डेटा साइंस गणित, सांख्यिकी, मशीन लर्निंग और कंप्यूटर विज्ञान का एक संयोजन है। डेटा साइंस डेटा में अंतर्दृष्टि इकट्ठा करने के लिए डेटा एकत्र, विश्लेषण और व्याख्या कर रहा है जो निर्णय लेने वालों को सूचित निर्णय लेने में मदद कर सकता है।

डेटा साइंस का उपयोग आज लगभग हर उद्योग में किया जाता है जो ग्राहक के व्यवहार और रुझानों की भविष्यवाणी कर सकता है और नए अवसरों की पहचान कर सकता है। व्यवसाय इसका उपयोग उत्पाद विकास और विपणन के बारे में सूचित निर्णय लेने के लिए कर सकते हैं। इसका उपयोग धोखाधड़ी का पता लगाने और प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने के लिए एक उपकरण के रूप में किया जाता है। सार्वजनिक सेवाओं की डिलीवरी में दक्षता में सुधार के लिए सरकारें भी डेटा साइंस का उपयोग करती हैं।

डेटा साइंस एक उभरता हुआ क्षेत्र है जिसका महत्व हर गुजरते दिन के साथ बढ़ता जा रहा है। यह आईटी जगत में नवीनतम चर्चा का विषय है और बाजार में इसकी मांग लगातार बढ़ रही है। संगठनों द्वारा डेटा को अंतर्दृष्टि में बदलने की आवश्यकता के कारण डेटा वैज्ञानिकों की मांग बढ़ रही है। Google, Amazon, Microsoft और Apple जैसी कंपनियां डेटा वैज्ञानिकों की सबसे बड़ी भर्तीकर्ताओं में से रही हैं। डेटा साइंस भी आईटी पेशेवरों के लिए एक पसंदीदा क्षेत्र बनता जा रहा है। 

एक हालिया रिपोर्ट के अनुसार पूर्ववर्ती अनुसंधानडेटा साइंस की मांग 16.43% की सीएजीआर (चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर) से बढ़ने का अनुमान है और 378.7 से 2022 की अनुमानित अवधि के दौरान बाजार मूल्य 2030 बिलियन तक पहुंच जाएगा।

सरल शब्दों में, डेटा साइंस सांख्यिकी और गणित, प्रोग्रामिंग कौशल और विषय विशेषज्ञता के संयोजन से डेटा का विश्लेषण करने और उससे सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने में मदद करता है।

डेटा साइंस का महत्व

आजकल, संगठन डेटा से अभिभूत हैं। डेटा साइंस विभिन्न तरीकों, प्रौद्योगिकी और उपकरणों के संयोजन से सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने में मदद करेगा। ई-कॉमर्स, वित्त, चिकित्सा, मानव संसाधन आदि क्षेत्रों में व्यवसायों के पास भारी मात्रा में डेटा आता है। डेटा विज्ञान उपकरण और प्रौद्योगिकियां उन सभी को संसाधित करने में उनकी सहायता करती हैं।

डेटा साइंस का इतिहास

1960 के दशक की शुरुआत में, "डेटा साइंस" शब्द उस समय एकत्र किए जा रहे डेटा की भारी मात्रा को समझने और उसका विश्लेषण करने में मदद करने के लिए गढ़ा गया था। डेटा विज्ञान एक ऐसा अनुशासन है जो लगातार विकसित हो रहा है, विभिन्न उद्योगों में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और मूल्यवान भविष्यवाणियां उत्पन्न करने के लिए कंप्यूटर विज्ञान और सांख्यिकीय तरीकों को नियोजित कर रहा है।

डेटा विज्ञान - पूर्वापेक्षाएँ

• सांख्यिकी (स्टेटिस्टिक्स)

डेटा विज्ञान जटिल मशीन-लर्निंग तकनीकों के उपयोग के माध्यम से डेटा पैटर्न को पकड़ने और उपयोगी साक्ष्य में बदलने के लिए आंकड़ों पर निर्भर करता है।

