RBSE Class 12 Informatics Practices Model Paper 2025 | राजस्थान बोर्ड कक्षा 12 सूचना विज्ञान अभ्यास मॉडल प्रश्न पत्र 2025

| गुरुवार, अक्टूबर 30, 2025
RBSE Class 12 Informatics Practices Model Paper 2024-2025 - Complete Solutions | सरकारी सर्विस प्रेप

RBSE Class 12 Informatics Practices Model Paper 2024-2025

परीक्षा: राजस्थान माध्यमिक शिक्षा बोर्ड (RBSE)

कक्षा: 12वीं (Senior Secondary)

विषय: Informatics Practices (सूचना विज्ञान अभ्यास)

विषय कोड: [कोड यहाँ]

अधिकतम अंक: 56 marks

समय: 3 घंटे (15 मिनट पठन हेतु)

मॉडल पेपर सत्र: 2024-2025

विषय-सूची

  1. पाठ्यक्रम ब्लूप्रिंट और अंक वितरण
  2. सामान्य निर्देश (General Instructions)
  3. खण्ड अ - बहुविकल्पीय एवं रिक्त स्थान प्रश्न
  4. खण्ड ब - लघुउत्तरात्मक प्रश्न (Short Answer)
  5. खण्ड स - दीर्घउत्तरात्मक प्रश्न (Long Answer)
  6. खण्ड द - निबंधात्मक प्रश्न (Essay Type)
  7. संपूर्ण उत्तर कुंजी और विस्तृत हल
  8. परीक्षा तैयारी रणनीति
  9. अतिरिक्त अध्ययन संसाधन

पाठ्यक्रम ब्लूप्रिंट 2024-2025

इकाई-वार अंक वितरण

क्र.सं. इकाई (Unit) अंक (Marks) प्रतिशत (%)
1 Data Handling using Pandas - I 16.5 29.46%
2 Data Handling using Pandas - II 16.5 29.46%
3 Data Visualization 11.0 19.64%
4 Database Query using SQL 5.0 8.93%
5 Introduction to Computer Networks 7.0 12.5%
कुल योग (Total) 56 100%

इकाई-वार विस्तृत विवरण

क्र.सं. इकाई का नाम प्रश्नों की संख्या कुल अंक कुल प्रश्न कठिनाई स्तर
वस्तुनिष्ठ अति लघु लघु दीर्घ निबंधात्मक
1 Data Handling (Pandas - I) 18 0 0 0 18.00 16.5 24 Medium
2 Data Handling (Pandas - II) 10 0 0 0 8.57 16.5 12 Medium
3 Data Visualization 10 0 10 0 26.39 11.0 12 Easy
4 Database Query (SQL) 3 3 9 0 16.67 5.0 36 Medium
5 Computer Networks 2 4 8 0 18.75 7.0 45 Easy
योग 53 7 27 56 100 56 195 -

प्रश्न प्रकार के अनुसार विवरण

विषय वस्तु का क्षेत्र MCQ
(½ अंक)
Fill in Blanks
(½ अंक)
Very Short
(1 अंक)
Short Answer
(1½ अंक)
Long Answer
(3 अंक)
Essay
(4 अंक)
कुल अंक
Querying and SQL functions N/A N/A N/A 20 35.71 N/A N/A
Data handling using pandas - I N/A N/A N/A 8 14.29 N/A N/A
Data hand ling using pandas- II N/A N/A N/A 8 14.29 N/A N/A
Plotting data using matplot Lib N/A N/A N/A 7.5 13.39 N/A N/A
Internet and WEB N/A N/A N/A 6 10.72 N/A N/A
Societal impact N/A N/A N/A 6 10.72 N/A N/A
योग 56 16(23) 8(4) 56 100 100 56(25)

महत्वपूर्ण नोट: विद्यार्थियों को सलाह दी जाती है कि वे प्रश्न पत्र मिलने के पश्चात् 15 मिनट का समय प्रश्न पत्र पढ़ने तथा उसे समझने में लगाएँ। यह समय उत्तर लिखने के लिए नहीं दिया गया है।

सामान्य निर्देश (General Instructions)

  1. परीक्षार्थी सर्वप्रथम अपने प्रश्न पत्र पर अपना रोल नंबर अनिवार्यता लिखें। (Candidate must write first his/her Roll No. on the question paper compulsorily.)
  2. सभी प्रश्न करने अनिवार्य हैं। (All the questions are compulsory.)
  3. प्रत्येक प्रश्न का उत्तर दी गई उत्तर पुस्तिका में ही लिखें। (Write the answer to each question in the given answer-book only.)
  4. जिन प्रश्नों में आन्तरिक खण्ड हैं उनके उत्तर एक साथ ही लिखें। (For questions having more than one part, the answers to those parts are to be written together in continuity.)
  5. प्रश्न का उत्तर लिखते से पूर्व प्रश्न का क्रमांक अवश्य लिखें। (Write down the serial number of the question before attempting it.)
  6. प्रश्न पत्र के हिन्दी व अंग्रेजी रूपान्तरण में किसी प्रकार की त्रुटि / अन्तर / विरोधाभास होने पर हिन्दी भाषा के प्रश्न को सही मानें। (If there is any kind of error/difference/contradiction in Hindi & English version of the question paper, the question of the Hindi version should be treated valid.)

खण्ड - अ (SECTION-A)

बहुविकल्पीय प्रश्न (1 से 10 will ) / Multiple Choice Question (1 to will)

(i) SQL में count function, .............. संख्या देता है। [½]

(A) Values
(C) Group by

(B) Distinct Value
(D) Columns

The count function in SQL returns the numbers of

(A) Values
(C) Group by

(B) Distinct Value
(D) Columns

(ii) SELECT ROUND (153.678, 1) क्वेरी से क्या रिज़ल्ट प्राप्त होगा ? [½]

(A) 153.6
(C) 153.68

(B) 153.67
(D) 153.7

What will be returned by the given query? SELECT ROUND (153.678, 1)

(A) 153.6
(C) 153.68

(B) 153.67
(D) 153.7

(iii) हमारे digital foot print को किसके द्वारा सृजित किया जा सकता है। [½]

(A) Visiting any website
(C) Posting online

(B) Sending email
(D) All of the above

Our digital foot print can be created by..........

(A) Visiting any website
(C) Posting online

(B) Sending email
(D) All of the above

(iv) PANDAS का पूर्ण रूप है [½]

(A) Panel Data
(C) Pandas Data Structures

(B) Panel data system
(D) Pandas Numify Data Structure

PANDAS stands for

(A) Panel Data
(C) Pandas Data Structures

(B) Panel data system
(D) Pandas Numify Data Structure

(v) संख्याओं की श्रृंखलाओं से बीच संख्या ज्ञात करने के लिए किस Function का प्रयोग किया जाता है ? [½]

(A) Mean()
(C) Mode()

(B) Median()
(D) Count()

Which function is used to find the middle numbers from a set of numbers ?

