3 फरवरी 2024 को, भारतीय विज्ञान संस्थान, बेंगलुरु ने गेट 2024 परीक्षा आयोजित की, जिसमें हाल ही में शामिल डेटा साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (डीए) पेपर भी शामिल था। परीक्षा देने वाले निश्चित रूप से अपनी परफॉर्मेंस का मूल्यांकन करने के लिए गहन गेट 2024 डीए पेपर विश्लेषण की तलाश में होंगे, जिसमें कठिनाई स्तर और अच्छे प्रयासों की संख्या शामिल है। इसलिए, आपकी सुविधा के लिए, यह लेख एक विस्तृत गेट 2024 डीए पेपर विश्लेषण प्रस्तुत करता है।
Gate 2024 DA Paper Analysis?
गेट 2024: डेटा साइंस और एआई पेपर विश्लेषण
3 फरवरी, 2024 को आयोजित गेट 2024 परीक्षा में पहली बार शामिल किए गए डेटा साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (डीए) पेपर देश भर के विभिन्न परीक्षा केंद्रों पर ऑनलाइन आयोजित किया गया था। चुकीं डेटा साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को पहली बार परीक्षा में शामिल किया गया है ज़ाहिर सी बात हैं परीक्षा देने वाले अभ्यर्थी निश्चित रूप से गेट 2024 डीए पेपर विश्लेषण की तलाश में होंगे। यह विश्लेषण प्रश्न प्रकारों, कठिनाई स्तर, अंकों का भारांक, अनुमानित कट-ऑफ और अन्य महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करता है। परीक्षा की गहराई को समझने और बेहतर करियर अवसरों का पता लगाने के लिए, सफलता की संभावनाओं का अनुमान लगाने के लिए पेपर के विश्लेषण को समझना महत्वपूर्ण है।
कुल मिलाकर कठिनाई स्तर:
2024 में पहली बार आयोजित गेट डीए पेपर के नया विषय होने के कारण इसके थोड़ा कठिन होने का अनुमान लगाया गया था, लेकिन परीक्षा की प्रारंभिक समीक्षा के अनुसार, परीक्षा का समग्र कठिनाई स्तर मध्यम आंका गया है। और उम्मीद है कि अच्छी तैयारी वाले उम्मीदवारों ने अधिकांश प्रश्नों को हल कर लिया होगा, हालांकि अभ्यर्थियों को कुछ विशिष्ट क्षेत्रों और जटिल गणनाओं वाले प्रश्नों में थोड़ी चुनौती का सामना ज़रूर करना पड़ा।
प्रश्नों का प्रकार और वितरण:
परीक्षा में तीन प्रकार को मिलाकर कुल 65 प्रश्न पूछे गए थे:
- बहुविकल्पीय प्रश्न (MCQs): 55 MCQs थे, जो पेपर का अधिकांश हिस्सा (84.6%) बनाते थे। इन प्रश्नों में, उम्मीदवारों को दिए गए विकल्पों में से सही उत्तर चुनना था।
- संख्यात्मक उत्तर प्रकार (NATs): 5 NATs थे (7.7% प्रश्न)। उम्मीदवारों को इन प्रश्नों में एक संख्यात्मक उत्तर प्रदान करना था। ये प्रश्न आमतौर पर गणना या आंकड़ों की व्याख्या पर आधारित होते थे।
- मल्टीपल चॉइस प्रश्न (MSQs): 5 MSQs थे (7.7% प्रश्न)। इन प्रश्नों में, उम्मीदवारों को एक से अधिक सही उत्तरों का चयन करना था।
विषयों के वितरण के बारे में बात करते हुए, पेपर को मोटे तौर पर निम्नलिखित श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है:
- डेटा विज्ञान मूल बातें: इसमें संभाव्यता और आँकड़े, रेखीय बीजगणित, कलन, प्रोग्रामिंग मूल बातें आदि शामिल थे। इस खंड का वेटेज लगभग 25% था।
- मशीन लर्निंग: इसमें विभिन्न एल्गोरिदम (रेखीय प्रतिगमन, निर्णय वृक्ष, समर्थन वेक्टर मशीन आदि) और उनके अनुप्रयोगों पर प्रश्न शामिल थे। इस खंड का वेटेज लगभग 30% था।
