शैक्षिक डेटा एनालिटिक्स की नींव

सीखने के परिणामों को बेहतर बनाने, शिक्षण रणनीतियों को अनुकूलित करने और आधुनिक डेटा गोपनीयता का प्रबंधन करने के लिए शैक्षिक डेटा का विश्लेषण कैसे करें, यह जानें।

4.8 (18) ⏱ 1 घंटे 29 मिनट 📚 11 पाठ 🎧 ऑडियो संस्करण

इस कोर्स के बारे में

शैक्षिक संस्थान प्रतिदिन भारी मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं, लेकिन उन संख्याओं को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदलने के लिए एक विशिष्ट कौशल सेट की आवश्यकता होती है। इस जानकारी की व्याख्या करना समझकर, शिक्षक और प्रशासक छात्रों की सफलता और संस्थागत प्रभावशीलता में उल्लेखनीय सुधार कर सकते हैं। यह कोर्स शैक्षिक डेटा एनालिटिक्स का एक मूलभूत परिचय प्रदान करता है। आप केवल कच्चे मेट्रिक्स एकत्र करने से लेकर डेटा-संचालित शिक्षण और सीखने की रणनीतियों को लागू करने तक का तरीका सीखेंगे। हम आवश्यक शब्दावली, मुख्य विश्लेषण तकनीकों और सख्त नैतिक मानकों और डेटा गोपनीयता को बनाए रखते हुए छात्रों की जरूरतों की पहचान करने के आधुनिक दृष्टिकोणों को कवर करते हैं। आप क्या सीखेंगे: - शैक्षिक डेटा एनालिटिक्स की मुख्य शब्दावली और अवधारणाओं को समझें। - शिक्षण और सीखने की रणनीतियों को अनुकूलित करने के लिए छात्र प्रदर्शन मेट्रिक्स का विश्लेषण करें। - संवेदनशील छात्र जानकारी को संभालने के लिए आधुनिक डेटा गोपनीयता सिद्धांतों और नैतिक दिशानिर्देशों को लागू करें। - जोखिम वाले छात्रों को सक्रिय रूप से सहायता प्रदान करने के लिए पैटर्न और प्रारंभिक चेतावनी संकेतों की पहचान करें। - संस्थागत निर्णय लेने के लिए कच्चे शैक्षिक डेटा को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदलें। - आधुनिक शैक्षिक प्रौद्योगिकी में उपयोग किए जाने वाले भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग की मूलभूत अवधारणाओं का अन्वेषण करें। यह कोर्स व्यावहारिक विश्लेषण वर्कफ़्लो में जाने से पहले प्रमुख परिभाषाओं और मूलभूत अवधारणाओं को स्थापित करके शुरू होता है। आप पढ़ने की सामग्री और लिखित अभ्यासों के माध्यम से आगे बढ़ेंगे जो शैक्षिक मेट्रिक्स की व्याख्या करने और डेटा-सूचित हस्तक्षेपों को डिजाइन करने में आपके आत्मविश्वास का निर्माण करेंगे। पूरी तरह से शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया, इस टेक्स्ट-आधारित कोर्स के लिए डेटा साइंस, प्रोग्रामिंग या उन्नत सांख्यिकी में किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। यह शिक्षकों, प्रशासकों और डेटा और सीखने के प्रति रुचि रखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए आदर्श है। छात्रों की सफलता और शैक्षिक उत्कृष्टता का समर्थन करने के लिए डेटा का उपयोग करने के तरीके को बदलने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।

आपको क्या मिलेगा

  • 📜 समापन प्रमाणपत्र
    अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें
  • 🎧 ऑडियो संस्करण शामिल
    चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं
  • ♾️ लाइफटाइम एक्सेस
    कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं
  • 📱 फ़ोन या कंप्यूटर
    कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर
  • 💸 30-दिन वापसी
    बिना सवाल
  • छोटा और केंद्रित
    1 घंटे 29 मिनट व्यावहारिक सामग्री

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शिक्षार्थियों ने यह भी लिया

1. विज्ञान और प्रौद्योगिकी 2. विज्ञान और प्रौद्योगिकी 3. विज्ञान और प्रौद्योगिकी

डेटा विज्ञान की दुनिया में अपनी यात्रा को शुरू करने के लिए डेटा विश्लेषण, आधुनिक पायथन लाइब्रेरी और एसक्यूएल क्वेरी की बुनियादी अवधारणाओं को सीखें।
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5. वाणिज्यिक परिवर्तनों के लिए निरीक्षण।

डेटा के उच्च मांग वाले क्षेत्र में संक्रमण, संरचनात्मक विश्लेषणात्मक सोच का उपयोग करके व्यवसाय डेटा सेट का विश्लेषण, सफाई और व्याख्या करने के लिए सीखना।
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2. सूचना प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में: सूचना प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में सूचना प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में:

SQL और पायथन का उपयोग करके डेटा को साफ करने, विश्लेषण करने और दृश्य बनाने के लिए सीखें, एक जूनियर विश्लेषक के रूप में डेटा-चालित निर्णय लेने के लिए आवश्यक बुनियादी कौशल का निर्माण करें।
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1. विश्लेषणात्मक विधि :- विश्लेषणात्मक विधि का आविष्कार 19वीं शताब्दी में हुआ।

यह एक ऐसा उपकरण है जो डेटा को संग्रहित, विश्लेषण और विश्लेषण करता है, और डेटा को एक विशिष्ट उद्देश्य के लिए उपयोग करने के लिए तैयार करता है।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +

बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।

मैं भुगतान कैसे करूँ? +

Stripe के माध्यम से कार्ड से, या क्रिप्टोकरेंसी से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।

क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +

हाँ — 30 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।

मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +

हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।

क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +

हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।

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