चेक आउट डेटा विज्ञान के लिए सांख्यिकी डेटा साइंस, मशीन लर्निंग और बिजनेस इंटेलिजेंस में सांख्यिकी की प्रमुख अवधारणाओं को सीखने के लिए।

• प्रोग्रामिंग

पायथन, आर और एसक्यूएल सबसे आम प्रोग्रामिंग भाषाएं हैं। डेटा विज्ञान परियोजना को सफलतापूर्वक निष्पादित करने के लिए, कुछ स्तर का प्रोग्रामिंग ज्ञान पैदा करना महत्वपूर्ण है। 

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• मशीन लर्निंग

सटीक पूर्वानुमान और अनुमान लगाना मशीन लर्निंग द्वारा संभव हुआ है, जो डेटा विज्ञान का एक महत्वपूर्ण घटक है। यदि आप डेटा साइंस के क्षेत्र में सफल होना चाहते हैं तो आपको मशीन लर्निंग की पक्की समझ होनी चाहिए।

इस डोमेन में डेटाबेस की कार्यप्रणाली की स्पष्ट समझ और डेटा को प्रबंधित करने और निकालने का कौशल होना आवश्यक है। 

आप पहले से ज्ञात डेटा के आधार पर गणितीय मॉडल का उपयोग करके तुरंत गणना और भविष्यवाणी कर सकते हैं। मॉडलिंग यह निर्धारित करने में मदद करती है कि किसी निश्चित मुद्दे को संभालने के लिए कौन सा एल्गोरिदम सबसे उपयुक्त है और इन मॉडलों को कैसे प्रशिक्षित किया जाए।

यह भी देखें: डेटा विज्ञान गणित

डेटा साइंस का उपयोग किस लिए किया जाता है?

• विवरणात्मक विश्लेषण

यह उन पैटर्न के लिए डेटा बिंदुओं को सटीक रूप से प्रदर्शित करने में मदद करता है जो डेटा की सभी आवश्यकताओं को पूरा करते हुए दिखाई दे सकते हैं। दूसरे शब्दों में, इसमें आपूर्ति किए गए डेटा के बारे में जानकारीपूर्ण जानकारी उत्पन्न करने के लिए डेटा को व्यवस्थित करना, ऑर्डर करना और हेरफेर करना शामिल है। इसमें कच्चे डेटा को एक ऐसे रूप में परिवर्तित करना भी शामिल है जिससे इसे समझना और व्याख्या करना आसान हो जाएगा।

• भविष्य कहनेवाला विश्लेषण

यह भविष्य के परिणामों का पूर्वानुमान लगाने के लिए डेटा माइनिंग, सांख्यिकीय मॉडलिंग और मशीन लर्निंग जैसी विभिन्न तकनीकों के साथ-साथ ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करने की प्रक्रिया है। इस डेटा के रुझानों का उपयोग करते हुए, व्यवसाय खतरों और अवसरों का पता लगाने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण का उपयोग करते हैं।

• निदानात्मक विश्लेषण

यह समझने के लिए एक गहन परीक्षा है कि कुछ क्यों हुआ। इसका वर्णन करने के लिए ड्रिल-डाउन, डेटा खोज, डेटा माइनिंग और सहसंबंध जैसी तकनीकों का उपयोग किया जाता है। इनमें से प्रत्येक तकनीक में अद्वितीय पैटर्न खोजने के लिए दिए गए डेटा सेट पर एकाधिक डेटा संचालन और परिवर्तन किए जा सकते हैं। 

• अनुदेशात्मक विश्लेषण

अनुदेशात्मक विश्लेषण पूर्वानुमानित डेटा के उपयोग को आगे बढ़ाता है। यह पूर्वानुमान लगाता है कि क्या घटित होने की सबसे अधिक संभावना है और उस परिणाम से निपटने के लिए सर्वोत्तम कार्रवाई की पेशकश करता है। यह विभिन्न निर्णयों के संभावित प्रभावों का आकलन कर सकता है और कार्रवाई का इष्टतम तरीका सुझा सकता है। यह मशीन लर्निंग अनुशंसा इंजन, जटिल इवेंट प्रोसेसिंग, तंत्रिका नेटवर्क, सिमुलेशन, ग्राफ विश्लेषण और सिमुलेशन का उपयोग करता है।

डेटा विज्ञान प्रक्रिया क्या है?

