Python Programming for Data Science: A Fast-Track Guide

Learn foundational Python programming and modern data libraries to clean, analyze, and visualize data efficiently.

4.7 (314) ⏱ 55 मिनट 📚 11 पाठ 🎧 ऑडियो संस्करण

इस कोर्स के बारे में

Data science relies heavily on Python, but getting started doesn't require years of software engineering experience. This course provides a direct, structured pathway to mastering the essential programming skills needed to work with data. You will transition from writing basic scripts to manipulating datasets with confidence. By learning how to structure your code cleanly and use modern data libraries, you will build a solid foundation for any data analysis or machine learning journey. What you'll learn: - Understand core Python syntax, data types, and control flow structures. - Configure clean development environments using modern virtual environment tools. - Apply Python type hints to write readable, self-documenting code. - Manipulate and clean datasets efficiently using modern dataframe libraries. - Analyze and visualize data patterns to extract meaningful insights. - Write basic tests using pytest to ensure your data pipelines run reliably. The course begins with fundamental programming concepts and terminology before moving into practical data manipulation techniques. You will progress through written explanations, code walkthroughs, and conceptual exercises designed to reinforce your learning. This course is designed for absolute beginners to programming and data science, with no prior coding experience required. Start your journey into data science today and build a practical, modern Python skillset.

आपको क्या मिलेगा

  • 📜 समापन प्रमाणपत्र
    अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें
  • 🎧 ऑडियो संस्करण शामिल
    चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं
  • ♾️ लाइफटाइम एक्सेस
    कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं
  • 📱 फ़ोन या कंप्यूटर
    कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर
  • 💸 30-दिन वापसी
    बिना सवाल
  • छोटा और केंद्रित
    55 मिनट व्यावहारिक सामग्री

समीक्षाएँ (3)

Andrés Gutiérrez CO
★ 4 · 2025-08-04T00:03:15+00:00

काफी अच्छी शुरुआत। उदाहरण मददगार थे, लेकिन काश थोड़ा और अभ्यास सामग्री होती। लागत के हिसाब से ठोस मूल्य।

آمنة DZ
★ 3 · 2025-03-05T14:59:15+00:00

शानदार सीखने का अनुभव। गति एकदम सही थी और उदाहरणों ने चीजों को वास्तव में स्पष्ट कर दिया। निश्चित रूप से समय के लायक।

Shashemene Chernet ET
★ 5 · 2025-01-02T20:14:15+00:00

शानदार कोर्स! जानकारी का प्रवाह एकदम सही था, और उदाहरणों ने अवधारणाओं को वास्तव में मजबूत किया। बहुत पसंद आया!

समीक्षा लिखें

भेजने के बाद साइन इन के लिए कहेंगे — आपका ड्राफ्ट सहेजा रहेगा।

शिक्षार्थियों ने यह भी लिया

डाटा विज्ञान और विश्लेषण आधार

आधुनिक पायथन टूल्स और उद्योग मानक कार्यप्रवाह का उपयोग करके डेटा प्रसंस्करण, सांख्यिकीय विश्लेषण और मशीन लर्निंग में एक मजबूत नींव बनाएं।
★ 5.0 (6,972)
$4.99$9.99

Python में व्यावहारिक डेटा संरचनाएं

Python के मुख्य डेटा प्रकारों, NumPy, और pandas का उपयोग करके डेटा को कुशलतापूर्वक व्यवस्थित करना, प्रबंधित करना और संसाधित करना सीखें।
★ 4.9 (14)
$4.99$9.99

2. विश्लेषणात्मक विधि का प्रयोग करना।

प्रोग्रामिंग में मजबूत नींव बनाएं और आधुनिक पायथन प्रथाओं का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण कैसे करें, विशेष रूप से पूर्ण शुरुआती के लिए डिज़ाइन किया गया है।
★ 4.9 (2,891)
$4.99$9.99

1. तत्त्वमीमांसा : तत्त्वों का विश्लेषण।

सीबोर्न लाइब्रेरी का उपयोग करके जटिल डाटासेट को स्पष्ट, पेशेवर दृश्यों और सांख्यिकीय प्लॉट में कैसे परिवर्तित करें।
★ 4.9 (1,696)
$4.99$9.99

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +

बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।

मैं भुगतान कैसे करूँ? +

Stripe के माध्यम से कार्ड से, या क्रिप्टोकरेंसी से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।

क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +

हाँ — 30 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।

मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +

हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।

क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +

हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।

इन क्षेत्रों के लिए
टेक डिज़ाइन वित्त मार्केटिंग स्वास्थ्य शिक्षा आतिथ्य विनिर्माण