सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए पायथन सीखें:सीखने के संसाधन, पुस्तकालय और बुनियादी कदम

जैसे-जैसे कंपनियां अपने ग्राहकों के बारे में जटिल डेटा जुटाती हैं, विशेषज्ञों के लिए इसे प्रयोग करने योग्य जानकारी में बदलने की मांग लगातार बढ़ रही है। यदि आप डेटा साइंस, बिजनेस इंटेलिजेंस या मार्केटिंग में उच्च-भुगतान वाले करियर का सपना देखते हैं, तो आपको यह सीखना होगा कि बड़े डेटा से पैटर्न को कैसे समझा जाए और सहकर्मियों और ग्राहकों को परिणामों का दृश्य रूप से प्रतिनिधित्व किया जाए।

सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए पायथन जैसी प्रोग्रामिंग भाषा में प्रवीणता ऐसी भूमिका हासिल करने और अपने करियर को आगे बढ़ाने के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है। संसाधनों, पुस्तकालयों और बुनियादी कदमों सहित सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए पायथन सीखने के बारे में जानने के लिए आगे पढ़ें।

पायथन क्या है?

पायथन दुनिया की सबसे तेजी से बढ़ती प्रोग्रामिंग भाषा है और कुछ नाम रखने के लिए डेटा वैज्ञानिकों, गणितज्ञों और सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के बीच लोकप्रिय है। यह एक उपयोगकर्ता के अनुकूल कोडिंग भाषा है जिसे सीखना आसान है क्योंकि इसमें एक सरल, अंग्रेजी जैसा वाक्य-विन्यास है।

पायथन भी कई अनुप्रयोगों के साथ एक बहुउद्देश्यीय भाषा है, जैसे दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करना, डेटा का विश्लेषण करना, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाना, लेखांकन और ऐप विकास। पायथन की सादगी और बहुमुखी प्रतिभा ने इसे नियोक्ताओं के बीच एक मांग में कौशल बना दिया है, क्योंकि पायथन का उपयोग करने से व्यवसाय के कई अलग-अलग पहलुओं में दक्षता बढ़ जाती है।

सांख्यिकीय विश्लेषण में पायथन का उपयोग किस लिए किया जाता है?

पायथन सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है। इसका उपयोग वर्णनात्मक आँकड़ों का उपयोग करके डेटासेट का वर्णन करने और सारांशित करने के लिए किया जा सकता है, जैसे कि केंद्रीय प्रवृत्ति के उपाय। इसमें माध्यिका, माध्य, बहुलक और सामान्य वितरण शामिल हैं। वर्णनात्मक आँकड़े भी परिवर्तनशीलता के उपायों की पहचान करते हैं जैसे कि मानक विचलन, नमूना विचरण और नमूना विषमता।

पायथन का उपयोग अनुमान के आंकड़ों को चलाने के लिए भी किया जा सकता है, जिससे डेटा वैज्ञानिक निष्कर्ष निकाल सकते हैं और डेटा से भविष्यवाणियां कर सकते हैं। आम तौर पर पूरी आबादी से जानकारी इकट्ठा करना संभव नहीं है, इसलिए शोधकर्ता यादृच्छिक नमूनों पर सांख्यिकीय परीक्षण चलाते हैं ताकि रुचि की आबादी के बारे में अनुमान लगाया जा सके।

कई पायथन पुस्तकालय हैं, जैसे कि सांख्यिकी, NumPy, और पांडा, जिनमें पायथन कोड के पुन:प्रयोज्य बिट्स होते हैं जिन्हें सांख्यिकीय परीक्षणों की एक सरणी की गणना करने के लिए स्थापित किया जा सकता है। कोड के ये मॉड्यूल आपको स्क्रैच से कोड के हर टुकड़े को लिखे बिना अपने डेटासेट पर विभिन्न प्रकार के सांख्यिकीय विश्लेषण लागू करने की अनुमति देते हैं।

सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए पायथन सीखने में कितना समय लगेगा?