• डेटा प्राप्त करना

पहला कदम यह पहचानना है कि किस प्रकार के डेटा का विश्लेषण करने की आवश्यकता है, और इस डेटा को एक्सेल या सीएसवी फ़ाइल में निर्यात करने की आवश्यकता है।

• डेटा को खंगालना

यह आवश्यक है क्योंकि इससे पहले कि आप डेटा को पढ़ सकें, आपको यह सुनिश्चित करना चाहिए कि यह पूरी तरह से पढ़ने योग्य स्थिति में है, बिना किसी गलती के, बिना किसी गुम या गलत मूल्यों के।

• खोजपूर्ण विश्लेषण

डेटा का विश्लेषण विभिन्न तरीकों से डेटा की कल्पना करके और सामान्य से कुछ भी बाहर निकालने के लिए पैटर्न की पहचान करके किया जाता है। डेटा का विश्लेषण करने के लिए, आपको यह पहचानने के लिए विवरण पर उत्कृष्ट ध्यान देना चाहिए कि क्या कुछ जगह से बाहर है।

• मॉडलिंग या मशीन लर्निंग

एक डेटा इंजीनियर या वैज्ञानिक विश्लेषण किए जाने वाले डेटा के आधार पर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए निर्देश लिखता है। एल्गोरिदम सही आउटपुट के साथ आने के लिए इन निर्देशों का पुनरावृत्तीय रूप से उपयोग करता है।

• डेटा की व्याख्या करना

इस चरण में, आप अपने निष्कर्षों को उजागर करते हैं और उन्हें संगठन के सामने प्रस्तुत करते हैं। इसमें सबसे महत्वपूर्ण कौशल आपके परिणामों को समझाने की आपकी क्षमता होगी।

यहां टूल के कुछ उदाहरण दिए गए हैं जो डेटा वैज्ञानिकों को अपना काम आसान बनाने में सहायता करेंगे।

• डेटा विश्लेषण - इंफॉर्मेटिका पॉवरसेंटर, रैपिडमिनर, एक्सेल, एसएएस
• Data Visualization - टेबलू, क्लिकव्यू, रॉ, ज्यूपिटर
• विवरण भण्डारण - Apache Hadoop, Informatica/Talend, Microsoft HD अंतर्दृष्टि
• डेटा मॉडलिंग - H2O.ai, डेटारोबोट, एज़्योर एमएल स्टूडियो, महौत

व्यवसाय में डेटा साइंस के लाभ

• व्यावसायिक पूर्वानुमानों में सुधार करता है
• जटिल डेटा की व्याख्या
• बेहतर निर्णय लेने
• उत्पाद की नवरचनात्मकता 
• डेटा सुरक्षा में सुधार
• उपयोगकर्ता-केंद्रित उत्पादों का विकास

डेटा साइंस के अनुप्रयोग

• उत्पाद की सिफारिश

उत्पाद अनुशंसा तकनीक ग्राहकों को समान उत्पाद खरीदने के लिए प्रभावित कर सकती है। उदाहरण के लिए, बिग बाज़ार का एक विक्रेता उत्पादों को एक साथ बंडल करके और छूट देकर स्टोर की बिक्री बढ़ाने की कोशिश कर रहा है। इसलिए उन्होंने शैम्पू और कंडीशनर को एक साथ बंडल किया और उन पर छूट दी। इसके अलावा, ग्राहक इन्हें रियायती कीमत पर एक साथ खरीदेंगे।

• भविष्य का पूर्वानुमान

यह डेटा साइंस में व्यापक रूप से लागू तकनीकों में से एक है। विभिन्न स्रोतों से एकत्र किए गए विभिन्न प्रकार के आंकड़ों के आधार पर मौसम का पूर्वानुमान और भविष्य का पूर्वानुमान लगाया जाता है। 

