिए जानते हैं Data Entry Kaise Karte Hain के बारे में।

This Blog Includes:

Data entry kya hota hai, डाटा एंट्री कितने प्रकार के होते हैं, डाटा क्या है, डाटा एंट्री नौकरी कैसे पाएं, मोबाइल से डाटा एंट्री नौकरी कैसे करें, डाटा एंट्री कैसे करें, टाइपिंग स्पीड, कम्प्यूटर ज्ञान, डाटा एंट्री कैसे सीखे, दुनिया के टॉप विश्वविद्यालय, टॉप भारतीय यूनिवर्सिटी, आवेदन प्रक्रिया , आवश्यक दस्तावेज , बेस्ट डाटा एंट्री जॉब.

दोस्तों किसी भी काम को करने से पहले हमें यह जानना बहुत जरूरी होता है कि आखिर वह है क्या? इसीलिए अब हम Data Entry Kaise Karte Hain बारे में जानेंगे।

• दोस्तों डाटा एंट्री एक बहुत ही आसान काम है यह काम खासकर स्टूडेंट्स और हाउसवाइफ जैसे लोगों के लिए जो कि पार्ट टाइम काम करके कुछ पैसा कमाना चाहते हैं।
• दोस्तों डाटा एंट्री जॉब में आपको किसी कंपनी, अस्पताल, सरकारी कार्यालयों जैसे विभाग में काम करने का मौका मिलता है। इसमें आपको इन विभागों की डाटा एंट्री करनी होती है। 
• डाटा एंट्री जॉब में आपको बस दिए गए जानकारी को डाटा के तौर में स्टोर करना होता है।
• डाटा एंट्री के काम को आप एमएस वर्ड, एमएस एक्सेल, नोट पैड जैसे सॉफ्टवेयर में काम करना होता है। डाटा एंट्री जॉब में आपको बहुत सारे प्रकार के डाटा मिलेंगे जिसको आपको उस कंपनी के वेबसाइट या उस विभाग की वेबसाइट में डाटा एंट्री करनी होती है।
• ऐसी बहुत सारी प्राइवेट कंपनियां हैं जोकि आपको डाटा एंट्री की नौकरी प्रदान कराती है। इसमें आपको उस कंपनी के एम्प्लोयी की फुल डिटेल्स की जानकारी को डाटा के तौर पर स्टोर करना होता है।
• इसमें आपको कंपनी या विभाग द्वारा डाटा उपलब्ध कराई जाती है आपको बस इस डाटा को देखते हुए कंपनी की वेबसाइट में एंट्री करना होता है।
• डाटा एंट्री जॉब के लिए ज्यादा शैक्षणिक योगिता की जरूरत भी नहीं पड़ती है आपको बस कंप्यूटर की अच्छी जानकारी होनी चाहिए।
• अगर आपने 10वीं तक पढ़ाई की है तो भी आप डाटा एंट्री की जॉब को पा सकते हैं।

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दोस्तों जैसे-जैसे कंपनियां और इंडस्ट्री बढ़ रही है डाटा एंट्री जॉब की मांगी बहुत तेजी से बढ़ रही है। हर साल लगभग लाखों लोग डाटा एंट्री के काम को करते हैं और अच्छा पैसा कमा लेते हैं। इसलिए यह जानना बहुत जरूरी है कि Data Entry Kaise Karte Hain और यह कितने प्रकार की होती है।

डाटा एंट्री जॉब कई तरह के होते हैं जो इस तरह है :

• ऑनलाइन फॉर्म भरना
• ऑनलाइन सर्वे जॉब
• कैप्चा एंट्री जॉब
• कॉपी और पेस्ट जॉब
• फ़ॉर्मेटिंग और एडिटिंग जॉब
• इमेज से टेक्स्ट डेटा एंट्री
• ऑडियो टू टेक्स्ट
• मेडिकल ट्रांसक्रिप्शनिस्ट
• ऑनलाइन डेटा कैप्चरिंग जॉब
• ईमेल प्रोसेसिंग
• डेटाबेस अपडेट कर रहा है
• कैटलॉग डेटा एंट्री ऑपरेटर
• पेरोल डाटा एंट्री ऑपरेटर
• वेब आधारित में डेटा दर्ज करना
• कंटेंट राइटिंग

