Added Hindi translations of README.md and assignment.md

1-Introduction/02-ethics/translations/assignment.hi.md

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+## डेटा एथिक्स केस स्टडी लिखें
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+## निर्देश
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+आपने विभिन्न [डेटा नैतिकता चुनौतियों](README.hi.md#2-ethics-challenges) के बारे में सीखा है और [केस स्टडीज](README.hi.md#3-case-studies) के कुछ उदाहरण देखे हैं जो वास्तविक दुनिया में डेटा नैतिकता चुनौतियों को दर्शाते हैं। संदर्भ
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+इस असाइनमेंट में, आप अपना खुद का केस स्टडी लिखेंगे, जो आपके अपने अनुभव से, या एक प्रासंगिक वास्तविक दुनिया के संदर्भ से डेटा नैतिकता चुनौती को दर्शाता है जिससे आप परिचित हैं। बस इन चरणों का पालन करें:
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+1. `एक डेटा नैतिकता चुनौती चुनें'। प्रेरणा पाने के लिए [पाठ के उदाहरण](README.hi.md#2-ethics-challenges) देखें या [डीऑन चेकलिस्ट](https://deon.drivendata.org/examples/) जैसे ऑनलाइन उदाहरण देखें।
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+2. `एक वास्तविक विश्व उदाहरण का वर्णन करें`। ऐसी स्थिति के बारे में सोचें जिसके बारे में आपने सुना है (शीर्षक, शोध अध्ययन इत्यादि) या अनुभवी (स्थानीय समुदाय), जहां यह विशिष्ट चुनौती हुई। चुनौती से संबंधित डेटा नैतिकता के सवालों के बारे में सोचें - और इस मुद्दे के कारण उत्पन्न होने वाले संभावित नुकसान या अनपेक्षित परिणामों पर चर्चा करें। बोनस अंक: संभावित समाधानों या प्रक्रियाओं के बारे में सोचें जिन्हें इस चुनौती के प्रतिकूल प्रभाव को खत्म करने या कम करने में मदद के लिए यहां लागू किया जा सकता है।
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+3. `संबंधित संसाधन सूची प्रदान करें`। यह साबित करने के लिए कि यह एक वास्तविक दुनिया की घटना थी, एक या अधिक संसाधन (एक लेख, एक व्यक्तिगत ब्लॉग पोस्ट या छवि, ऑनलाइन शोध पत्र आदि के लिंक) साझा करें। बोनस अंक: संसाधनों को साझा करें जो घटना से संभावित नुकसान और परिणामों को भी प्रदर्शित करते हैं, या इसकी पुनरावृत्ति को रोकने के लिए उठाए गए सकारात्मक कदमों को उजागर करते हैं।
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+## सरनामा
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+अनुकरणीय | पर्याप्त | सुधार की जरूरत
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+एक या अधिक डेटा नैतिकता चुनौतियों की पहचान की जाती है। <br/> <br/> केस स्टडी स्पष्ट रूप से एक वास्तविक दुनिया की घटना का वर्णन करती है जो उस चुनौती को दर्शाती है, और अवांछनीय परिणामों या इससे होने वाले नुकसान को उजागर करती है। <br/><br/> यह साबित करने के लिए कम से कम एक लिंक किया गया संसाधन है। | एक डेटा नैतिकता चुनौती की पहचान की गई है। <br/><br/> कम से कम एक प्रासंगिक नुकसान या परिणाम पर संक्षेप में चर्चा की गई है। <br/><br/> हालांकि चर्चा सीमित है या वास्तविक दुनिया की घटना के प्रमाण का अभाव है। | एक डेटा चुनौती की पहचान की जाती है। <br/><br/> हालांकि विवरण या संसाधन चुनौती को पर्याप्त रूप से प्रतिबिंबित नहीं करते हैं या यह साबित नहीं करते हैं कि यह वास्तविक दुनिया की घटना है। |

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

@@ -57,7 +57,7 @@ Kaggle यह के मुक्त डेटाबेस का बहुत 
 ## [पाठ के पश्चात परीक्षा](https://red-water-0103e7a0f.azurestaticapps.net/quiz/5)
 
 ## समीक्षा और स्वअध्ययन
-- माइक्रोसॉफ्ट लर्न का [Classify your data](https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/choose-storage-approach-in-azure/2-classify-data) पाठ संरचित, असंरचित और मिश्र संरचित डेटा के बारे में और अच्छे से बताता है। 
+- माइक्रोसॉफ्ट लर्न का [अपना डेटा वर्गीकृत करें](https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/choose-storage-approach-in-azure/2-classify-data) पाठ संरचित, असंरचित और मिश्र संरचित डेटा के बारे में और अच्छे से बताता है। 
 
 ## अभ्यास 
-[डेटा का वर्गीकरण](../assignment.md)
+[डेटा का वर्गीकरण](assignment.hi.md)