 Today's welcome to next module of Introduction to Data Science. आज हम एक और बड़ा एंपोटन्त एर्या है, इसका देटापिकेशन. ये एक नहीं टर्मनालोगी आप कै सकते हैं, जो के देटा साँँच या देटा जैसे जैसे दुनिया में देटा बड़ रहा है, इसको हम जातद से जआदा एसकी अप्टिकेशन जुनिया में हो रहेए और देटापिकेशन इस वेरी वेरी अप्टर तुईटाश्टन्त. �। आभी हम देकेंगे अगले कुछ मिनेथस्में किस तरा चे टैताएक्यशन कुई अप अप अप НАटड़्य overlook उर्दी रीठा से यह आप अप सब वो नहीं वहर वह रहा हैं। जो भी हम काम करतें बैसिकलि एक तो तीगा एक सोचल मीटिया पे जागे आपकोई अपकोई अक्तिपीटि प्रफाँँ करें तैटिज वन तिंग। अदर than that बेश्वार अजी चीजे हैं के जो जब हम करते हैं, तो उस वो कोई ना कोई देटा प्रदूस होता हैं, पुश इजेम्पल से हम ने देखीं पिचले मुदूल्स में भी और कुछ और भी आप देखेंगे, बेसिक्ले जितने जितने सोचल अच्छंस हम करते हैं, और जो इन्परमेशन देते हैं, या आप उसको भी चोडे अगर उसे तोड़ा सावर पीछे जाएं, एक जो इनसान के पैडा होने से लेके उसके जो आप लाइप तक, जितने देखे अगर पदेश की परची बनती हैं, वो देटा आप का नादरा के पास जाता, या किसी भी र वो सारा डेटा आप का प्रदूस होरा, और ये सारे का सारा वो देटा है जिस के पीछे कोई अटमातिक चीज नहीं, तो दोनो चीजों से जो डेटा परदूस होरा, अगर गो देटापिकेशन, इस पे वो सारी चीजे भी आजाती हैं, बेग डेटा आगया अपका सोचल न उएक दवारन्टेज एक तो ये देटापिकेशन को अप प्रदूस नहीं भी के सकते है, देटापिकेशन भी आप एक खुब जों काँई तो ड़ाँप नहीं लिए लेदा आनलेसीज लेदा फोटिज ये लेदा आप आप गर नहीं थे प्रदूस होन प्रष्टमात कोई � यह जो देतांटकेशयन, इस सेगिर गर स्फनी है क्या है क्या जो थाखती है कि हैं कि हुए जे जानद क्या जाती है? अजु Standily tha are becoming more and morewealthy in the world कुंकं दना का.. tied거 during the world अचा दुओ मिमली एосто भी अपी अपाथ. अपी अपुंट धॆाיך बाजे कि � IRA Sho Toyama वुट hogar kajayayot तो पर था बगरा हैं। से स нормально or indirectly अदर व़ईस को जो भी देटारचषोगfu hai hini suki laxoon पच्चियन करते हैं, ओगन सक्यटा करने hiya perfom karte hain, wo aurkhe konworht ho rahe data mein दीटा बवरग और अइ ठ्दीट करने नहीं गईसाकictedi na data kan be used for again, analysis aur predictions या जो आपके को आपने आनाले टेटा आनालेटिस अदेटा साँंईस की, aur aapke kaame data analytics aur data science की, अप देटा रगगा एक ज़गा अपका जूज होताझे अप जो यह जो दिखरनग कमपनी जे वो क्या कर रहीं के बो उस डेटा किलिए देटार कर्ईटिए जे तुर रही है एँ आप क्लए।ट्ट्टे पिए अपना जो लगग़ा थे क्या के रही होस्तिन कर रहें तो बारग़ों नहीं स्थें कि सब रहिगाजा कर रहाचा पूरे काम लिचा बे रिए कीशा करया करते 95% का रहाचा वाद्त सब रहाचा पूर monetary थो यह रहाचा गराखादूं। अर्भोब़ लुगला औन और यक एक प्र्लिकशना लगाएख से, को नबवीश्च बेसिक्टलेतार। जीपीश भी कहते है, उसे गर्फिकल आपका जो लुकेशन के उपर बेश करता, और आपको गाएट करता है, क्या आप अपनी देस्टिनेशन डाल देद, तो देने तेख जो प्रुम तो योर देस्टिनेशन, यह प्लेस यह तो प्लेस भी, और उसका पुरा एक मैकनीजा मैं तो आप को फरं आना शुरो जाएगे जी के इस एजी में रेस्ट्ट्ट्ट कोण से प्रुम कितनी आप क्या आप कहांपे कोँन सी चीज आप, लोकल मारकीट कहांपे, तो यह उत्तीए लोकेशन भेश सर्फ शेज्टिस, और जे भी अगेन देर क्रीट्टिट डो देसाए अठी, यह कुछ बॉक्स हाजेंगी वह रेक्में, मैं केताजी तेटा सायश, लिए न्टोडक्छन तो डेटा सायस का मैं, दे तादल डाल है, तो दस बॉक्स जो नहीं ने पास आजेंगी, मैं केताजी किसी एक राइटर का नाम नाम दालताउ, तो उस राइटर के बॉक् अगिले जो और में ँ towards the usage cases , next machine learning hours अगिले जो मेंने सहीकी lighting parts अआटिक के आगिल जो सर्ये framework जो पक्स्जा create languagestha कषिक vigώρα 이후 capacity अउजिज या साविए olmhigh उस ँछ़ा कूले कर मजराamy