दोस्तों आपको इतने सारे डाटा एंट्री के जॉब मिल सकते है इसमें आपको कुछ करना नहीं होता है सारी की सारी जानकारी आपको आपके क्लाइंट द्वारा दी जाती है आपको बस वह सारी जानकारी एमएस वर्ड एमएस एक्सेल नोटपैड पीडीएफ के फॉर्म में तैयार करना होता है।

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कम्प्यूटर की भाषा में हर उस एंट्री को डाटा कहा जाता है जिसे हम इनपुट डिवाइस जैसे किबोर्ड, माउस आदि की सहायता से कम्प्यूटर में दर्ज करतें है। यानी यदि हम किबोर्ड की सहायता से कुछ टाइप करतें है तो हमारे द्वारा टाइप किये गये शब्द डाटा कहलाते हैं। इसी तरह कोई वीडियो या इमेज अपलोड करतें है तो कम्प्यूटर के लिए वह भी डाटा ही होता है।

तो आप को पता चल गया है की डाटा क्या है? ये तो जाहिर सी बात है की आप डाटा एंट्री तो समझ ही गये होंगे। अगर साफ़-साफ़ शब्दों में कहें तो किसी भी डाटा को कम्प्यूटर में फीड करना ही डाटा एंट्री कहलाता है. आपको समझाने के लिए उदहारण के तौर पर जैसे की बेंक में ग्राहक के नाम और पते को कम्प्यूटर में फीड करना।

ऑनलाइन डाटा एंट्री वर्क के लिए आपके पास में ये कुछ स्किल होनी भी जरूरी होती है।

• अंग्रेजी भाषा की बेसिक नॉलेज
• कंप्यूटर बेसिक नॉलेज
• अच्छी अंग्रेजी टाइपिंग स्पीड
• इंटरनेट का ज्ञान
• आपकी रुचि और विश्वास

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Data Entry Kaise Karte Hain दोस्तों अब मैं आपको ऑनलाइन डाटा एंट्री जॉब कैसे पाए इसके बारे में स्टेप बाय स्टेप बताऊंगा।

• डाटा एंट्री जॉब आपको बहुत आसानी से मिल जाएगी बस आपको थोड़ा धैर्य रखना होगा।
• आज के समय में ऑनलाइन डाटा एंट्री जॉब आपको बहुत ही आसानी से बहुत सारी वेबसाइट में मिल जाएंगे।
• डाटा एंट्री जॉब को पाने के लिए आपको बस इन वेबसाइट में जाकर सबसे पहले अपना एक अच्छा प्रोफाइल बनाना होता है।
• आप अपने प्रोफाइल में उन सारी स्किल के बारे में बताइएगा जो कि आपके अंदर है और जिससे कि आप डाटा एंट्री के जॉब को बहुत अच्छे से कर सकते हैं जैसे कि टाइपिंग स्पीड, कंप्यूटर का बेसिक नॉलेज, डाटा प्रोसेसिंग, एमएस वर्ड, एमएस एक्सेल यह सारी जानकारी आपके प्रोफाइल को बहुत ही आकर्षित बनाती है जिससे कि आपके सिलेक्शन के चांस बढ़ जाते हैं।
• प्रोफाइल बनाने के बाद आपको उस वेबसाइट में डाटा एंट्री के जॉब के लिए अप्लाई करना होता है।
• डाटा एंट्री का काम आपको बहुत आसानी से मिल जाएगा पर आपको यह जरूर ध्यान में रखना होगा कि आप किसी गलत वेबसाइट में या गलत क्लाइंट के लिए काम ना करें
• इस काम में बहुत से ऐसे वेबसाइट है जहां पर आपसे डाटा एंट्री  का काम तो करा लिया जाता है पर आपको पैसे नहीं दिए जाते हैं। इसीलिए किसी भी वेबसाइट में डाटा एंट्री की जॉब अप्लाई करने से पहले अच्छी तरह से जांच कर ले।
• अगर आपने किसी भी वेबसाइट में डाटा एंट्री की जॉब के लिए अप्लाई किया है तो सबसे पहले आप उस वेबसाइट को https://www.bbb.org/ में चेक कर सकते हैं अगर वह वेबसाइट इस सर्च इंजन में है तो ही आप उस पर काम कर सकते हैं।