पायथन के मूल सिद्धांतों को सीखने में कम से कम तीन महीने लग सकते हैं। हालांकि, यह काफी हद तक इस बात पर निर्भर करता है कि आप कितना प्रयास करना चाहते हैं। शुरुआत के लिए, आपको हर हफ्ते लगभग दस घंटे समर्पित करने की आवश्यकता हो सकती है। अधिक उन्नत विषयों में गहराई तक जाने के लिए, आपको और भी अधिक समय देना होगा।

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कठिन हिस्सा यह सीखना हो सकता है कि पायथन पुस्तकालयों का उपयोग कैसे किया जाए क्योंकि प्रत्येक पुस्तकालय को मास्टर होने में कुछ सप्ताह लग सकते हैं। उचित मार्गदर्शन से आप तेजी से सीख सकते हैं। कोडिंग बूटकैंप जैसे संरचित शिक्षण वातावरण में, आप लगभग 13 सप्ताह या उससे कम समय में उन्नत पायथन विषय सीख सकते हैं। यदि आप ऑनलाइन पाठ्यक्रम जैसे गैर-पर्यवेक्षित दृष्टिकोण को चुनते हैं, तो इसमें अधिक समय लग सकता है।

सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए आपको पायथन क्यों सीखना चाहिए?

यदि आप एक डेटा विश्लेषक या डेटा वैज्ञानिक हैं, तो आपको निश्चित रूप से सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए पायथन सीखने की आवश्यकता है। पायथन सबसे बहुमुखी प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है और यह सांख्यिकीय मॉडल बनाते समय काम आ सकता है। यहाँ सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए पायथन सीखने के कुछ मुख्य कारण दिए गए हैं।

पायथन सीखना आसान है

पायथन का सबसे लोकप्रिय लाभ यह है कि इसे सीखना आसान है। प्रोग्रामिंग भाषा सीधी और सहज है और ये कारक इसे उन लोगों के लिए आकर्षक बनाते हैं जो कोड की पंक्तियों में डूबने के बजाय जल्दी से काम करना चाहते हैं।

इसके अलावा, पायथन काफी पठनीय है और इसमें C++, Java, या R जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं की तुलना में उथला सीखने की अवस्था है। इन अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं को चलाने के लिए अधिक उन्नत सेटअप की आवश्यकता होती है।

महान समुदाय

एक बड़ा समुदाय होना सबसे अच्छी सुविधाओं में से एक है जो एक प्रोग्रामिंग भाषा घमंड कर सकती है। एक बड़े समुदाय के साथ, आप हमेशा दूसरों से आसानी से समर्थन प्राप्त कर सकते हैं। पायथन के पास एक महान समुदाय है जो स्थानीय मीटअप, फ़ोरम और यहां तक ​​​​कि एक ओपन-सोर्स समुदाय भी रखता है।

यह सुविधा तब काम आती है जब आपको परियोजनाओं पर काम करते समय आने वाली समस्याओं या बाधाओं पर कुछ स्पष्टीकरण प्राप्त करने की आवश्यकता होती है। डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों के लिए सामान्य मंचों पर भी, पायथन को बहुत सारे उल्लेख और प्रश्न मिलते हैं। ऐसा ही एक फ़ोरम स्टैक ओवरफ़्लो है जहाँ लोग अपने प्रोग्रामिंग प्रश्नों को दूसरों के लिए पोस्ट कर सकते हैं और उन्हें मार्गदर्शन करने में मदद कर सकते हैं।

व्यापक सहायता लाइब्रेरी

सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए पायथन का उपयोग करने का एक अन्य कारण विभिन्न कार्यों के लिए इसका व्यापक पुस्तकालय है। यह सुविधा अकेले पायथन को अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं से अलग करती है। पुस्तकालय मूल रूप से अंतर्निहित उपकरण और कार्य हैं जो हर बार नए सिरे से कोड किए बिना कार्यों को पूरा करना आसान बनाते हैं। कुछ सामान्य पुस्तकालयों में पांडा, NumPy, SciPy और Matplotlib शामिल हैं।