• धोखाधड़ी और जोखिम का पता लगाना

यह डेटा साइंस के सबसे तार्किक अनुप्रयोगों में से एक है। चूंकि ऑनलाइन लेनदेन तेजी से बढ़ रहा है, इसलिए आपका डेटा खोना संभव है। उदाहरण के लिए, क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी का पता लगाना राशि, व्यापारी, स्थान, समय और अन्य चर पर निर्भर करता है। यदि उनमें से कोई भी अप्राकृतिक दिखता है, तो लेनदेन स्वचालित रूप से रद्द कर दिया जाएगा, और यह आपके कार्ड को 24 घंटे या उससे अधिक के लिए ब्लॉक कर देगा।

• सेल्फ ड्राइविंग कार

सेल्फ ड्राइविंग कार आज की दुनिया में सबसे सफल आविष्कारों में से एक है। हम अपनी कार को पिछले डेटा के आधार पर स्वतंत्र रूप से निर्णय लेने के लिए प्रशिक्षित करते हैं। इस प्रक्रिया में, हम अपने मॉडल को दंडित कर सकते हैं यदि वह अच्छा प्रदर्शन नहीं करता है। कार समय के साथ और अधिक बुद्धिमान हो जाती है जब यह सभी वास्तविक समय के अनुभवों के माध्यम से सीखना शुरू कर देती है।

• छवि मान्यता

जब आप कुछ छवियों को पहचानना चाहते हैं, तो डेटा विज्ञान वस्तु का पता लगा सकता है और उसे वर्गीकृत कर सकता है। छवि पहचान का सबसे प्रसिद्ध उदाहरण चेहरा पहचान है - यदि आप अपने स्मार्टफोन को इसे अनब्लॉक करने के लिए कहते हैं, तो यह आपके चेहरे को स्कैन करेगा। तो सबसे पहले, सिस्टम चेहरे का पता लगाएगा, फिर आपके चेहरे को मानव चेहरे के रूप में वर्गीकृत करेगा, और उसके बाद, यह तय करेगा कि फोन वास्तविक मालिक का है या नहीं।

• भाषण से पाठ कनवर्ट करें

वाक् पहचान कंप्यूटर द्वारा प्राकृतिक भाषा को समझने की एक प्रक्रिया है। हम सिरी, एलेक्सा और गूगल असिस्टेंट जैसे वर्चुअल असिस्टेंट से काफी परिचित हैं। 

• हेल्थकेयर

डेटा साइंस स्वास्थ्य देखभाल की विभिन्न शाखाओं जैसे मेडिकल इमेज विश्लेषण, नई दवाओं का विकास, जेनेटिक्स और जीनोमिक्स और रोगियों को आभासी सहायता प्रदान करने में मदद करता है। 

• खोज इंजन

गूगल, याहू, बिंग, आस्क आदि हमें एक सेकंड के भीतर बहुत सारे परिणाम प्रदान करते हैं। इसे विभिन्न डेटा विज्ञान एल्गोरिदम का उपयोग करके संभव बनाया गया है।

कैसे बनें डाटा वैज्ञानिक?

डेटा वैज्ञानिक की भूमिका

जैसे-जैसे व्यवसाय पहले से कहीं अधिक डेटा उत्पन्न करते हैं, यह स्पष्ट हो जाता है कि डेटा एक मूल्यवान संपत्ति है। हालाँकि, डेटा से सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए डेटा का विश्लेषण करना आवश्यक है, जहां डेटा वैज्ञानिक आते हैं। डेटा वैज्ञानिक रुझान, पैटर्न और सहसंबंध खोजने के लिए डेटा एकत्र करने, व्यवस्थित करने, विश्लेषण करने और व्याख्या करने में विशेषज्ञ होता है।