(A) Mean()
(C) Mode()

(B) Median()
(D) Count()

(vi) Plot को सांख्यिकीय सारांश देने के लिए किस प्रकार का plot किया जाता है ? [½]

(A) Bar
(C) Histogram

(B) Line
(D) Box plot

Plot which is used to given statistical summary is

(A) Bar
(C) Histogram

(B) Line
(D) Box plot

(vii) Matplotlib पुस्तकालय स्थापित है ? [½]

(A) 1 D
(C) 3 D

(B) 2 D
(D) All of above

Matplotlib is ............ plotting library

(A) 1 D
(C) 3 D

(B) 2 D
(D) All of above

(viii) वेब पेज को बनाने के लिए प्रयोग की जाने वाली भाषा है ? [½]

(A) XML
(C) C

(B) JAVA
(D) HTML

Web pages is created using language

(A) XML
(C) C

(B) JAVA
(D) HTML

(ix) डिजिटल पदचिह्न संग्रहित होते हैं? [½]

(A) Temporarily
(C) For 7 days only

(B) Permanently
(D) For 3 days

Digital footprints are stored ..............

(A) Temporarily
(C) For 7 days only

(B) Permanently
(D) For 3 days

(x) नेटवर्किंग में जो किसी topology में पूरे नेटवर्क की सम्पूर्ण लम्बाई के बराबर बैकबोन केबल सम्पूर्ण नेटवर्क से जो topology में निकली हुई है। [½]

(A) Star
(C) Mesh

(B) Bus
(D) Tree

Which of the following topology contains a backbone cable running though the whole length by the network .

(A) Star
(C) Mesh

(B) Bus
(D) Tree

Q.2 रिक्त स्थानों की पूर्ति कीजिए (1 से x तक) / Fill in blanks (1 to x)

(i) किसी भी नेटवर्क में के रूप में जाने जाने वाला अभिलाक्षणिक चित्र/ लेआउट इतनी दूरी होने पर प्रदर्शित करने के लिए Statement निकला। [½]

The main computer in any network is called as ...............

(ii) ---------------------- computer से अनाधिकृत प्रवेश का कार्य का अनाधिकृत कार्य ऐसकालना है। [½]

.................... is the act of unauthorised access to a computer.

(iii) एक उप क्वेरी एक SQL अभिव्यक्ति है जो किसी ................. एक अन्य SQL स्टेटमेंट में रखा जा रहा है। [½]

A Sub query is an SQL expression that is placed ............. another SQL Statement.

(iv) Select query का ............... clause हमें परिणामों में से केवल उन्हीं rows को चुनने की अनुमति देता है जो एक विशिष्ट condition को संतुष्ट करती है। [½]

The ............ clause of select query allows us to select only those rows in the result that satisfy a specified condition.

(v) ............ शब्द का उपयोग तालिका में एक record को संदर्भित करने के लिए किया जाता है। [½]

The term ................. is used to refer to a record in a table.

(vi) ............ शब्द का उपयोग तालिका में एक field को संदर्भित करने के लिए किया जाता है। [½]

The term .............. is used to refer to a field in table

(vii) किसी relation का foreign key इस .............................. key या किसी अन्य relation का अन्य है। [½]

An attribute in a relation is foreign key is the ............................. key in any other relation.

(viii) ........................ को का उपयोग data frame से न्यूनतम मान को छाँटने/निकालने के लिए होता है। [½]

........................ is used to display the minimum value(s) from the data frame.

(ix) .................... एक computer है जो अन्य computer को अन्य प्रोग्राम को सेवाएं प्रदान करता है। [½]

........................ is used to display the minimum values to other programs or computers.

(x) Digital foot print ................. को सम्प्राप्त करने से होता है। [½]

Digital foot print are stored ...............

खण्ड ब (Section B)

लघुउत्तरात्मक प्रश्न / Short answer type question

Q4. SQL command से संबंधित आउटपुट लिखिए। [1½]

Write the output produced by the SQL Commands

SELECT POW (2,5)

Q5. SQL क्वेरी से संबंधित आउटपुट लिखिए। [1½]

Write the output of the following SQL queries

SELECT RIGHT('MATHEMATICS', 5);

Q6. Series की आकार को आप कैसे समझते हैं? [1½]

What do you understand by the size of Series?

Q7. Dataframe, 2D array से किस प्रकार भिन्न है ? [1½]

How is it Dataframe different from a 2D array?

Q8. SQL क्वेरी से संबंधित आउटपुट लिखिए। [1½]

Write the output of the following SQL queries SELECT LENGTH ("Gopinath")

Q9. Data frame.quartile() से गणितीय क्या है। [1½]

Define the terms data frame.quartile()

Q10. SQL क्वेरी से संबंधित आउटपुट लिखिए। [1½]

Write the output of the following SQL queries

SELECT RIGHT ("SCIENCE", 3)

Q11. वेबसाइट और वेब पेज में अन्तर बताइए। [1½]

Differentiate between Website and Web page.

Q12. Copyright और Patents में अन्तर बताइए। [1½]

Write the differences between Copyright and Patents.

Q13. Phishing और Fraud Email में अंतर लिखिए। [1½]

Write the difference between Phishing and Fraud Emails.

खण्ड स (Section C)

दीर्घउत्तरात्मक प्रश्न / Long answer type question

Q.14. Single row function और Aggregate function में कोई दो अन्तर लिखिए। [3]

Write any two differences between Single row function and Aggregate function.

अथवा / OR

कार्तीय गुणा से आप क्या समझते हैं।

What do you understand by Cartesian Product?

Q15. प्लॉट बनाने के कोई तीन चरण बताइए। [3]

Define Plotting Pie chart.

अथवा / OR

Plotting scatter chart को परिभाषित करें।

Define Plotting Scatter chart

Q16. एक प्रयोगकर्ता को Groupby में कार्यान्वयन की व्याख्या कीजिए। [3]

Explain the concept of Group by with help of an example.

अथवा / OR

Data analysis में अनुमान एक महत्वपूर्ण धारणा क्यों है।

Why estimation is an important concept in data analysis?

खण्ड द (Section D)

निबंधात्मक प्रश्न / Essay type question

Q17. वर्तमान Student डाटाबेस से कोई अनुमान [4]

(a) Student सारणी बनाएं।

(b) कुल पंक्तियों की कुल संख्या प्रदर्शित करना।

(c) सारणी की किसी भी कॉलम के आधार पर Student Name निम्नवर्ती Order

SCode SName SMarks SSubject
501 GURPREET 82 ENGLISH
502 ARVIND 65 MATHS
503 MANOJ 54 COMPUTER
504 RAVINDERA 65 ECONOMICS
505 NARESH 48 BIOLOGY
506 SAKSHI 89 BIOLOGY

(A) Create Student table.

(B) Display the total number of students.

(C) Display Student Name in descending Order.