दोस्तों अभी सभी के पास लैपटॉप नहीं है पर सभी के पास स्मार्टफोन जरूर है। जिनके पास स्मार्टफोन है और वह डाटा एंट्री की जॉब को करना चाहते हैं तो उनके मन में सबसे बड़ा सवाल यही होता है कि मोबाइल पर Data Entry Kaise Karte Hain करें। अब मैं आपको इस सवाल का जवाब बहुत ही विस्तार से दूंगा।

• दोस्तों जैसा कि हमने जाना कि डाटा एंट्री की जॉब आपको बहुत सारे वेबसाइट में मिल जाएगी।
• अभी इन सभी वेबसाइट में अपनी अपनी मोबाइल एप्लीकेशन बना ली है आप इन मोबाइल एप्लीकेशन को अपने मोबाइल में इंस्टॉल कर सकते हैं और डाटा एंट्री की जॉब के लिए अप्लाई कर सकते हैं।
• इससे आपको काम पाना बहुत आसान हो जाता है तथा काम करना और अपने क्लाइंट से पेमेंट लेना भी बहुत ही आसान हो जाता है।

दोस्तों मोबाइल में डाटा एंट्री जॉब करने के लिए बहुत सारे सॉफ्टवेयर आते हैं जिसके जरिए आप अपने मोबाइल में आराम से डाटा एंट्री के काम को कर सकते हैं जैसे कि

• google docs
• MS  Excel 
• Microsoft Word

इन सारे सॉफ्टवेयर में आपको डाटा एंट्री करने के सारे टूल दिए जाते हैं जिसकी मदद से आप डाटा एंट्री जॉब को बहुत ही आसानी से मोबाइल पर कर सकते हैं।

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डाटा एंट्री करने के लिए आपको क्लाइंट द्वारा डाटा दिया जाता है उसी डाटा को आपको डिजिटल फॉर्म में भरना होता है जैसे कि आपको क्लाइंट द्वारा दिए गए डाटा को एमएस वर्ड, एक्सेल, पीडीएफ में लिखना होता है कोई भी कंपनी अपनी डेटाबेस को अपडेट कराने के लिए डाटा एंट्री का कार्य कराती है वह अपने डाटा एंट्री ऑपरेटर को अपनी कंपनी की डाटा को देती है और उस ऑपरेटर को इसी डाटा को कंप्यूटर या मोबाइल के माध्यम से उसके डेटाबेस में लिखना होता है आप डाटा एंट्री कार्य के लिए एमएस वर्ड, एक्सेल, गूगल शीट, गूगल डॉक, पीडीएफ और भी कई सारी सॉफ्टवेयर का इस्तेमाल कर सकते हैं।

• अगर आपका डाटा एंट्री का कार्य स्कैनिंग वाला है तब आप अन्य सॉफ्टवेयर का इस्तेमाल करके बहुत सारी डॉक्यूमेंट को स्कैन करके अपनी क्लाइंट के डेटाबेस में डाल सकते हैं। 
• डाटा एंट्री कार्य में आपको स्पेलिंग चेक और भी कई सारी डाटा को चेक करना ही होता है विभिन्न विभिन्न प्रकार के डाटा एंट्री कार्य होते हैं।
•  आपको इन सभी डाटा एंट्री कार्यों के लिए अलग-अलग सॉफ्टवेयर का इस्तेमाल करना होता है।
•  डाटा एंट्री के कार्य को करने के लिए आपके अंदर थोड़ी सी टेक्नोलॉजी की जानकारी होनी चाहिए ताकि आप इसकी सहायता से अपनी डाटा एंट्री के कार्य को बहुत आसानी से कर सकें।

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दोस्तों डाटा एंट्री जॉब की सैलरी फिक्स नहीं होती है आपको काम के आधार पर ही सैलरी दी जाती है।