डेटा वैज्ञानिक यह सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं कि संगठन सोच-समझकर निर्णय लें। वे विशिष्ट उद्देश्यों की पहचान करने के लिए व्यापारिक नेताओं के साथ मिलकर काम करते हैं, जैसे ग्राहक विभाजन की पहचान करना और उत्पादों और सेवाओं में सुधार लाना। उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग करके, डेटा वैज्ञानिक पैटर्न और अंतर्दृष्टि को उजागर करने के लिए बड़े डेटासेट की जांच कर सकते हैं जो संगठनों को ठोस निर्णय लेने में मदद करते हैं।

डेटा वैज्ञानिकों के पास आम तौर पर तकनीकी कौशल और डेटा की व्याख्या और कल्पना करने का ज्ञान होता है। उनके पास सांख्यिकीय विश्लेषण, प्रोग्रामिंग भाषाएं, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और डेटाबेस सिस्टम में विशेषज्ञता होनी चाहिए। 

आइए एक पेशेवर डेटा वैज्ञानिक द्वारा संभाली जाने वाली जिम्मेदारियों के अवलोकन पर एक नजर डालें।

• पूर्वानुमानित और निर्देशात्मक मॉडल में उपयोग किए जाने वाले डेटा को इकट्ठा करना, साफ़ करना और व्यवस्थित करना
• रुझानों और पैटर्न की खोज के लिए विशाल मात्रा में जानकारी का विश्लेषण करना
• डेटा की संरचना करने और उसे उपयोगी जानकारी में बदलने के लिए प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करना
• व्यावसायिक समस्याओं को समझने और डेटा-संचालित समाधान विकसित करने के लिए हितधारकों के साथ काम करना
• भविष्य के रुझानों का पूर्वानुमान लगाने के लिए सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग करके पूर्वानुमानित मॉडल विकसित करना
• मशीन लर्निंग मॉडल का निर्माण, रखरखाव और निगरानी करना
• डेटा-संचालित समाधान बनाने के लिए उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और अन्य विश्लेषणात्मक तरीकों का विकास और उपयोग करना
• हितधारकों को डेटा-संचालित समाधान संप्रेषित करना
• विभिन्न प्रकार के डेटा माइनिंग टूल का उपयोग करके विशाल डेटासेट में छिपे हुए पैटर्न और रुझानों की खोज करें
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, रिपोर्ट, डैशबोर्ड और प्रस्तुतियों के माध्यम से डेटा समाधान विकसित करना और मान्य करना

निष्कर्षतः, डेटा-संचालित निर्णय लेने के इच्छुक व्यवसायों के लिए डेटा वैज्ञानिक की भूमिका महत्वपूर्ण है। डेटा वैज्ञानिक प्रवृत्तियों और सहसंबंधों की पहचान करने के लिए डेटा एकत्र करने, व्यवस्थित करने, विश्लेषण करने और व्याख्या करने के लिए जिम्मेदार हैं। वे डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइन, डिज़ाइन रिपोर्ट और डैशबोर्ड भी विकसित करते हैं और भविष्य के रुझानों का पूर्वानुमान लगाने के लिए मॉडल विकसित करते हैं। क्षेत्र में सफल होने के लिए, उन्हें व्यावसायिक संदर्भ और ग्राहक की ज़रूरतों को समझना होगा।

डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए कदम

डेटा साइंस तकनीकी उद्योग में सबसे तेजी से बढ़ते क्षेत्रों में से एक है और यह एक ऐसा क्षेत्र है जहां कुशल पेशेवरों की उच्च मांग है। यदि आप इस क्षेत्र में करियर के बारे में सोच रहे हैं तो आप डेटा वैज्ञानिक बनने की प्रक्रिया के बारे में उत्सुक हो सकते हैं। यहां, हम इस बात का अवलोकन प्रदान करेंगे कि इस क्षेत्र में शुरुआत करने और सफल होने के लिए क्या करना होगा।

1. मूल बातें जानें: डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए पहला कदम डेटा साइंस और एनालिटिक्स के बुनियादी सिद्धांतों को समझना है। आपको डेटा प्रबंधन, सांख्यिकी, गणित और प्रोग्रामिंग विषयों को समझने की आवश्यकता होगी। आप इन विषयों को पढ़ाने वाले बहुत सारे ऑनलाइन संसाधन और पाठ्यक्रम पा सकते हैं।