Using the sale table from CAR SHOWROOM database

INVOICE NO CarId CustID SaleDATE PaymentMODE Ecode SALEPRICE
1001 D001 C0001 14/09/2024 ONLINE E004 632470
1002 D002 C0002 12/12/2023 CREDIT CARD E001 590312
1003 S002 C0004 15/01/2024 CHEQUE E010 604000
1004 H001 C0001 11/11/2024 BANK FINANCE E007 569987
1005 E001 C0002 16/04/2024 CREDIT CARD E002 639310
1006 S001 C0003 20/01/2024 BANK FINANCE E007 620214

नीचे दी गयी तालिका से

(A) क्रेता द्वारा खरीदी गई काम्प्लेक्स की संख्या प्रदर्शित करना।

(B) ऐसे ग्राहकों की संख्या तथा के साथ से Category को प्रदर्शित से किसी Customer ने से अधिक car को Sale table से खरीदा हों।

(A) Display the number of cars purchased by each customer from the Sale table.

(B) display the customers and numbers of Cars purchased if the Customer purchased more than one car from Sale table.

Q18. [4]

Item Company Region USD
TV LG 12800 700
TV VIDEOCON 39000 650
AC LG 55000 900
AC SONY 14000 750

दी गयी सारणी Product को देखते हुए निम्नांकित python Code लिखिए।

(A) उपरोक्त तालिका के लिए data को बनाने के लिए।

(B) LG TV के अधिकतम मूल्य को प्रदर्शित करने के लिए।

Assuming the given table: Product. Write the Python Code for the following

(A) To create the data Frame for the above table.

(B) To display the maximum price of LG TV.

अथवा / OR

निम्न परिभाषित कीजिए :
(i) माध्य
(ii) बहुलक
(iii) मानक विचलन

Define the terms:
(1) Mean
(ii) Mode
(iii) Standard Deviation

संपूर्ण उत्तर कुंजी और विस्तृत हल

खण्ड अ - बहुविकल्पीय प्रश्नों के उत्तर

MCQ Answers with Explanations

(i) Answer: (A) Values

व्याख्या: SQL में COUNT() function किसी column में values की संख्या को गिनता है। यह NULL values को ignore करता है और केवल non-NULL values की संख्या return करता है।

-- Example: SELECT COUNT(StudentName) FROM Students; -- यह Students table में कुल non-NULL StudentName values की संख्या return करेगा

(ii) Answer: (D) 153.7

व्याख्या: ROUND() function number को specified decimal places तक round करता है। ROUND(153.678, 1) का मतलब है 1 decimal place तक round करना। 153.678 → 153.7 (क्योंकि 7 के बाद 8 है, जो 5 से बड़ा है, इसलिए round up होगा)

SELECT ROUND(153.678, 1); -- Output: 153.7 -- अन्य उदाहरण: SELECT ROUND(153.678, 2); -- Output: 153.68 SELECT ROUND(153.678, 0); -- Output: 154

(iii) Answer: (D) All of the above

व्याख्या: Digital footprint वह trail है जो हम internet use करते समय छोड़ते हैं। यह तीनों activities - website visit करना, email भेजना, और online post करना - सभी digital footprints create करती हैं। इसके अतिरिक्त social media activity, online shopping, app usage आदि भी digital footprints create करते हैं।

(iv) Answer: (A) Panel Data

व्याख्या: PANDAS का full form है Panel Data। यह Python की एक powerful library है जो data manipulation और analysis के लिए उपयोग होती है। Pandas में दो मुख्य data structures हैं: Series (1-dimensional) और DataFrame (2-dimensional)।

(v) Answer: (B) Median()

व्याख्या: Median() function sorted data set में middle value को find करता है। यदि values की संख्या odd है तो middle value return करता है, और even है तो middle की दो values का average return करता है।

import pandas as pd # Example data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50]) print(data.median()) # Output: 30.0 data2 = pd.Series([10, 20, 30, 40]) print(data2.median()) # Output: 25.0 (20+30)/2

(vi) Answer: (D) Box plot

व्याख्या: Box plot (या Box-and-Whisker plot) statistical summary provide करता है जिसमें minimum, first quartile (Q1), median, third quartile (Q3), और maximum values दिखाई देती हैं। यह data distribution और outliers को visualize करने के लिए उपयोगी है।

(vii) Answer: (B) 2 D

व्याख्या: Matplotlib primarily एक 2D plotting library है। हालांकि इसमें 3D plotting की capability भी है (mpl_toolkits.mplot3d के साथ), लेकिन यह मुख्य रूप से 2D visualization के लिए design किया गया है।

(viii) Answer: (D) HTML

व्याख्या: HTML (HyperText Markup Language) web pages बनाने के लिए standard markup language है। यह web page की structure define करता है। CSS styling के लिए और JavaScript interactivity के लिए उपयोग होती है।

(ix) Answer: (B) Permanently

व्याख्या: Digital footprints permanently store होते हैं। एक बार internet पर कुछ post करने के बाद, उसे completely delete करना बहुत मुश्किल होता है क्योंकि data multiple servers पर replicate हो चुका होता है। इसलिए online activity में सावधानी बरतनी चाहिए।

(x) Answer: (B) Bus

व्याख्या: Bus topology में एक main backbone cable होती है जो पूरे network की length तक चलती है। सभी devices इस backbone cable से connect होते हैं। यह simple और cost-effective है, लेकिन backbone cable fail होने पर पूरा network down हो जाता है।

रिक्त स्थान के उत्तर (Fill in the Blanks Answers)

(i) Server

व्याख्या: Network में main computer को Server कहते हैं। Server अन्य computers (clients) को services provide करता है जैसे file storage, database access, email services, web hosting आदि।

(ii) Hacking

व्याख्या: Hacking किसी computer या network में unauthorized access प्राप्त करने की illegal activity है। Hackers security vulnerabilities exploit करके systems में प्रवेश करते हैं।

(iii) Within या Inside

व्याख्या: Subquery (या nested query) एक SQL query है जो किसी दूसरी SQL query के अंदर placed होती है। यह main query के लिए intermediate results provide करती है।

-- Subquery Example: SELECT Name, Marks FROM Students WHERE Marks > (SELECT AVG(Marks) FROM Students); -- यहाँ brackets में query subquery है

(iv) WHERE

व्याख्या: WHERE clause SQL में filtering के लिए उपयोग होता है। यह specified condition के basis पर rows को select करता है।

SELECT * FROM Students WHERE Marks > 80;

(v) Row या Tuple

व्याख्या: Database terminology में, एक record को Row या Tuple कहते हैं। यह table में horizontal entry होती है जो एक complete data item represent करती है।

(vi) Column या Attribute

व्याख्या: Table में एक field को Column या Attribute कहते हैं। यह vertical entry होती है जो specific type का data store करती है।

(vii) Primary

व्याख्या: Foreign Key किसी relation में वह attribute है जो किसी दूसरे relation की Primary Key होती है। यह tables के बीच relationship establish करती है।

-- Example: Table: Students (RollNo is Primary Key) Table: Marks (RollNo is Foreign Key referencing Students)

(viii) min()

व्याख्या: DataFrame में min() function minimum value को find करने के लिए उपयोग होता है।

import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Marks': [85, 92, 78, 95, 88]}) print(df['Marks'].min()) # Output: 78