• आप औसतनपार्ट टाइम डाटा एंट्री जॉब से महीने के ₹20000 से ₹30000 आराम से कमा सकते हैं।
• अगर आपने इसे फुल टाइम के तौर पर कर रहे हैं तो आप डाटा एंट्री जॉब से लाखों रुपए तक कमा सकते हैं।
• डाटा एंट्री जॉब की सैलरी क्लाइंट के ऊपर भी डिपेंड करती है।

डाटा एंट्री जॉब से जुड़ी कुछ जरूरी बातें

• अब में आपको कुछ जरूरी बात बताऊंगा जो आपको ध्यान रखनी होंगी डाटा एंट्री जॉब के लिए अप्लाई करने से पहले।
• टाइपिंग की प्रैक्टिस करते रहिए। कोशिश कीजिये कि आपकी टाइपिंग स्पीड अच्छी हो हिंदी और इंग्लिश दोनो में।
• कोशिश कीजिये कि आपकी टाइपिंग में गलतियां न हो।
• अप्लाई करते हुए रिज्यूमे में अपनी टाइपिंग स्पीड के बारे में जरूर लिखिए। इससे उनको आपकी टाइपिंग स्पीड के बारे में पता चलेगा कि आप कितने अच्छे हो।
• आपको अपने आत्मविश्वास को भी बढ़ाना होगा।
•  क्योंकि अगर इंटरव्यू में आप मे आत्मविश्वास नहीं होगा तो आपका पहला इम्प्रैशन अच्छा नहीं होगा। इसलिए कोशिश कीजिये बिना डरे बात करने की।

भाषा के अलावा एक और बात पर ध्यान देना भी जरूरी होता है वो है आपके हाथों के टाइप करने की स्पीड। अगर आपको लगता है की आपके हाथों की टाइप करनें की स्पीड ठीक है तो आपकों एक बार टाइपिंग के नियमों को जरुर पढ़ना चाहिये। आजकल मोबाइल टेबलेट आदि में किबोर्ड होने के कारण हर कोई भी आसानी से टाइप कर लेता है परन्तु मोबाईल में टाइप करने और कम्प्यूटर में टाइप करनें में बहुत फर्क होता है‌।

जाहिर सी बात है की आपको डाटा एंट्री करने के लिए कम्प्यूटर पर ही काम करना होगा और अगर आप कम्प्यूटर पर काम करेंगे तो आपको उसकी अच्छी समझ होनी चाहिए। डाटा एंट्री करते वक्त आपको कई सारे Shortcut को ध्यान में रखना होता है जिससे की आपको काम करने में आसानी हो जाएगी।

वैसे तो डाटा एंट्री ऑपरेटर के लिए कोई विशेष कोर्स करने की जरूरत नही है। अगर ऊपर बताई गई शर्तो को आप सही ढंग से पूरा करतें हो तो आप डाटा एंट्री ऑपरेटर बन सकतें है। इसके आप ITI द्वारा संचालित स्टेनोग्राफर या डाटा एंट्री ऑपरेटर का कोर्स कर सकतें है. इससे आपके इस क्षेत्र में जॉब लगने के चांस बहुत ज्यादा बढ़ जाते हैं। 

ध्यान रखे अगर आप डाटा एंट्री ऑपरेटर बनना चाहे और आप इससे संबधित कोई भी कोर्स कर लेते है तब भी अपनी पढाई को बीच में ना छोड़े, कम से कम ग्रेजुएशन तो पुरा करें। ग्रेजुएशन करने के कई फायदे होते है क्योंकि आजकल अधिकतर भर्ती एवं सरकारी भर्तियो के लिए ग्रेजुएशन अनिवार्य कर दिया गया है।

• CERTIFICATE IN MODERN OFFICE MANAGEMENT AND SECRETARIAL PRACTICE
• CERTIFICATE IN OFFICE ASSISTANT CUM COMPUTER OPERATOR
• CERTIFICATE IN DATA ENTRY OPERATOR
• ITI DATA ENTRY AND OFFICE AUTOMATION COURSE
• DIPLOMA IN OFFICE MANAGEMENT AND SECRETARIAL PRACTICE
• TYPING COURSE
• INTERNET TECHNOLOGY COURSE

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दुनिया भर में करोड़ों प्रसिद्ध विश्वविद्यालय बीडाटा एंट्री से संबंधित विभिन्न कार्यक्रमों को पेश करते हैं। नीचे दुनिया के शीर्ष विश्वविद्यालयों की सूची दी गई है ।

