Updated README.hi.md - 4

Author: joshi-kaushal

1-Introduction/03-defining-data/translations/README.hi.md

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 डेटा मतलब तथ्य, माहिती और अनुभव है जिनका इस्तमाल करके नए खोज और सूचित निर्णयोंका समर्थन किया जाता है।
 
-डेटा पॉइंट यह डेटासेट का सबसे छोटा प्रमाण है। डेटासेट यह एक डेटा पॉइंट्स का बड़ा संग्रह होता है। डेटासेट बोहोत सारे अलगअलग प्रकार और संरचनाका होता है, और बोहोत बार किसी स्त्रोतपे आधारित होता है। उदाहरण के लिए, किसी कम्पनी की कमाई स्प्रेडशीट मैं जतन की हो सकती है मगर प्रति घंटे के दिल की धकड़न की गति [JSON](https://stackoverflow।com/questions/383692/what-is-json-and-what-is-it-used-for/383699#383699) रूप मैं हो सकती है। डेटा वैज्ञानिकोकेलिए अलग अलग प्रकार के डेटा और डेटासेट के साथ काम करना आम बात होती है। 
+डेटा पॉइंट यह डेटासेट का सबसे छोटा प्रमाण है। डेटासेट यह एक डेटा पॉइंट्स का बड़ा संग्रह होता है। डेटासेट बोहोत सारे अलगअलग प्रकार और संरचनाका होता है, और बोहोत बार किसी स्त्रोतपे आधारित होता है। उदाहरण के लिए, किसी कम्पनी की कमाई स्प्रेडशीट मैं जतन की हो सकती है मगर प्रति घंटे के दिल की धकड़न की गति [JSON](https://stackoverflow.com/questions/383692/what-is-json-and-what-is-it-used-for/383699#383699) रूप मैं हो सकती है। डेटा वैज्ञानिकोकेलिए अलग अलग प्रकार के डेटा और डेटासेट के साथ काम करना आम बात होती है। 
 
 यह पाठ डेटा को उसके स्त्रोत के हिसाब से पहचानने और वर्गीकृत करने पे केंद्रित है।
 
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 डेटा का स्त्रोत मतलब मतलब वो जगह जहाँ डेटा सबसे पहिली बार निर्माण हुवा था, और हमेशा कहा और कब जमा किया था इसके ऊपर आधारित रहेगा। उपयोगकर्ताके द्वारा निर्माण किये हुवे डेटा को प्रार्थमिक डेटा के नाम से पहचाना जाता है जबकि गौण डेटा ऐसे स्त्रोत से आता है जिसने सामान्य काम के लिए डेटा जमा किया था। उदाहरण के लिए, वैज्ञानिकों का समूह वर्षावनमे टिप्पणियों और सूचि कमा कर रहे है तो वोप्रार्थमिक डेटा होगा और  अगर उन्होंने उस डेटा को बाकि के वैज्ञनिकोके साथ बाँटना चाहा तो वो गौण डेटा कहलाया जायेगा।  
 
 ## डेटा के स्त्रोत 
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 डेटा का स्त्रोत मतलब मतलब वो जगह जहाँ डेटा सबसे पहिली बार निर्माण हुवा था, और हमेशा कहा और कब जमा किया था इसके ऊपर आधारित रहेगा। उपयोगकर्ताके द्वारा निर्माण किये हुवे डेटा को प्रार्थमिक डेटा के नाम से पहचाना जाता है जबकि गौण डेटा ऐसे स्त्रोत से आता है जिसने सामान्य काम के लिए डेटा जमा किया था। उदाहरण के लिए, वैज्ञानिकों का समूह वर्षावनमे टिप्पणियों और सूचि कमा कर रहे है तो वोप्रार्थमिक डेटा होगा और  अगर उन्होंने उस डेटा को बाकि के वैज्ञनिकोके साथ बाँटना चाहा तो वो गौण डेटा कहलाया जायेगा।  
 