(ix) Server

व्याख्या: Server एक computer है जो network में अन्य computers या programs को services provide करता है। Examples: Web Server, Database Server, Mail Server।

(x) Permanently

व्याख्या: Digital footprints permanently store होते हैं internet पर। एक बार data online जाने के बाद उसे completely remove करना extremely difficult होता है।

खण्ड ब - लघुउत्तरात्मक प्रश्नों के उत्तर

Q4. SELECT POW(2,5) का आउटपुट

उत्तर: 32

व्याख्या: POW() या POWER() function पहली संख्या को दूसरी संख्या की power तक raise करता है। POW(2,5) = 2^5 = 2 × 2 × 2 × 2 × 2 = 32

SELECT POW(2, 5); -- Output: 32 SELECT POW(3, 3); -- Output: 27 SELECT POW(10, 2); -- Output: 100

Q5. SELECT RIGHT('MATHEMATICS', 5) का आउटपुट

उत्तर: MATICS

व्याख्या: RIGHT() function string के right side से specified number of characters return करता है। 'MATHEMATICS' के last 5 characters हैं: MATICS

SELECT RIGHT('MATHEMATICS', 5); -- Output: MATICS SELECT RIGHT('MATHEMATICS', 3); -- Output: ICS SELECT LEFT('MATHEMATICS', 4); -- Output: MATH

Q6. Series की आकार (Size)

उत्तर: Series की size उसमें elements की कुल संख्या को represent करती है। Pandas में, size attribute या len() function का उपयोग करके Series की size पता की जा सकती है।

विस्तृत व्याख्या:

  • Series.size: Elements की total count return करता है
  • यह NULL/NaN values को भी count करता है
  • यह scalar value return करता है
import pandas as pd import numpy as np # Series बनाना s = pd.Series([10, 20, 30, np.nan, 40]) print("Size:", s.size) # Output: 5 print("Length:", len(s)) # Output: 5 print("Shape:", s.shape) # Output: (5,) print("Non-null count:", s.count()) # Output: 4

Q7. DataFrame और 2D Array में अंतर

DataFrame (Pandas) 2D Array (NumPy)
Heterogeneous data (different types) store कर सकता है Homogeneous data (same type) store करता है
Column names और row labels होते हैं केवल numeric indices होते हैं
Missing data (NaN) को easily handle करता है Missing data handling complex है
SQL-like operations (groupby, merge) support करता है Mathematical operations के लिए optimized है
import pandas as pd import numpy as np # DataFrame - Different data types df = pd.DataFrame({ 'Name': ['Amit', 'Priya'], 'Age': [25, 23], 'Marks': [85.5, 92.0] }) # 2D Array - Same data type arr = np.array([[25, 85.5], [23, 92.0]]) print("DataFrame:\n", df) print("\n2D Array:\n", arr)

Q8. SELECT LENGTH("Gopinath") का आउटपुट

उत्तर: 8

व्याख्या: LENGTH() function string में characters की संख्या return करता है। "Gopinath" में 8 characters हैं: G-o-p-i-n-a-t-h

SELECT LENGTH("Gopinath"); -- Output: 8 SELECT LENGTH("RBSE"); -- Output: 4 SELECT LENGTH("Computer Science"); -- Output: 16 (space भी count होता है)

Q9. DataFrame.quantile() की परिभाषा

उत्तर: DataFrame.quantile() method data के specified quantile (या percentile) values को calculate करता है। यह data distribution को समझने में helpful है।

विस्तृत व्याख्या:

  • Quantile 0.25 (Q1): 25th percentile - 25% data इससे छोटा है
  • Quantile 0.50 (Q2): Median - 50th percentile
  • Quantile 0.75 (Q3): 75th percentile - 75% data इससे छोटा है
import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'Marks': [45, 56, 78, 85, 92, 67, 73, 89] }) print("25th Percentile (Q1):", df['Marks'].quantile(0.25)) print("50th Percentile (Median):", df['Marks'].quantile(0.50)) print("75th Percentile (Q3):", df['Marks'].quantile(0.75)) # Multiple quantiles एक साथ print("\nAll Quartiles:") print(df['Marks'].quantile([0.25, 0.5, 0.75]))

आउटपुट:

25th Percentile (Q1): 64.25 50th Percentile (Median): 75.5 75th Percentile (Q3): 87.0 All Quartiles: 0.25 64.25 0.50 75.50 0.75 87.00 Name: Marks, dtype: float64

Q10. SELECT RIGHT("SCIENCE", 3) का आउटपुट

उत्तर: NCE

व्याख्या: RIGHT() function string के right side से specified number of characters return करता है। "SCIENCE" के last 3 characters हैं: NCE

SELECT RIGHT("SCIENCE", 3); -- Output: NCE SELECT RIGHT("SCIENCE", 1); -- Output: E SELECT RIGHT("SCIENCE", 7); -- Output: SCIENCE (पूरा string)

Q11. Website और Web Page में अंतर

Website Web Page
Related web pages का collection Single document जो web पर display होता है
एक unique domain name होता है Website के भीतर एक specific URL होता है
Multiple web pages contain करती है Website का एक part होता है
Example: www.google.com Example: www.google.com/search

उदाहरण:

  • Website: www.sarkariserviceprep.com (पूरी site)
  • Web Pages:
    • Home page: www.sarkariserviceprep.com/
    • RBSE page: www.sarkariserviceprep.com/rbse-class-12-syllabus/
    • Model papers: www.sarkariserviceprep.com/rbse-class-12-model-paper/

Q12. Copyright और Patents में अंतर

Copyright Patents
Original creative works को protect करता है Inventions और innovations को protect करता है
Books, music, software, art के लिए Technical innovations, processes के लिए
Automatically creation पर mil जाता है Application और approval process required
Creator की lifetime + 60-70 years Usually 20 years
Expression of idea को protect करता है Idea itself को protect करता है

Examples:

  • Copyright: Harry Potter books, Windows OS software, Bollywood movies
  • Patents: Pharmaceutical formulas, mobile phone technologies, engineering innovations

Q13. Phishing और Fraud Email में अंतर

Phishing Fraud Email
Specific type of cyber attack Broad category of deceptive emails
Fake websites/links के through personal info चुराना किसी भी तरीके से धोखाधड़ी करना
Legitimate companies को impersonate करते हैं Various fraudulent schemes use करते हैं
Passwords, credit card details target करते हैं Money transfer, fake lottery भी हो सकते हैं

Phishing Example: Email आता है "Your bank account has been suspended. Click here to verify." - यह legitimate bank जैसा दिखता है लेकिन fake link है।

Fraud Email Example: "Congratulations! You won $1 million lottery. Send $1000 processing fee." - यह obvious scam है।

सुरक्षा के उपाय:

  • Unknown senders के links पर click न करें
  • Email addresses carefully verify करें
  • Personal information email में share न करें
  • Anti-phishing software उपयोग करें