करियर के अवसर और नौकरी में वृद्धि

जैसे-जैसे अधिक से अधिक कंपनियां व्यावसायिक विकास को प्राप्त करने के लिए डेटा का उपयोग करने के महत्व को समझती हैं, सांख्यिकीय विश्लेषण और डेटा विश्लेषण के लिए पायथन में कौशल रखने वालों की मांग है और वे प्रति वर्ष $ 100,000 से अधिक वेतन अर्जित करते हैं। पायथन बड़ी कंपनियों और डेटा वैज्ञानिकों के लिए समान रूप से पसंद की प्रोग्रामिंग भाषा है।

मैं सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए पायथन कैसे सीख सकता हूं?

जब सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए पायथन सीखने की बात आती है तो बहुत सारे विकल्प होते हैं। आप एक कोडिंग बूटकैंप में नामांकन करना चुन सकते हैं, एक ऑनलाइन पाठ्यक्रम ले सकते हैं या यहां तक ​​कि एक किताब पढ़ने के रूप में सरल कुछ भी कर सकते हैं। आपके लिए सबसे अच्छा विकल्प इस बात पर निर्भर करता है कि आपके लक्ष्य क्या हैं और आप जो सीख रहे हैं उसे आप कितनी अच्छी तरह आत्मसात करते हैं।

बूटकैंप कोडिंग

पायथन सीखने के सर्वोत्तम तरीकों में से एक कोडिंग बूटकैंप में भाग लेना है। इस प्रशिक्षण की सबसे अच्छी बात यह है कि यह आपको सांख्यिकीय विश्लेषण या अन्य क्षेत्रों में पेशेवर रूप से पायथन का उपयोग करने के लिए तैयार करता है। कार्यक्रम अक्सर छोटे और लचीले होते हैं लेकिन गहन होते हैं। इससे यह सुनिश्चित करने में मदद मिलती है कि आप कुछ महीनों के भीतर अपनी जरूरत की सभी चीजें सीख लें और पेशेवर रूप से पायथन का उपयोग करने के लिए तैयार हैं।

सबसे अच्छा पायथन बूटकैंप अद्वितीय विशेषताओं जैसे कि हैंड्स-ऑन लर्निंग और जोड़ी प्रोग्रामिंग के साथ सीखने का एक लागत प्रभावी तरीका प्रदान करता है। यह छात्रों को जो सीखा है उसका अभ्यास करते हुए एक पोर्टफोलियो बनाने का अवसर देता है।

ऑनलाइन कोर्स

ऑनलाइन पाठ्यक्रम आपको सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए पायथन सीखने में मदद कर सकते हैं। यह कुछ लोगों के लिए एक विकल्प हो सकता है जो स्वतंत्र रूप से और अपनी गति से सीखना पसंद करते हैं। कुछ लोकप्रिय ऑनलाइन पाठ्यक्रम प्रदाताओं में उडेमी, कौरसेरा, एडएक्स और उडेसिटी शामिल हैं। आम तौर पर, ऑनलाइन पाठ्यक्रम किफ़ायती होते हैं और कई स्व-पुस्तक होते हैं।

किताबें

यदि आप एक उत्साही पाठक हैं जो ईबुक या हार्ड कॉपी पढ़ना पसंद करते हैं, तो आप सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए पायथन भी सीख सकते हैं। इस प्रक्रिया के लिए बहुत सी पुस्तकें हैं और अधिकांश संरचित हैं। अधिक उन्नत क्षेत्रों में शाखा लगाने से पहले आप बुनियादी बातों से शुरुआत करेंगे। रेखीय प्रतिगमन विश्लेषण, उत्तरजीविता विश्लेषण और बायेसियन सांख्यिकी जैसे विषयों का पता लगाने के लिए पुस्तकें एक उत्कृष्ट विकल्प हैं।

