AWS सर्टिफाइड डेटा एनालिटिक्स - स्पेशलिटी
- AWS सर्टिफाइड डेटा एनालिटिक्स – स्पेशलिटी: शुरुआती गाइड
AWS सर्टिफाइड डेटा एनालिटिक्स – स्पेशलिटी AWS प्रमाणन एक चुनौतीपूर्ण लेकिन फायदेमंद प्रमाणन है जो उन व्यक्तियों के लिए डिज़ाइन किया गया है जिनके पास क्लाउड कंप्यूटिंग और डेटा एनालिटिक्स में विशेषज्ञता है। यह प्रमाणन दर्शाता है कि आपके पास AWS सेवाओं का उपयोग करके बड़े डेटा को संसाधित करने, विश्लेषण करने और उससे अंतर्दृष्टि निकालने की क्षमता है। यह लेख शुरुआती लोगों के लिए एक व्यापक गाइड है, जो इस प्रमाणन की तैयारी के लिए आवश्यक अवधारणाओं, सेवाओं और रणनीतियों को कवर करता है।
प्रमाणन का अवलोकन
AWS सर्टिफाइड डेटा एनालिटिक्स – स्पेशलिटी प्रमाणन AWS डेटा एनालिटिक्स सेवाओं के ज्ञान और कौशल का मूल्यांकन करता है। यह प्रमाणन उन डेटा एनालिस्ट, डेटा इंजीनियर और डेटा वैज्ञानिकों के लिए उपयुक्त है जो AWS क्लाउड में काम करते हैं।
- **परीक्षा प्रारूप:** बहुविकल्पीय प्रश्न और बहु-उत्तर प्रश्न।
- **परीक्षा अवधि:** 170 मिनट।
- **परीक्षा शुल्क:** $300 USD।
- **आवश्यकताएँ:** कोई आधिकारिक पूर्वापेक्षाएँ नहीं हैं, लेकिन AWS क्लाउड और डेटा एनालिटिक्स की बुनियादी समझ होना फायदेमंद है।
डोमेन
परीक्षा को पाँच प्रमुख डोमेन में विभाजित किया गया है, जिनमें से प्रत्येक का परीक्षा में एक अलग वेटेज है:
| विवरण | वेटेज | | विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करने और उसे AWS में स्थानांतरित करने की तकनीकें। | 24% | | AWS सेवाओं का उपयोग करके डेटा को संसाधित और रूपांतरित करने की तकनीकें। | 29% | | डेटा को कुशलतापूर्वक और सुरक्षित रूप से संग्रहीत करने के लिए AWS सेवाओं का उपयोग करना। | 24% | | डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने के लिए विभिन्न एनालिटिक्स तकनीकों का उपयोग करना। | 16% | | डेटा एनालिटिक्स वर्कफ़्लो को स्वचालित करने और डेटा को सुरक्षित रखने की तकनीकें। | 7% | |
डेटा संग्रह
डेटा संग्रह किसी भी डेटा एनालिटिक्स प्रोजेक्ट का पहला चरण है। AWS विभिन्न डेटा संग्रह सेवाओं की पेशकश करता है, जिनमें शामिल हैं:
- **AWS Kinesis:** AWS Kinesis स्ट्रीमिंग डेटा को रीयल-टाइम में संसाधित करने के लिए एक सेवा है। इसका उपयोग वेब एप्लिकेशन, सोशल मीडिया फ़ीड और IoT उपकरणों से डेटा एकत्र करने के लिए किया जा सकता है। इसमें Kinesis Data Streams, Kinesis Data Firehose और Kinesis Data Analytics शामिल हैं। Kinesis Data Streams एक स्केलेबल और टिकाऊ स्ट्रीमिंग डेटा सेवा है। Kinesis Data Firehose डेटा को विभिन्न गंतव्यों पर लोड करने के लिए एक आसान तरीका प्रदान करता है। Kinesis Data Analytics स्ट्रीमिंग डेटा पर SQL या Apache Flink का उपयोग करके रीयल-टाइम एनालिटिक्स करने की अनुमति देता है।
- **AWS DataSync:** AWS DataSync डेटा को ऑन-प्रिमाइसेस स्टोरेज से AWS में स्थानांतरित करने के लिए एक सेवा है। यह डेटा माइग्रेशन को सरल और सुरक्षित बनाता है।