खण्ड स - दीर्घउत्तरात्मक प्रश्नों के उत्तर

Q14. Single Row Function और Aggregate Function में अंतर

Single Row Function Aggregate Function
प्रत्येक row पर separately operate करता है Multiple rows पर operate करके single result देता है
हर row के लिए एक result return करता है सभी rows के लिए एक single result return करता है
Examples: UPPER(), LOWER(), ROUND(), LENGTH() Examples: COUNT(), SUM(), AVG(), MAX(), MIN()
WHERE clause में उपयोग हो सकता है HAVING clause में उपयोग होता है
-- Single Row Function Example SELECT Name, UPPER(Name) AS UpperName, LENGTH(Name) AS NameLength FROM Students; -- हर student के लिए अलग result -- Aggregate Function Example SELECT COUNT(*) AS TotalStudents, AVG(Marks) AS AverageMarks FROM Students; -- सभी students के लिए एक single result

अथवा - Cartesian Product

परिभाषा: Cartesian Product (या Cross Join) दो tables के बीच एक operation है जिसमें पहली table की प्रत्येक row को दूसरी table की सभी rows के साथ combine किया जाता है।

Formula: यदि Table1 में m rows हैं और Table2 में n rows हैं, तो Cartesian Product में m × n rows होंगी।

उदाहरण:

-- Table A ID | Name 1 | Amit 2 | Priya -- Table B Subject | Marks Maths | 85 Science | 90 -- Cartesian Product (A × B) SELECT * FROM A, B; -- या SELECT * FROM A CROSS JOIN B; -- Result: ID | Name | Subject | Marks 1 | Amit | Maths | 85 1 | Amit | Science | 90 2 | Priya | Maths | 85 2 | Priya | Science | 90 -- Total: 2 × 2 = 4 rows

उपयोग: Cartesian Product generally accidental होता है और large datasets के साथ performance issues create कर सकता है। Proper joins (INNER, LEFT, RIGHT) use करना चाहिए।

Q15. Plotting Pie Chart की परिभाषा

परिभाषा: Pie Chart एक circular statistical graphic है जो data को slices में divide करता है। प्रत्येक slice की size उस category के proportion को represent करती है। यह whole के parts को visualize करने के लिए उपयोगी है।

Matplotlib में Pie Chart बनाना:

import matplotlib.pyplot as plt # Data subjects = ['Maths', 'Science', 'English', 'Hindi', 'SST'] marks = [85, 90, 78, 82, 88] # Pie chart बनाना plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.pie(marks, labels=subjects, autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.title('Subject-wise Marks Distribution') plt.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures circular pie plt.show()

Important Parameters:

  • labels: प्रत्येक slice का label
  • autopct: Percentage display format
  • startangle: Starting angle (90 = top से start)
  • explode: Slices को separate करना
  • colors: Custom colors assign करना
# Enhanced Pie Chart with explode effect explode = (0.1, 0, 0, 0, 0) # First slice को explode करना colors = ['gold', 'lightblue', 'lightgreen', 'pink', 'lightyellow'] plt.pie(marks, labels=subjects, autopct='%1.1f%%', startangle=90, explode=explode, colors=colors, shadow=True) plt.title('Enhanced Pie Chart') plt.show()

अथवा - Plotting Scatter Chart

परिभाषा: Scatter Chart (या Scatter Plot) दो variables के बीच relationship को visualize करने के लिए उपयोग होता है। प्रत्येक data point को (x, y) coordinates के रूप में plot किया जाता है।

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Data study_hours = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] marks_obtained = [40, 50, 55, 65, 70, 80, 85, 95] # Scatter plot बनाना plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.scatter(study_hours, marks_obtained, color='blue', marker='o', s=100) plt.xlabel('Study Hours') plt.ylabel('Marks Obtained') plt.title('Relationship between Study Hours and Marks') plt.grid(True, alpha=0.3) plt.show()

Important Parameters:

  • s: Marker size
  • c or color: Marker color
  • marker: Marker style ('o', 's', '^', etc.)
  • alpha: Transparency (0 to 1)

Scatter Plot के उपयोग:

  • Correlation analysis
  • Trend identification
  • Outlier detection
  • Pattern recognition

Q16. Group By की अवधारणा उदाहरण सहित

परिभाषा: GROUP BY clause SQL में data को specific column(s) के आधार पर groups में organize करता है। यह aggregate functions के साथ उपयोग होता है ताकि प्रत्येक group के लिए summary statistics calculate की जा सकें।

Syntax:

SELECT column1, aggregate_function(column2) FROM table_name WHERE condition GROUP BY column1 HAVING condition ORDER BY column1;

Example 1: Simple GROUP BY

-- Students table RollNo | Name | City | Marks 101 | Amit | Jaipur | 85 102 | Priya | Jodhpur | 92 103 | Rahul | Jaipur | 78 104 | Sneha | Udaipur | 88 105 | Vijay | Jaipur | 95 -- City-wise student count SELECT City, COUNT(*) AS StudentCount FROM Students GROUP BY City; -- Output: City | StudentCount Jaipur | 3 Jodhpur | 1 Udaipur | 1

Example 2: GROUP BY with AVG

-- City-wise average marks SELECT City, AVG(Marks) AS AverageMarks FROM Students GROUP BY City; -- Output: City | AverageMarks Jaipur | 86.00 Jodhpur | 92.00 Udaipur | 88.00

Example 3: GROUP BY with HAVING

-- केवल वे cities जहाँ average marks > 85 SELECT City, AVG(Marks) AS AverageMarks FROM Students GROUP BY City HAVING AVG(Marks) > 85; -- Output: City | AverageMarks Jaipur | 86.00 Jodhpur | 92.00 Udaipur | 88.00

Pandas में GROUP BY:

import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'City': ['Jaipur', 'Jodhpur', 'Jaipur', 'Udaipur', 'Jaipur'], 'Name': ['Amit', 'Priya', 'Rahul', 'Sneha', 'Vijay'], 'Marks': [85, 92, 78, 88, 95] }) # City-wise grouping grouped = df.groupby('City') print("City-wise count:") print(grouped.size()) print("\nCity-wise average marks:") print(grouped['Marks'].mean()) print("\nMultiple aggregations:") print(grouped['Marks'].agg(['count', 'mean', 'min', 'max']))

अथवा - Data Analysis में Estimation का महत्व

परिभाषा: Estimation (अनुमान) data analysis में एक महत्वपूर्ण concept है जो sample data के आधार पर population parameters का approximate value निर्धारित करता है।

Estimation क्यों महत्वपूर्ण है:

  1. Incomplete Data Handling: जब complete population data available नहीं होता, तब sample से estimation करते हैं।
    • Example: 100 crore लोगों में से 10,000 का survey करके national opinion estimate करना
  2. Future Predictions: Past data के आधार पर future trends predict करना।
    • Example: Previous years के sales data से next year का sales forecast करना
  3. Cost और Time Efficiency: Entire population को study करना expensive और time-consuming होता है।
    • Example: Quality control में हर product test करने के बजाय sample testing
  4. Decision Making: Business decisions में uncertainty को quantify करना।
    • Example: Marketing campaign की expected ROI estimate करना
  5. Risk Assessment: Possible outcomes और their probabilities को evaluate करना।
    • Example: Investment में risk-return estimation