• डर्बी विश्वविद्यालय
• केंटो विश्वविद्यालय
• मिडलसेक्स विश्वविद्यालय
• हडर्सफ़ील्ड विश्वविद्यालय
• ऑ कलैंड विश्वविद्यालय
• हर्टफोर्डशायर विश्वविद्यालय
• बेडफोर्डशायर विश्वविद्याल
• मोनाश विश्वविद्यालय
• पश्चिमी सिडनी विश्वविद्यालय
• शिकागो में इलिनोइस विश्वविद्यालय- शोरलाइट
• दक्षिण ऑस्ट्रेलिया विश्वविद्यालय
• प्रौद्योगिकी के वाइकाटो संस्थान

नीचे उन शीर्ष भारतीय संस्थानों की सूची दी गई है जो अपने छात्रों को डाटा एंट्री से संबंधित कोर्सेज प्रदान करते हैं:

विदेश के विश्वविद्यालयों में प्रवेश के लिए आवेदन प्रक्रिया इस प्रकार है–

• आपकी आवेदन प्रक्रिया का फर्स्ट स्टेप सही कोर्स चुनना है, जिसके लिए आप AI Course Finder की सहायता लेकर अपने पसंदीदा कोर्सेज को शॉर्टलिस्ट कर सकते हैं। 
• एक्सपर्ट्स से कॉन्टैक्ट के पश्चात वे कॉमन डैशबोर्ड प्लेटफॉर्म के माध्यम से कई विश्वविद्यालयों की आपकी आवेदन प्रक्रिया शुरू करेंगे। 
• अगला कदम अपने सभी दस्तावेजों जैसे SOP , निबंध (essay), सर्टिफिकेट्स और LOR और आवश्यक टेस्ट स्कोर जैसे IELTS , TOEFL , SAT , ACT आदि को इकट्ठा करना और सुव्यवस्थित करना है। 
• यदि आपने अभी तक अपनी IELTS , TOEFL , PTE, GMAT , GRE आदि परीक्षा के लिए तैयारी नहीं की है, जो निश्चित रूप से विदेश में अध्ययन करने का एक महत्वपूर्ण कारक है, तो आप Leverage Live कक्षाओं में शामिल हो सकते हैं। ये कक्षाएं आपको अपने टेस्ट में उच्च स्कोर प्राप्त करने का एक महत्त्वपूर्ण कारक साबित हो सकती हैं।
• आपका एप्लीकेशन और सभी आवश्यक दस्तावेज जमा करने के बाद, एक्सपर्ट्स आवास, छात्र वीजा और छात्रवृत्ति / छात्र लोन के लिए आवेदन प्रक्रिया शुरू करेंगे । 
• अब आपके प्रस्ताव पत्र की प्रतीक्षा करने का समय है जिसमें लगभग 4-6 सप्ताह या उससे अधिक समय लग सकता है। ऑफर लेटर आने के बाद उसे स्वीकार करके आवश्यक सेमेस्टर शुल्क का भुगतान करना आपकी आवेदन प्रक्रिया का अंतिम चरण है। 

भारत के विश्वविद्यालयों में आवेदन प्रक्रिया, इस प्रकार है–

• सबसे पहले अपनी चुनी हुई यूनिवर्सिटी की ऑफिशियल वेबसाइट में जाकर रजिस्ट्रेशन करें।
• यूनिवर्सिटी की वेबसाइट में रजिस्ट्रेशन के बाद आपको एक यूजर नेम और पासवर्ड प्राप्त होगा।
• फिर वेबसाइट में साइन इन के बाद अपने चुने हुए कोर्स का चयन करें जिसे आप करना चाहते हैं।
• अब शैक्षिक योग्यता, वर्ग आदि के साथ आवेदन फॉर्म भरें।
• इसके बाद आवेदन फॉर्म जमा करें और आवश्यक आवेदन शुल्क का भुगतान करें। 
• यदि एडमिशन, प्रवेश परीक्षा पर आधारित है तो पहले प्रवेश परीक्षा के लिए रजिस्ट्रेशन करें और फिर रिजल्ट के बाद काउंसलिंग की प्रतीक्षा करें। प्रवेश परीक्षा के अंको के आधार पर आपका चयन किया जाएगा और लिस्ट जारी की जाएगी।