- **AWS Snow Family:** AWS Snow Family बड़े डेटासेट को ऑफ़लाइन स्थानांतरित करने के लिए उपकरणों का एक परिवार है। इसमें Snowcone, Snowball और Snowmobile शामिल हैं।
डेटा प्रोसेसिंग
डेटा प्रोसेसिंग में डेटा को साफ करना, रूपांतरित करना और विश्लेषण के लिए तैयार करना शामिल है। AWS विभिन्न डेटा प्रोसेसिंग सेवाओं की पेशकश करता है, जिनमें शामिल हैं:
- **AWS Glue:** AWS Glue एक पूरी तरह से प्रबंधित ETL (Extract, Transform, Load) सेवा है। यह डेटा को खोजने, साफ करने, समृद्ध करने और लोड करने में मदद करता है। AWS Glue Data Catalog डेटा मेटाडेटा को संग्रहीत करने और प्रबंधित करने के लिए एक केंद्रीय भंडार है।
- **Amazon EMR:** Amazon EMR एक प्रबंधित Hadoop सेवा है। यह बड़े डेटासेट को संसाधित करने के लिए Apache Spark, Hive और Presto जैसे लोकप्रिय बिग डेटा फ्रेमवर्क का उपयोग करने की अनुमति देता है। Apache Spark एक तेज़ और शक्तिशाली डेटा प्रोसेसिंग इंजन है।
- **AWS Lambda:** AWS Lambda एक सर्वरलेस कंप्यूटिंग सेवा है। यह डेटा प्रोसेसिंग कार्यों को स्वचालित रूप से स्केल करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।
डेटा भंडारण
डेटा भंडारण में डेटा को कुशलतापूर्वक और सुरक्षित रूप से संग्रहीत करना शामिल है। AWS विभिन्न डेटा भंडारण सेवाओं की पेशकश करता है, जिनमें शामिल हैं:
- **Amazon S3:** Amazon S3 एक ऑब्जेक्ट स्टोरेज सेवा है। यह बड़ी मात्रा में डेटा को संग्रहीत करने के लिए एक स्केलेबल और टिकाऊ समाधान प्रदान करता है। S3 Glacier कम लागत वाले अभिलेखीय भंडारण के लिए एक विकल्प है।
- **Amazon Redshift:** Amazon Redshift एक डेटा वेयरहाउस सेवा है। यह जटिल एनालिटिकल प्रश्नों को जल्दी से संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। Redshift Spectrum S3 में संग्रहीत डेटा पर सीधे क्वेरी करने की अनुमति देता है।
- **Amazon DynamoDB:** Amazon DynamoDB एक NoSQL डेटाबेस सेवा है। यह उच्च प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी प्रदान करता है।
डेटा विश्लेषण
डेटा विश्लेषण में डेटा से अंतर्दृष्टि निकालना शामिल है। AWS विभिन्न डेटा विश्लेषण सेवाओं की पेशकश करता है, जिनमें शामिल हैं:
- **Amazon Athena:** Amazon Athena एक इंटरैक्टिव क्वेरी सेवा है। यह S3 में संग्रहीत डेटा पर सीधे SQL का उपयोग करके क्वेरी करने की अनुमति देता है।
- **Amazon QuickSight:** Amazon QuickSight एक बिजनेस इंटेलिजेंस (BI) सेवा है। यह डेटा को विज़ुअलाइज़ करने और डैशबोर्ड बनाने में मदद करता है। QuickSight Q प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) का उपयोग करके डेटा से प्रश्न पूछने की अनुमति देता है।
- **Amazon SageMaker:** Amazon SageMaker एक मशीन लर्निंग (ML) सेवा है। यह ML मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने में मदद करता है। SageMaker Studio एक एकीकृत विकास पर्यावरण (IDE) है जो ML मॉडल बनाने के लिए आवश्यक सभी उपकरण प्रदान करता है।
स्वचालन और सुरक्षा
डेटा एनालिटिक्स वर्कफ़्लो को स्वचालित करना और डेटा को सुरक्षित रखना महत्वपूर्ण है। AWS विभिन्न स्वचालन और सुरक्षा सेवाओं की पेशकश करता है, जिनमें शामिल हैं:
- **AWS CloudFormation:** AWS CloudFormation एक इन्फ्रास्ट्रक्चर-एज़-कोड (IaC) सेवा है। यह AWS संसाधनों को स्वचालित रूप से प्रावधान और प्रबंधित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।
- **AWS IAM:** AWS IAM (Identity and Access Management) AWS संसाधनों तक पहुंच को नियंत्रित करने के लिए एक सेवा है।
- **AWS KMS:** AWS KMS (Key Management Service) एन्क्रिप्शन कुंजियों को प्रबंधित करने के लिए एक सेवा है।
परीक्षा की तैयारी के लिए युक्तियाँ
- **AWS दस्तावेज़ों का अध्ययन करें:** AWS दस्तावेज़ AWS सेवाओं के बारे में विस्तृत जानकारी प्रदान करते हैं।
- **अभ्यास परीक्षाएँ दें:** अभ्यास परीक्षाएँ आपको परीक्षा प्रारूप और सामग्री से परिचित होने में मदद करेंगी।
- **AWS Whitepapers पढ़ें:** AWS Whitepapers AWS सेवाओं के बारे में गहराई से जानकारी प्रदान करते हैं।
- **हैंड्स-ऑन अनुभव प्राप्त करें:** AWS सेवाओं के साथ काम करके व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें।
बाइनरी ऑप्शन से संबंध (प्रासंगिक लिंक)
हालांकि यह प्रमाणन सीधे तौर पर बाइनरी ऑप्शन से संबंधित नहीं है, डेटा एनालिटिक्स और तकनीकी विश्लेषण के सिद्धांत बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में उपयोगी हो सकते हैं। उदाहरण के लिए:
- मूविंग एवरेज का उपयोग रुझानों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है।
- RSI (रिलेटिव स्ट्रेंथ इंडेक्स) का उपयोग ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्थितियों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है।
- बोलिंगर बैंड्स का उपयोग अस्थिरता को मापने के लिए किया जा सकता है।
- वॉल्यूम विश्लेषण का उपयोग बाजार की ताकत और कमजोरी का आकलन करने के लिए किया जा सकता है।
- कैंडलस्टिक पैटर्न का उपयोग संभावित मूल्य परिवर्तनों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है।
- फिबोनाची रिट्रेसमेंट का उपयोग संभावित समर्थन और प्रतिरोध स्तरों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है।
- मार्टिंगेल रणनीति (सावधानी के साथ उपयोग करें)
- एंटी-मार्टिंगेल रणनीति
- हेजिंग रणनीति
- जोखिम प्रबंधन
- भावना विश्लेषण (बाजार की भावना को मापने के लिए)
- बैकटेस्टिंग (रणनीतियों का परीक्षण करने के लिए)
- पोर्टफोलियो विविधीकरण
- जोखिम-इनाम अनुपात
- धन प्रबंधन
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में जोखिम शामिल है और केवल वही पूंजी का निवेश करना चाहिए जिसे आप खोने के लिए तैयार हैं।
निष्कर्ष
AWS सर्टिफाइड डेटा एनालिटिक्स – स्पेशलिटी प्रमाणन उन व्यक्तियों के लिए एक मूल्यवान निवेश है जो AWS क्लाउड में डेटा एनालिटिक्स में अपना करियर बनाना चाहते हैं। यह प्रमाणन आपके ज्ञान और कौशल को प्रदर्शित करता है और आपको नौकरी बाजार में प्रतिस्पर्धा करने में मदद कर सकता है। इस गाइड में दी गई जानकारी और संसाधनों का उपयोग करके, आप इस प्रमाणन की सफलतापूर्वक तैयारी कर सकते हैं।
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