- डीप लर्निंग: न्यूरल नेटवर्क, कनवल्शन न्यूरल नेटवर्क (CNNs), रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क (RNNs) आदि पर आधारित प्रश्नों को कवर किया गया था। इस खंड का वेटेज लगभग 20% था।
- डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (DBMS): इसमें SQL प्रश्नों, डेटा मॉडलिंग और अन्य डीबीएमएस अवधारणाओं पर प्रश्न शामिल थे। इस खंड का वेटेज लगभग 15% था।
- अन्य: इसमें एथिक्स, सोशल इंपैक्ट ऑफ टेक्नोलॉजी, प्रोफेशनल प्रैक्टिस आदि जैसे विविध विषयों पर प्रश्न पूछे गए थे। इस खंड का वेटेज लगभग 10% था।
विषयवार विश्लेषण:
डेटा विज्ञान मूल बातें: इस खंड को अच्छी तरह से तैयार माना गया। इसमें ज्यादातर सीधे प्रश्न पूछे गए जो पाठ्यक्रम से मेल खाते थे।
मशीन लर्निंग: इस खंड को थोड़ा कठिन माना गया, जिसमें कुछ जटिल गणना और एल्गोरिदम की गहरी समझ की आवश्यकता थी।
डीप लर्निंग: इस खंड को अपेक्षाकृत आसान माना गया, लेकिन न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर और हानि कार्यों की गहरी समझ आवश्यक थी।
डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (DBMS):
इस खंड में SQL प्रश्नों, डेटा मॉडलिंग और अन्य डीबीएमएस अवधारणाओं पर प्रश्न शामिल थे। अच्छी SQL कौशल वाले उम्मीदवारों को इस खंड में अच्छा प्रदर्शन करने में सक्षम होना चाहिए था। कुछ महत्वपूर्ण विषयों में शामिल हैं:
- SQL क्वेरी भाषा: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, JOIN आदि
- डेटा मॉडलिंग: ER मॉडल, EER मॉडल, रिलेशनल मॉडल
- डेटाबेस डिजाइन: सामान्यीकरण, डीएनएफ, बीसीएनएफ
- लेनदेन प्रसंस्करण: ACID गुण, लॉकिंग, डेडलॉक
परीक्षा से जुड़ी अन्य जानकारी:
इस खंड में एथिक्स, सोशल इंपैक्ट ऑफ टेक्नोलॉजी, प्रोफेशनल प्रैक्टिस आदि जैसे विविध विषयों पर प्रश्न पूछे गए थे। उम्मीदवारों को इन विषयों की बुनियादी समझ होनी चाहिए और इनसे संबंधित मुद्दों पर तर्क करने में सक्षम होना चाहिए। कुछ महत्वपूर्ण विषयों में शामिल हैं:
- डेटा विज्ञान में नैतिकता: डेटा गोपनीयता, डेटा पूर्वाग्रह, डेटा सुरक्षा
- प्रौद्योगिकी का सामाजिक प्रभाव: रोजगार पर प्रभाव, समाज पर प्रभाव
- व्यावसायिक अभ्यास: टीम वर्क, संचार, समय प्रबंधन
प्रमुख क्षेत्रों पर गहराई से नज़र:
1. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन:
परीक्षा में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन से संबंधित कुछ प्रश्न पूछे गए थे। उम्मीदवारों को विभिन्न प्रकार के चार्ट और ग्राफ़ बनाने और उनका विश्लेषण करने में सक्षम होना चाहिए। कुछ महत्वपूर्ण विषयों में शामिल हैं:
- विभिन्न प्रकार के चार्ट और ग्राफ़: बार चार्ट, पाई चार्ट, लाइन चार्ट, स्कैटर प्लॉट, हिस्टोग्राम
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के सिद्धांत: रंग, लेआउट, लेबलिंग
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल: Tableau, Matplotlib, Seaborn
2. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी):