Estimation के Types:

  • Point Estimation: Single value (e.g., sample mean = 85)
  • Interval Estimation: Range of values (e.g., 80-90 with 95% confidence)
import pandas as pd import numpy as np # Sample data marks = [78, 85, 92, 88, 76, 95, 82, 89] df = pd.Series(marks) # Point estimations print("Mean (Average):", df.mean()) print("Median:", df.median()) print("Standard Deviation:", df.std()) # Confidence interval estimation (approximate) mean = df.mean() std = df.std() print(f"\n95% Confidence Interval (approximate): {mean - 2*std} to {mean + 2*std}")

खण्ड द - निबंधात्मक प्रश्नों के उत्तर

Q17. Student Database और Car Showroom Database Questions

Part A: Student Table Operations

(a) Create Student Table:

CREATE TABLE Student ( SCode INT PRIMARY KEY, SName VARCHAR(50) NOT NULL, SMarks INT, SSubject VARCHAR(50) ); -- Data Insert करना INSERT INTO Student VALUES (501, 'GURPREET', 82, 'ENGLISH'), (502, 'ARVIND', 65, 'MATHS'), (503, 'MANOJ', 54, 'COMPUTER'), (504, 'RAVINDERA', 65, 'ECONOMICS'), (505, 'NARESH', 48, 'BIOLOGY'), (506, 'SAKSHI', 89, 'BIOLOGY');

(b) Display Total Number of Students:

SELECT COUNT(*) AS TotalStudents FROM Student; -- Output: TotalStudents 6

(c) Display Student Names in Descending Order:

SELECT SName FROM Student ORDER BY SName DESC; -- Output: SName SAKSHI RAVINDERA NARESH MANOJ GURPREET ARVIND

Part B: Car Showroom Database Operations

(A) Display number of cars purchased by each customer:

SELECT CustID, COUNT(*) AS NumberOfCars FROM SALE GROUP BY CustID; -- Output: CustID | NumberOfCars C0001 | 2 C0002 | 2 C0003 | 1 C0004 | 1

व्याख्या: इस query में:

  • GROUP BY CustID: Customers को group कर रहा है
  • COUNT(*): प्रत्येक customer द्वारा purchased cars count कर रहा है
  • Result show करता है कि C0001 और C0002 ने 2-2 cars खरीदी हैं

(B) Display customers who purchased more than one car:

SELECT CustID, COUNT(*) AS NumberOfCars FROM SALE GROUP BY CustID HAVING COUNT(*) > 1; -- Output: CustID | NumberOfCars C0001 | 2 C0002 | 2

व्याख्या:

  • HAVING clause: Grouped results को filter करता है
  • COUNT(*) > 1: केवल वे customers जिन्होंने 1 से अधिक cars खरीदी हैं
  • C0001 ने 2 cars खरीदी: INVOICE NO 1001 (ONLINE) और 1004 (BANK FINANCE)
  • C0002 ने 2 cars खरीदी: INVOICE NO 1002 (CREDIT CARD) और 1005 (CREDIT CARD)

Additional Useful Queries:

-- Payment mode wise car count SELECT PaymentMODE, COUNT(*) AS CarsSold FROM SALE GROUP BY PaymentMODE; -- Date wise sales SELECT SaleDATE, COUNT(*) AS SalesCount, SUM(SALEPRICE) AS TotalRevenue FROM SALE GROUP BY SaleDATE ORDER BY SaleDATE; -- Average sale price SELECT AVG(SALEPRICE) AS AverageSalePrice FROM SALE; -- Highest sale price SELECT MAX(SALEPRICE) AS HighestSale, MIN(SALEPRICE) AS LowestSale FROM SALE;

Q18. Product DataFrame और Statistical Terms

Part A: Python Code for Product DataFrame

(A) Create DataFrame for Product Table:

import pandas as pd # Data dictionary बनाना data = { 'Item': ['TV', 'TV', 'AC', 'AC'], 'Company': ['LG', 'VIDEOCON', 'LG', 'SONY'], 'Region': [12800, 39000, 55000, 14000], 'USD': [700, 650, 900, 750] } # DataFrame बनाना df = pd.DataFrame(data) print("Product DataFrame:") print(df) print("\nDataFrame Info:") print(df.info()) print("\nDataFrame Description:") print(df.describe())

Output:

Product DataFrame: Item Company Region USD 0 TV LG 12800 700 1 TV VIDEOCON 39000 650 2 AC LG 55000 900 3 AC SONY 14000 750

(B) Display Maximum Price of LG TV:

# Method 1: Using filtering and max() lg_tv = df[(df['Item'] == 'TV') & (df['Company'] == 'LG')] max_price = lg_tv['USD'].max() print(f"Maximum price of LG TV: ${max_price}") # Method 2: Using query() method lg_tv_price = df.query('Item == "TV" and Company == "LG"')['USD'].max() print(f"Maximum price of LG TV: ${lg_tv_price}") # Method 3: Complete information lg_tv_info = df[(df['Item'] == 'TV') & (df['Company'] == 'LG')] print("\nLG TV Details:") print(lg_tv_info) print(f"\nMaximum USD Price: ${lg_tv_info['USD'].max()}") print(f"Region Price: ₹{lg_tv_info['Region'].values[0]}")

Output:

Maximum price of LG TV: $700 LG TV Details: Item Company Region USD 0 TV LG 12800 700 Maximum USD Price: $700 Region Price: ₹12800

Additional Analysis:

# Item-wise maximum price print("\nItem-wise Maximum USD Price:") print(df.groupby('Item')['USD'].max()) # Company-wise average price print("\nCompany-wise Average Price:") print(df.groupby('Company')[['Region', 'USD']].mean()) # Most expensive product max_usd = df['USD'].max() most_expensive = df[df['USD'] == max_usd] print("\nMost Expensive Product:") print(most_expensive)

अथवा - Statistical Terms की परिभाषाएं

(i) Mean (माध्य या औसत):

परिभाषा: Mean सभी values का sum उनकी संख्या से divide करके प्राप्त होता है। यह central tendency का सबसे common measure है।

Formula: Mean = (Sum of all values) / (Number of values)

import pandas as pd import numpy as np marks = [78, 85, 92, 88, 76, 95, 82, 89] s = pd.Series(marks) mean = s.mean() print(f"Mean: {mean}") # Output: 85.625 # Manual calculation manual_mean = sum(marks) / len(marks) print(f"Manual Mean: {manual_mean}") # NumPy method np_mean = np.mean(marks) print(f"NumPy Mean: {np_mean}")

उदाहरण: यदि 5 students के marks हैं: 70, 80, 90, 75, 85
Mean = (70 + 80 + 90 + 75 + 85) / 5 = 400 / 5 = 80

(ii) Mode (बहुलक):