2. व्यावहारिक कौशल विकसित करें: एक बार जब आप डेटा विज्ञान की मूलभूत समझ हासिल कर लेते हैं, तो आपको व्यावहारिक कौशल विकसित करने की आवश्यकता होगी जो आपके करियर में काम आएंगे। उदाहरण के लिए, आर और पायथन जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं और कोडिंग और डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों से खुद को परिचित करें। आप मशीन लर्निंग और डेटा विश्लेषण तकनीकों का भी अभ्यास करना चाह सकते हैं।

3. स्नातकोत्तर प्रमाणपत्र या डिग्री अर्जित करें: अधिकांश नियोक्ता कंप्यूटर विज्ञान या अनुप्रयुक्त गणित जैसे संबंधित क्षेत्र में स्नातकोत्तर या मास्टर डिग्री वाले डेटा वैज्ञानिकों को नियुक्त करना पसंद करते हैं। डेटा साइंस या एनालिटिक्स की डिग्री हासिल करने से आपको एक सफल डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आवश्यक ज्ञान, विशेषज्ञता और कौशल हासिल करने में मदद मिल सकती है।

4. परियोजनाओं पर कार्य: अपने डेटा विज्ञान कौशल को विकसित करने का सबसे अच्छा तरीका परियोजनाओं पर काम करना है। आप प्रोजेक्ट ऑनलाइन ढूंढ सकते हैं या डेटा वैज्ञानिकों की तलाश करने वाले संगठनों तक पहुंच सकते हैं। परियोजनाओं पर काम करने से आपको डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग और अन्य डेटा विज्ञान गतिविधियों में अनुभव प्राप्त करने में मदद मिलेगी।

5. अद्यतन रहना: वक्र में आगे रहने के लिए, आपको नवीनतम डेटा विज्ञान रुझानों के बारे में जानकारी रखने की आवश्यकता होगी। उद्योग समाचारों पर नज़र रखें और प्रमुख डेटा विज्ञान प्रकाशनों की सदस्यता लें।

सही मात्रा में समर्पण और कड़ी मेहनत से डेटा साइंटिस्ट बनना संभव है। ऊपर बताए गए सुझावों का पालन करके, आप एक आकर्षक डेटा साइंस करियर की ओर बढ़ेंगे।

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निष्कर्ष

निष्कर्षतः, डेटा विज्ञान एक गतिशील और तेजी से विकसित होने वाला क्षेत्र है जो हमारे डेटा-संचालित दुनिया में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह विशाल और जटिल डेटासेट से मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालने के लिए सांख्यिकी, प्रोग्रामिंग, डोमेन ज्ञान और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सहित विभिन्न प्रकार के कौशल को जोड़ती है। जैसा कि हमने इस ब्लॉग में खोजा है, डेटा विज्ञान केवल संख्याओं को कम करने के बारे में नहीं है; यह डेटा को कार्रवाई योग्य ज्ञान में बदलने के बारे में है जो उद्योगों में सूचित निर्णय लेने को प्रेरित कर सकता है। चाहे आप एक अनुभवी डेटा वैज्ञानिक हों या इस आकर्षक क्षेत्र का पता लगाना शुरू कर रहे हों, डेटा विज्ञान के अवसर और प्रभाव असीमित हैं, और यह हमारे भविष्य को गहन तरीकों से आकार देना जारी रखने का वादा करता है। इसलिए, चाहे आप डेटा विज्ञान का उपयोग बाज़ार के रुझानों का विश्लेषण करने, स्वास्थ्य देखभाल परिणामों में सुधार करने या उपयोगकर्ता अनुभवों को बढ़ाने के लिए कर रहे हों, यह स्पष्ट है कि डेटा विज्ञान की शक्ति यहाँ बनी रहेगी, और इसकी क्षमता केवल हमारी कल्पना और नवाचार द्वारा सीमित है।

अक्सर पूछे गए प्रश्न

• एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
• प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
• प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
• प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
• प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
• स्रोत: https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/