कुछ जरूरी दस्तावेजों की लिस्ट नीचे दी गई हैं–

• आधिकारिक शैक्षणिक टेप 
• स्कैन किए हुए पासपोर्ट की कॉपी
• IELTS या TOEFL , आवश्यक टेस्ट स्कोर 
• प्रोफेशनल/एकेडमिक LORs
• निबंध (यदि आवश्यक हो)
• पोर्टफोलियो (यदि आवश्यक हो)
• अपडेट किया गया सीवी / रिज्यूमे
• एक पासपोर्ट और छात्र वीजा 
• बैंक विवरण 

वैसे तो आप इंटरनेट पर सर्च करोगे तो आपकों 1000 डाटा एंट्री जॉब मिल जाएगी लेंकिन उनमें से सबसे अच्छा और आसान और भरोसेमंद है ये आपको शायद पता नही होगा तो मैं आपके साथ में शेयर करता हूँ। इस पर काम करके आप अच्छे पैसे कमा सकते है और जान सकते हैं कि Data Entry Kaise Karte Hain।

1. कैप्चा एंट्री जॉब :– यह आज के समय में बहुत ही लोकप्रिय हो रही है क्योंकि यह बहुत ही आसान है। बस इसके लिए आपको कैप्चा प्रोवाइड वेबसाइट पर अकाउंट बनाना है और कैप्चा सोल्व करनें है।  आपको 1000 सॉल्व करने के 1$ 5$ तक मिल सकतें है। अगर आपकी टाइपिंग स्पीड फास्ट है तो आप एक घंटे में आसानी से 1000 कैप्चा सोल्व कर सकतें है।

2. बेसिक टाइपिंग जॉब :– यह स्पेशल डाटा एंट्री के लिए है यहाँ खासकर वर्ड एक्सेल स्प्रेडशीट और वर्ड डॉक्युमेंट में टाइपिंग करनी होती है। इसके लिए स्पेशल टाइपिंग स्पीड की और योग्यता की जरूरत नहीं होती है। अगर आप 30 वर्ड भी स्पीड से भी टाइप कर सकतें तो भी आप अपनी टाइपिंग स्किल को भी इम्प्रूव भी कर सकतें है और इससे अच्छे पैसे कमा सकते है। 

3. सर्वे फॉर्म भरें : – ऐसी कई कम्पनीयां है जो की अपने प्रोडक्ट का प्रचार करने के लिए ऑनलाइन सर्वे करवाती है जिसमें एक फॉर्म में आपको उत्पाद से संबंधित कुछ आसान से मार्केटिंग के सवाल पूछे जाते है जिसका आपको सही जवाब देना होता है। सर्वे फॉर्म फील करने के कम्पनी आपको पैसे देती है। भारत में अभी सर्वे फॉर्म का ज्यादा चलन नही है इसलिए आप इसको एक बार इग्नोर कर सकते है।

3. कॉपी पेस्ट :– कॉपी पेस्ट वर्क में आपको कुछ वर्ड एक्सेल से संबंधित सामग्री उपलब्ध करवाई जाएगी । आपको इसके जैसे के जैसे फाइल या डॉक्यूमेंट बनाने पड़ते है। मटेरियल को समझने के लिए आपको इंग्लिश की थोड़ी बहुत समझ होनी चाहिए जिससे आप किसी सब्जेक्ट और चीजों को आसानी से समझ सकें।

4. मेडिकल कोडिंग :– मेडिकल कोडिंग के अंतर्गत आपको विभीन्न प्रकार के कोड को एंटर करके आपको वर्ड डॉक्युमेंट में सेव करना होता है। सभी प्रोडक्ट अलग-अलग प्रकार के होते है उन सभी के कोड अलग-अलग होते है तो आपको ये काम सावधानी पूर्वक करना होगा।

5. पेरोल डाटा एंट्री ऑपरेटर :– यह कई अलग कंपनीयों की सूची बनाता है जिसमें कर्मचारी का सारा बायोडाटा डालना पड़ता है जैसे की कर्मचारी के सेलरी और उसका पता आदि ऐड करना होता है। दुनिया में कई एसी कंपनी है जो की इस तरह का काम करवाती है‌ ।