परिभाषा: Mode वह value है जो dataset में सबसे अधिक बार occur होती है। एक dataset में multiple modes हो सकते हैं या कोई mode नहीं भी हो सकता।

import pandas as pd # Example 1: Single mode marks1 = [78, 85, 85, 92, 88, 85, 76, 82] s1 = pd.Series(marks1) print("Data:", marks1) print("Mode:", s1.mode().values) # Output: [85] # Example 2: Multiple modes (bimodal) marks2 = [78, 85, 85, 92, 88, 92, 76, 82] s2 = pd.Series(marks2) print("\nData:", marks2) print("Modes:", s2.mode().values) # Output: [85, 92] # Example 3: No mode (all unique) marks3 = [78, 85, 92, 88, 76, 82] s3 = pd.Series(marks3) print("\nData:", marks3) print("Mode count:", len(s3.mode())) # All values appear once

उदाहरण: Marks: 70, 80, 80, 90, 75, 80, 85
Mode = 80 (क्योंकि 80 तीन बार आया है, जो सबसे अधिक है)

(iii) Standard Deviation (मानक विचलन):

परिभाषा: Standard Deviation data में variability या dispersion को measure करता है। यह बताता है कि data points mean से कितने दूर हैं। छोटा SD मतलब data points mean के करीब हैं, बड़ा SD मतलब data points अधिक spread out हैं।

Formula:

σ = √[Σ(xi - μ)² / N]

जहाँ: σ = standard deviation, xi = each value, μ = mean, N = number of values

import pandas as pd import numpy as np marks = [78, 85, 92, 88, 76, 95, 82, 89] s = pd.Series(marks) # Standard deviation std = s.std() print(f"Standard Deviation: {std:.2f}") # Output: 6.50 # Variance (SD का square) variance = s.var() print(f"Variance: {variance:.2f}") # Output: 42.27 # Manual calculation mean = s.mean() squared_diff = [(x - mean)**2 for x in marks] manual_std = np.sqrt(sum(squared_diff) / (len(marks) - 1)) print(f"Manual SD: {manual_std:.2f}") # Interpretation print(f"\nMean: {mean:.2f}") print(f"Mean - SD: {mean - std:.2f}") print(f"Mean + SD: {mean + std:.2f}") print("लगभग 68% data इस range में होगा")

व्याख्या:

  • Low SD (< 10): Data points mean के करीब हैं, consistent performance
  • Medium SD (10-20): Moderate variability
  • High SD (> 20): Data points widely spread, inconsistent

उदाहरण:

Class A marks: 80, 82, 81, 83, 79 (Mean = 81, SD ≈ 1.58 - Very consistent)
Class B marks: 60, 95, 70, 90, 80 (Mean = 79, SD ≈ 14.32 - Very variable)

Complete Example with All Three:

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Student marks data data = { 'Student': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'], 'Marks': [78, 85, 85, 92, 88, 85, 76, 82, 90, 89] } df = pd.DataFrame(data) # Calculate statistics mean = df['Marks'].mean() mode = df['Marks'].mode().values[0] std = df['Marks'].std() print("=== Statistical Analysis ===") print(f"Mean (Average): {mean:.2f}") print(f"Mode (Most frequent): {mode}") print(f"Standard Deviation: {std:.2f}") print(f"\nRange: {mean - std:.2f} to {mean + std:.2f}") # Visualization plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.subplot(1, 2, 1) df['Marks'].plot(kind='hist', bins=5, edgecolor='black', alpha=0.7) plt.axvline(mean, color='red', linestyle='--', label=f'Mean: {mean:.1f}') plt.axvline(mode, color='green', linestyle='--', label=f'Mode: {mode}') plt.xlabel('Marks') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Distribution of Marks') plt.legend() plt.subplot(1, 2, 2) plt.boxplot(df['Marks']) plt.ylabel('Marks') plt.title('Box Plot - Shows Spread') plt.grid(True, alpha=0.3) plt.tight_layout() plt.show()

परीक्षा तैयारी रणनीति

विषयवार तैयारी योजना

1. Python Pandas (58% weightage - सबसे महत्वपूर्ण)

Pandas-I (Data Handling Basics):

  • Series और DataFrame की concepts को thoroughly समझें
  • Data types, indexing, slicing practice करें
  • CSV files read/write करने के programs लिखें
  • Basic operations: head(), tail(), info(), describe()

Pandas-II (Advanced Operations):

  • GroupBy operations को master करें - यह frequently पूछा जाता है
  • Aggregate functions: sum(), mean(), count(), min(), max()
  • Data filtering और sorting techniques
  • Missing data handling: fillna(), dropna()
  • merge(), concat(), join() operations

Practice Tips:

  • Daily 5-7 Pandas programs जरूर लिखें
  • Real-world datasets पर practice करें (CSV files)
  • NCERT examples को अच्छे से solve करें

2. Data Visualization (20% weightage)

Matplotlib Library:

  • Bar chart, Line chart, Pie chart, Scatter plot, Histogram बनाना सीखें
  • प्रत्येक chart type के उपयोग case समझें
  • Labels, titles, legends add करना practice करें
  • Multiple plots में subplot() use करना

Important Functions:

  • plt.plot(), plt.bar(), plt.pie(), plt.scatter()
  • plt.xlabel(), plt.ylabel(), plt.title()
  • plt.legend(), plt.grid()
  • plt.show(), plt.savefig()

Practice: Model papers में visualization questions अच्छे से practice करें

3. SQL Database Queries (9% weightage)

Must Know Commands:

  • SELECT Queries: WHERE, ORDER BY, GROUP BY, HAVING
  • Aggregate Functions: COUNT(), SUM(), AVG(), MAX(), MIN()
  • String Functions: UPPER(), LOWER(), LENGTH(), LEFT(), RIGHT(), SUBSTRING()
  • Numeric Functions: ROUND(), POW(), SQRT(), ABS()

Practice Strategy:

  • Sample tables पर daily queries practice करें
  • GROUP BY के साथ HAVING clause की practice जरूरी है
  • Subqueries को समझें

4. Computer Networks (13% weightage)

Important Topics:

  • Network types: LAN, MAN, WAN, PAN
  • Network topologies: Star, Bus, Ring, Mesh, Tree
  • Network devices: Hub, Switch, Router, Gateway
  • Internet और Web: WWW, URL, Domain names
  • Protocols: TCP/IP, HTTP, HTTPS, FTP

Study Tip: Diagrams बनाकर याद करें, definitions clear होनी चाहिए

5. Society, Law and Ethics (11% weightage)

Key Areas:

  • Cyber Crimes: Hacking, Phishing, Identity Theft, Cyberstalking
  • Cyber Laws: IT Act 2000, Cyber safety
  • IPR: Copyright, Patents, Trademarks
  • Digital Footprint: Concept और importance
  • Email Security: Phishing vs Fraud emails
  • Plagiarism: Academic integrity

Resource: Topper answer sheets देखें cyber laws questions की presentation

समय प्रबंधन योजना (3 घंटे = 180 मिनट)