-डेटाबेस यह एक सामान्य स्त्रोत है और वह होस्टिंग और डेटाबेस मेंटेनन्स सिस्टिम निर्भर होता है। डेटाबेस मेंटेनन्स सिस्टिममे उपयोगकर्ता कमांड्स जिन्हें क्वेरीज़ कहा जाता है इस्तमाल करके डेटाबेस का डेटा खोज सकते है. डेटा स्त्रोत फ़ाइल स्वरुप मे हो तो आवाज, चित्र, वीडियो, स्प्रेडशीट ऐसे प्रकार मे हो सकता है। आंतरजाल के स्त्रोत डेटा होस्ट करने के बोहोत आम तरीका है। यहां डेटाबेस तथा फाइलें खोजी जा सकती है। अप्लीकेशन प्रोगरामिंग इंटरफेस, जिन्हे 'एपीआय'(API) के नाम से जाना जाता है, उसकी मद्त से प्रोग्रामर्स डेटाको बहार के उपयोगकर्ताओको आंतरजाल द्वारा इस्तमाल करने के लिए भेज सकते है. जबकि वेब स्क्रैपिंग नामक प्रक्रियासे आंतरजाल के वेब पेज का डेटा अलग किया जा सकता है. [डेटा के साथ काम करना](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/tree/main/2-Working-With-Data) यह पथ अलग अलग डेटा का इस्तमाल करनेपर ध्यान देता है..
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+डेटाबेस यह एक सामान्य स्त्रोत है और वह होस्टिंग और डेटाबेस मेंटेनन्स सिस्टिम निर्भर होता है। डेटाबेस मेंटेनन्स सिस्टिममे उपयोगकर्ता कमांड्स जिन्हें क्वेरीज़ कहा जाता है इस्तमाल करके डेटाबेस का डेटा खोज सकते है। डेटा स्त्रोत फ़ाइल स्वरुप मे हो तो आवाज, चित्र, वीडियो, स्प्रेडशीट ऐसे प्रकार मे हो सकता है। आंतरजाल के स्त्रोत डेटा होस्ट करने के बोहोत आम तरीका है। यहां डेटाबेस तथा फाइलें खोजी जा सकती है।अप्लीकेशन प्रोगरामिंग इंटरफेस, जिन्हे 'एपीआय'(API) के नाम से जाना जाता है, उसकी मद्त से प्रोग्रामर्स डेटाको बहार के उपयोगकर्ताओको आंतरजाल द्वारा इस्तमाल करने के लिए भेज सकते है। जबकि वेब स्क्रैपिंग नामक प्रक्रियासे आंतरजाल के वेब पेज का डेटा अलग किया जा सकता है। [डेटा के साथ काम करना](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/tree/main/2-Working-With-Data) यह पथ अलग अलग डेटा का इस्तमाल करनेपर ध्यान देता है।
 ## निष्कर्ष 
 यह पथ मे हमने पढ़ा की:
 - डेटा क्या होता है 
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 - डेटा कहा मिलता है 
 
 ## 🚀 चुनौती
-Kaggle यह के मुफ्त के डेटाबेस का बोहोत अच्छा स्त्रोत है. [सर्च टूल ](https://www.kaggle.com/datasets) का इस्तमाल करके कुछ मजेदार डेटासेट ढूंढे और उनमेसे तीन-चार डेटाबेस का ऐसे वर्गीकरण कीजिए:
+Kaggle यह के मुफ्त के डेटाबेस का बोहोत अच्छा स्त्रोत है। [सर्च टूल ](https://www.kaggle.com/datasets) का इस्तमाल करके कुछ मजेदार डेटासेट ढूंढे और उनमेसे तीन-चार डेटाबेस का ऐसे वर्गीकरण कीजिए:
 - डेटा परिमाणात्मक है या गुणात्मक?
 - डेटा संरचित, असंरचित या फिर मिश्र संरचित है?