6. कैटलॉग डाटा एंट्री ऑपरेटर :– सूची डाटा एंट्री ऑपरेटर एक एक्सेल स्प्रेडशीट में एक सूची में एक सूची बनाने के लिए होती है‌। सूची में कई उत्पादों के बारे में आप इसे एक एक्सेल स्प्रेडशीट में उनकी सीरियल नम्बर, उत्पाद में नाम, शेयर में संख्या आदि लिखने को कहा जाता है और यह बहुत ही आसान सा काम है।

7. ईमेल प्रोसेसिंग :– आपको एसी भरोसेमंद साइट सर्च करनी है जो की आपको ईमेल प्रोसेसिंग करवाती है और उसमें आपको अकाउंट बनाना होता है और आपको ईमेल रीड करनी होती है और आपको ईमेल रीड करने के पैसे मिलते है।  इसका भी भारत में ज्यादा चलन नही है।

जैसे की आप सब जानते हैं की अब गूगल के माध्यम से हम किसी भी चीज के बारे में जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। डाटा एंट्री की जॉब के लिए आपको गूगल पर जाकर data entry job near by me लिखना होगा और अपनी लोकेशन पर भी क्लिक कर दें। जिन भी संस्थानो द्वारा डाटा एंट्री के लिए वेकेंसी दी होगी आप उन पर संपर्क करके पूछताछ कर सकते हैं।

हर कोर्स की अवधि अलग अलग होती है। लेकिन 3 – 12 महीने में आप डाटा एंट्री ऑपरेटर का कोर्स पूरा करके डेटा एंट्री ऑपरेटर बन सकते है।

डाटा एंट्री ऑपरेटर का मासिक वेतन कोई निर्धारित वेतन नही है। अगल अलग फील्ड में यह वेतन अलग अलग निर्धारित किया गया है। परन्तु फ्रेशर डाटा एंट्री ऑपरेटर एक महीने में लगभग Rs 10000 /- से Rs 20000 तक प्राप्त कर सकता है।

डाटा एंट्री का यह कोर्स बिगिनर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है। जिसमें विद्यार्थी कंप्यूटर की शुरुआती जानकारी के साथ कंप्यूटर ऑपरेट करना सीख सकते है। कोर्स में माइक्रोसॉफ्ट वर्ड, एक्सेल, पॉवरपॉइंट, टैली अकाउंटिंग जैसे महत्वपूर्ण सॉफ्टवेयर की सभी अवयस्क जानकारी दी गई है।

आशा करते हैं कि आपको Data Entry Kaise Karte Hain का ब्लॉग अच्छा लगा होगा। ऐसे ही  अन्य हिंदी ब्लॉग    के लिए बने रहें हमारी वेबसाइट Leverage Edu पर।

Team Leverage Edu

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19 comments

It’s very helpful knowledge

It’s helpful 🙂 thanks 🙏

Tnx Sir Apne bhut ache se samjhaya

आपका शुक्रिया

Sir main data entry main bhaut interest hai main data entry Karna Chata hu

Sir data entery kis post pe karte hai

आपका बहुत बहुत आभार, आपको हमारी https://leverageedu.com/ वेबसाइट पर आपके प्रश्न से संबंधित ब्लॉग मिल जाएंगे।

Simple and sweet tailor q🙏

आपका धन्यवाद, ऐसे ही आप https://leverageedu.com/ पर बने रहिये।

Yeh content mujeh acha laga Bas me kisi professional data entry employee Ke satha kaam karna chata hu

आप हमारी https://leverageedu.com/ पर जाइये वहां आपके लिए इस सवाल के लिए ब्लॉग मौजूद है।

आपके सवाल से सम्बंधित ब्लॉग आप हमारी वेबसाइट https://leverageedu.com/ पर खोज सकते हैं।

i feel so good.i hope it will help me in data entry work…

आपका बहुत बहुत धन्यवाद

It’s to Good and hellful

आपका बहुत-बहुत शुक्रिया।

Thank you so much for date entry job

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