Activity Recommended Time Tips
Reading Time (Mandatory) 15 minutes Question paper thoroughly पढ़ें, known questions identify करें
Section A (MCQ + Fill ups) 20-25 minutes Quick attempts, confident answers first
Section B (Short Answer) 40-45 minutes 1½ marks × 10 questions, 4 मिनट per question
Section C (Long Answer) 30-35 minutes 3 marks × 3 questions, 10-12 मिनट per question
Section D (Essay Type) 50-55 minutes 4 marks × 2 questions, 25-28 मिनट per question
Revision + Buffer 15-20 minutes Check syntax errors, spelling, completeness

अंक वृद्धि के लिए स्मार्ट टिप्स

Programming Questions के लिए:

  • Step 1: Problem को carefully पढ़ें, क्या input है और क्या output चाहिए
  • Step 2: Rough में logic तैयार करें
  • Step 3: Clean code लिखें proper indentation के साथ
  • Step 4: Comments add करें - examiner को logic समझने में आसानी
  • Step 5: Sample output भी लिखें यदि possible हो
  • Bonus Tip: यदि complete code नहीं आता तो algorithm/steps लिख दें - partial marks mil सकते हैं

SQL Questions के लिए:

  • Keywords को UPPERCASE में लिखें (SELECT, FROM, WHERE)
  • Table/column names exactly जैसे दिए हैं वैसे लिखें
  • Semicolon (;) query के अंत में जरूर लगाएं
  • Proper formatting - हर clause new line में
  • Expected output का structure दिखाएं headings के साथ

Theory Questions के लिए:

  • Definitions concise और accurate लिखें
  • Point-wise answer दें, paragraphs में नहीं
  • Examples देकर concepts explain करें
  • Tables बनाकर comparisons show करें
  • Diagrams neat और labeled बनाएं
  • Underline important terms

अंतिम सप्ताह की तैयारी Checklist

7 दिन पहले:

  • सभी model papers solve करें
  • Weak areas identify करें
  • Important programs की list बनाएं (minimum 20-25)
  • SQL queries की practice sheet तैयार करें

4-5 दिन पहले:

  • Weak topics पर focused study
  • GroupBy, Matplotlib, SQL functions पर extra practice
  • Theory topics के short notes बनाएं

2-3 दिन पहले:

  • All important programs को revise करें
  • Syntax errors common points note करें
  • Definitions, differences को revise करें
  • Syllabus के सभी topics covered हैं check करें

1 दिन पहले:

  • केवल short notes का revision
  • Important functions की syntax list देखें
  • Relax करें, confidence बनाए रखें
  • Proper sleep लें - fresh mind crucial है

परीक्षा हॉल में क्या करें

  1. पहले 15 मिनट (Reading Time):
    • पूरा paper ध्यान से पढ़ें
    • Known questions को tick mark करें
    • Time allocation mentally plan करें
  2. Question Selection Strategy:
    • सबसे पहले जो questions आते हैं वे करें (confidence boost)
    • Section-wise attempt करना better है
    • Programming questions में logic clear करके ही code लिखना start करें
  3. Common Mistakes से बचें:
    • Python में indentation mistakes
    • SQL में syntax errors
    • Matplotlib में import statements miss करना
    • Question number गलत लिखना
    • Units/formatting miss करना
  4. Revision Checklist (Last 15 minutes):
    • All questions attempted हैं check करें
    • Roll number सही लिखा है
    • Syntax errors check करें (especially brackets, quotes)
    • Spelling mistakes ढूंढें
    • Diagrams properly labeled हैं

अतिरिक्त अध्ययन संसाधन और Links

RBSE Board Study Materials

Syllabus और Curriculum

Model Papers और Previous Year Questions

Topper Answer Sheets और Presentation Tips

  • RBSE Class 12 Topper Answer Sheets - High scoring presentation techniques देखें
  • Programming questions की neat presentation
  • Diagrams और flowcharts की quality
  • Proper spacing और formatting examples

NCERT Resources

Important Programming Resources

Python Pandas Documentation:

  • Official Pandas documentation: pandas.pydata.org
  • W3Schools Pandas Tutorial (हिंदी में भी available)
  • GeeksforGeeks Pandas Articles

SQL Practice:

  • W3Schools SQL Tutorial
  • SQLBolt interactive exercises
  • Practice on sample databases

Matplotlib Resources:

  • Official Matplotlib gallery
  • Python Graph Gallery
  • W3Schools Matplotlib Tutorial

Video Tutorials (हिंदी में)

YouTube Channels Recommendations:

  • For Python Pandas: CodeWithHarry, Apna College, Jenny's Lectures
  • For SQL: Kudvenkat, Programming with Mosh (Hindi subtitles)
  • For Data Visualization: Corey Schafer, Sentdex
  • For CBSE/RBSE Pattern: Physics Wallah, Magnet Brains

Practice Tools और Software

Programming Practice:

  • Python IDE: Jupyter Notebook, PyCharm Community, VS Code
  • Online Python Compilers: replit.com, programiz.com, onlinegdb.com
  • SQL Practice: SQLite Browser, MySQL Workbench
  • Online SQL: sqlfiddle.com, db-fiddle.com

महत्वपूर्ण सूचनाएं

  • यह model paper RBSE के latest pattern 2024-2025 के अनुसार तैयार किया गया है
  • Blueprint actual RBSE blueprint document से लिया गया है
  • सभी programs Python 3.x version के अनुसार हैं
  • SQL queries standard SQL syntax follow करती हैं
  • Practical exam के लिए lab manual thoroughly prepare करें
  • Answer sheet में presentation बहुत महत्वपूर्ण है
  • Code में comments लिखना mandatory नहीं है लेकिन marks के लिए helpful है

Exam Day Essentials

साथ ले जाएं:

  • Admit card और photo ID
  • Blue/black pens (minimum 3)
  • Pencil, eraser, ruler (diagrams के लिए)
  • Watch (time management के लिए)
  • पानी की बोतल

साथ न ले जाएं:

  • Mobile phone या electronic devices
  • Programmable calculators (usually not allowed)
  • Books या notes
  • Unfair means materials

Social Media और Community Support

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शुभकामनाएं! (All the Best!)

"सफलता केवल मेहनत से नहीं, बल्कि सही दिशा में की गई मेहनत से मिलती है।"

"Success comes not just from hard work, but from hard work in the right direction."

आपकी Informatics Practices की तैयारी सफल हो और आप board exam में उत्कृष्ट प्रदर्शन करें!

RBSE Board Exam 2024-2025 के लिए हार्दिक शुभकामनाएं! 🎯📊💻


Disclaimer: यह model paper practice और preparation के उद्देश्य से बनाया गया है। वास्तविक परीक्षा पत्र RBSE द्वारा निर्धारित किया जाएगा। Blueprint actual RBSE document 2024-2025 से लिया गया है। सभी content educational purposes के लिए है।

Source Reference: RBSE Official Blueprint 2024-2025, Informatics Practices, Class 12th

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