हम्म, मुझे यकीन नहीं है कि यह बिल्कुल शुरुआती लोगों के लिए है। यह कुछ पूर्व ज्ञान मानता है जो स्पष्ट रूप से नहीं सिखाया गया था। कुछ उदाहरण भ्रमित करने वाले थे।
डाटा विज्ञान तथा विश्लेषण के लिए पायथन आधार
मास्टर पायथन कोडिंग बुनियादी बातें, आवश्यक डेटा संरचनाओं के साथ काम करें, और इस शुरुआती-मैत्रीपूर्ण लिखित पाठ्यक्रम में NumPy का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण करना शुरू करें।
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एआई प्रशिक्षक
किसी भी पाठ के बारे में पूछें और तुरंत, कभी भी स्पष्ट उत्तर पाएँ। -
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कोई शेड्यूल या डेडलाइन नहीं — अपनी गति से, जब चाहें तब सीखें। -
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हिंदी में
पाठ, कार्य और प्रमाणपत्र — सब कुछ पूरी तरह आपकी भाषा में।
इस कोर्स के बारे में
पायथन डेटा विश्लेषण के लिए प्रमुख प्रोग्रामिंग भाषा है, जो डेटा के साथ काम करने की इच्छा रखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए एक सुलभ प्रवेश बिंदु प्रदान करती है. यदि आप डेटा की शक्ति का अनलॉक करना चाहते हैं लेकिन आपने कभी कोड की एक पंक्ति नहीं लिखी है, तो सही नींव के साथ शुरू करना महत्वपूर्ण है.
यह पाठ आधारित पाठ्यक्रम आपको पूर्ण प्रारंभिक से लेकर विश्वासपूर्वक पढ़ने और लिखने के लिए पायथन कोड तक मार्गदर्शन करेगा. आप मूल वाक्य संरचना को समझने से लेकर डाटासेट में हेरफेर करने तक का संक्रमण करेंगे, डाटा विज्ञान और व्यापार विश्लेषण में सफल पथ के लिए आपको सेटअप करेंगे.
आप क्या सीखेंगे:
- मूल प्रोग्रामिंग अवधारणाओं, चरों और डेटा प्रकारों को जमीन से समझें।
- अपने डाटा को कुशलता से संग्रहित करने और व्यवस्थित करने के लिए पायथन सूची बनाएं और उनमें हेरफेर करें.
- आधुनिक पायथन प्रथाओं को लागू करें, जिसमें साफ और अधिक पढ़ने योग्य कोड के लिए बुनियादी टाइप संकेत शामिल हैं.
- अंतर्निर्मित फंक्शन का उपयोग करें, अपना स्वयं का पुन: उपयोग योग्य कोड लिखें, और बाहरी पैकेज के साथ काम करें.
- अपनी परियोजना की निर्भरताओं को प्रबंधित करने के लिए सरल आभासी वातावरण को कॉन्फ़िगर करें.
- NumPy एरे का उपयोग शक्तिशाली गणितीय क्रियाओं और बुनियादी डाटा खोज के लिए करें.
पाठ्यक्रम आवश्यक शब्दावली तथा बुनियादी गणना से प्रारंभ होता है, धीरे-धीरे डेटा संरचना तथा फंक्शन्स में जाता है. आप तब पैकेज आयात करने, आधुनिक वातावरण प्रबंधन करने तथा वैज्ञानिक गणना के लिए NumPy के साथ काम करने में प्रगति करेंगे.
यह पाठ्यक्रम विशेष रूप से शून्य पूर्व प्रोग्रामिंग अनुभव के साथ शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो डेटा काम के लिए पायथन के लिए एक स्पष्ट, चरण-दर-चरण परिचय चाहते हैं।
आज के समय में कम्प्यूटर प्रोग्रामिंग का चलन बढ़ गया है।
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
💬
व्यक्तिगत AI ट्यूटर
किसी पाठ में अटक गए? अपने बिल्ट-इन ट्यूटर से कभी भी, कुछ भी पूछो। -
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ऑडियो संस्करण शामिल
चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं -
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लाइफटाइम एक्सेस
कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
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फ़ोन या कंप्यूटर
कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर -
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14-दिन वापसी
बिना सवाल -
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छोटा और केंद्रित
3 घंटे व्यावहारिक सामग्री
समापन प्रमाणपत्र
PickAClass पर पूरा किया हर कोर्स ऐसी क्रेडेंशियल देता है — मूल, अपने कोड के साथ, URL से सत्यापन योग्य, और जो वास्तव में प्रदर्शित हुआ उसका विस्तृत विवरण।
P
PickAClass
कौशल प्रोफ़ाइल · सत्यापन योग्य
दस्तावेज़
महारत प्रमाणपत्र
यह प्रमाणित करता है कि
नाम उपनाम
ने सफलतापूर्वक निपुणता प्रदर्शित की
डाटा विज्ञान तथा विश्लेषण के लिए पायथन आधार
प्रदर्शित कौशल
✓
व्यवहारिक पैटर्न विश्लेषण
आधारभूत
1.2 घं
✓
निर्णय-आर्किटेक्चर ढांचे
दक्ष
1.4 घं
✓
A/B परीक्षण डिजाइन
दक्ष
1.7 घं
✓
व्यवहारिक कॉपीराइटिंग
उन्नत
1.9 घं
P
PickAClass — नाम उपनाम
डाटा विज्ञान तथा विश्लेषण के लिए पायथन आधार
पृष्ठ 2 / 2
प्रदर्शन विवरण
कोर्सवर्क सारांश
पूर्ण पाठ
14 / 14
अभ्यास प्रश्न
26 / 28
जमा असाइनमेंट
4 (औसत 4.5 / 5)
कैपस्टोन प्रोजेक्ट
समीक्षित — 4.6 / 5
कुल अभ्यास
6.2 घं
प्रदर्शन बेंचमार्क
कोहोर्ट रैंक
1,625 में शीर्ष 12%
पूर्णता का समय
11 दिन (माध्यिका: 22)
महारत स्कोर
91 / 100
अभ्यास-प्रश्न स्कोर
94%
कौशल सत्यापन
सत्यापित कौशल पथ
समीक्षाएँ (6)
यह बिल्कुल वही था जो मैं ढूंढ रहा था। स्पष्टीकरण बहुत स्पष्ट थे और उदाहरणों ने अवधारणाओं को मजबूत करने में वास्तव में मदद की।
यह एक ठीक-ठाक परिचय है। अधिक विविध उदाहरणों और मॉड्यूल के बीच थोड़े बेहतर प्रवाह से लाभ हो सकता है।
काफी अच्छी नींव। स्पष्टीकरण आम तौर पर स्पष्ट थे, और संरचना समझ में आई। मैं कहूँगा कि यह एक सार्थक कोर्स है।
ईमानदारी से कहूं तो, काफी निराशाजनक। उदाहरण स्पष्ट नहीं थे, और समग्र संरचना अव्यवस्थित लगी। वह नहीं जो मैंने उम्मीद की थी।
काफी निराशाजनक। संरचना पूरी तरह से अस्त-व्यस्त थी, और उदाहरणों ने कुछ भी स्पष्ट करने में मदद नहीं की। इसकी अनुशंसा नहीं करूँगा।
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मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +
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