एनएलपी से संबंधित कुछ प्रश्न भी पूछे गए थे। उम्मीदवारों को एनएलपी के मूल सिद्धांतों और विभिन्न एनएलपी कार्यों को करने में सक्षम होना चाहिए। कुछ महत्वपूर्ण विषयों में शामिल हैं:
- एनएलपी के मूल सिद्धांत: टोकनाइज़ेशन, स्टेमिंग, लेमेटाइज़ेशन
- एनएलपी कार्य: टेक्स्ट वर्गीकरण, भावना विश्लेषण, मशीन अनुवाद
3. मशीन लर्निंग एल्गोरिदम:
परीक्षा में विभिन्न मशीन लर्निंग एल्गोरिदम से संबंधित कई प्रश्न पूछे गए थे। उम्मीदवारों को इन एल्गोरिदम की कार्यप्रणाली और उनके अनुप्रयोगों को समझना चाहिए। कुछ महत्वपूर्ण विषयों में शामिल हैं:
- पर्यवेक्षित शिक्षण: रेखीय प्रतिगमन, निर्णय वृक्ष, समर्थन वेक्टर मशीन
- अपर्यवेक्षित शिक्षण: k-means क्लस्टरिंग, PCA
- मजबूत शिक्षण: AdaBoost, Random Forest
4. डीप लर्निंग:
डीप लर्निंग से संबंधित कुछ प्रश्न भी पूछे गए थे। उम्मीदवारों को डीप लर्निंग आर्किटेक्चर और विभिन्न डीप लर्निंग कार्यों को करने में सक्षम होना चाहिए। कुछ महत्वपूर्ण विषयों में शामिल हैं:
- डीप लर्निंग आर्किटेक्चर: न्यूरल नेटवर्क, कनवल्शन न्यूरल नेटवर्क (CNNs), रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क (RNNs)
- डीप लर्निंग कार्य: छवि वर्गीकरण, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, मशीन अनुवाद
अच्छे प्रयास और महत्वपूर्ण टिप्स:
अधिकांश छात्रों के अनुसार, परीक्षा को पूरा करने के लिए 3 घंटे पर्याप्त थे। हालाँकि, समय प्रबंधन महत्वपूर्ण है। पहले आसान प्रश्नों को हल करें और कठिन सवालों के लिए अधिक समय बचाएं। अनुमान लगाने से बचें और केवल वही चिह्नित करें जिसके बारे में आप निश्चित हैं। कुछ अतिरिक्त युक्तियों में शामिल हैं:
- पिछले वर्षों के प्रश्नपत्रों का अभ्यास करें: इससे आपको परीक्षा पैटर्न और कठिनाई स्तर की आदत हो जाएगी।
- मॉक टेस्ट दें: इससे आपको परीक्षा की स्थिति का अनुभव होगा और समय प्रबंधन का अभ्यास होगा।
- एक मजबूत अध्ययन योजना बनाएं और उसका पालन करें: सुनिश्चित करें कि आप सभी विषयों को समान महत्व देते हैं और नियमित रूप से अभ्यास करते हैं।
- अच्छी तरह से सोएं और परीक्षा के दिन शांत रहें: तनावग्रस्त होने से आपकी सोच कमजोर हो सकती है और गलतियां हो सकती हैं।
निष्कर्ष:
गेट 2024 डीए पेपर को समग्र रूप से संतुलित माना गया है, जिसमें विभिन्न विषयों और कठिनाई स्तरों को शामिल किया गया है। अच्छी तैयारी और रणनीतिक समय प्रबंधन के साथ, उम्मीदवार इस परीक्षा में अच्छा स्कोर कर सकते हैं और अपने डेटा साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के सपनों को साकार कर सकते हैं। परीक्षा विश्लेषण और महत्वपूर्ण क्षेत्रों पर दिए गए सुझावों का पालन करके, आप अपनी तैयारी को मजबूत बना सकते हैं और परीक्षा में सफलता प्राप्त कर सकते हैं।
अतिरिक्त टिप्स:
- आधिकारिक स्रोतों से ही जानकारी प्राप्त करें।
- पेपर विश्लेषण को आने वाले वर्षों में परीक्षा की तैयारी के लिए मार्गदर्शक के रूप में लें।
- निराश न हों और अपनी तैयारी जारी रखें।
अतिरिक्त संसाधन:
- आधिकारिक गेट वेबसाइट: https://gate.iitb.ac.in/ : https://gate.iitb.ac.in/
मुझे उम्मीद है कि यह विश्लेषण आपके लिए उपयोगी साबित होगा। शुभकामनाएं!