किताबें मजेदार हो सकती हैं लेकिन कुछ कमियां हैं। एक किताब जल्दी पुरानी हो सकती है, खासकर कंप्यूटर विज्ञान और प्रोग्रामिंग जैसे तेजी से विकसित हो रहे क्षेत्र में। यह सुनिश्चित करने के लिए ऊपर सूचीबद्ध अन्य शिक्षण विकल्पों का उपयोग करना सुरक्षित हो सकता है कि आपको अप-टू-डेट प्रशिक्षण प्राप्त हो जो सांख्यिकीय विश्लेषण के दौरान आपके काम को आसान बना सके।

सांख्यिकीय विश्लेषण लाइब्रेरी के लिए शीर्ष पायथन

पायथन पुस्तकालयों में कोड के पुन:प्रयोज्य भाग होते हैं जो विभिन्न परियोजनाओं पर काम करते समय काम आते हैं। सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए कुछ मानक पुस्तकालयों में पांडा, साइपी, न्यूमपी, टेन्सरफ्लो और स्किकिट-लर्न शामिल हैं।

• NumPy . इस पैकेज में NumPy सरणियाँ हैं जो सांख्यिकीय विश्लेषण संचालन और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की सुविधा प्रदान करती हैं।
• SciPy . SciPy वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के लिए एक ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी है। यह NumPy पर निर्मित होता है और इसमें एल्गोरिदम और डेटा संरचनाएं होती हैं जिनका उपयोग प्रोग्रामर द्वारा किसी भी पृष्ठभूमि से अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए किया जा सकता है।
• पांडा . पांडा एक और ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी है जो आसान और त्वरित डेटा हेरफेर, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उत्कृष्ट है।
• विद्या-सीखना . स्किकिट-लर्न मशीन लर्निंग के लिए भविष्य कहनेवाला सांख्यिकीय विश्लेषण उपकरण प्रदान करता है, जैसे लॉजिस्टिक रिग्रेशन, लीनियर रिग्रेशन और लीनियर मॉडल।
• टेंसरफ्लो . इस उपकरण को एआई लाइब्रेरी माना जाता है क्योंकि यह उपयोगकर्ताओं को विभिन्न परतों और डेटा प्रवाह ग्राफ़ का उपयोग करके बड़े पैमाने पर तंत्रिका नेटवर्क विकसित करने में मदद करता है। यह वर्गीकरण, भविष्यवाणी, धारणा, खोज और डेटा बनाने में कुशल है।

सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए पायथन का उपयोग करते समय ये पुस्तकालय आपके काम को आसान बनाते हैं। एक विशिष्ट सांख्यिकीय विश्लेषण कार्य को पूरा करने के लिए आवश्यक पायथन मॉड्यूल को स्थापित करने का तरीका सीखने में केवल कुछ क्षण लगते हैं।

सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए पायथन कैसे सीखें:एक चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका

जबकि पायथन सीखना आसान है, अगर आप सही तरीके से नहीं सीखते हैं तो यह एक चुनौती हो सकती है। आपके द्वारा चुने गए सीखने के तरीके के बावजूद, कुछ पैटर्न हैं जिनका आपको पालन करने की आवश्यकता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि आप प्रोग्रामिंग भाषा के सभी पहलुओं को सीखते हैं और साथ ही यह सांख्यिकीय विश्लेषण पर कैसे लागू होता है। सीखते समय पालन करने के लिए यहां कुछ चरण दिए गए हैं।

पायथन मूल बातें सीखें

इस प्रक्रिया में पहला और सबसे महत्वपूर्ण कदम पायथन के मुख्य घटकों को सीखना होगा। ऐसा करने के कई तरीके हैं जैसे परिचयात्मक ऑनलाइन पाठ्यक्रम या कोडिंग बूटकैंप में भाग लेना। जब आप एक नई प्रोग्रामिंग भाषा सीखना चाहते हैं तो संगति महत्वपूर्ण है, इसलिए सीखने के लिए दिन में कुछ घंटे अलग रखना सुनिश्चित करें।

सांख्यिकीय विश्लेषण के मूल सिद्धांतों को जानें

अगला कदम सांख्यिकी और डेटा विश्लेषण के बारे में सीखना होगा। आप सांख्यिकी पाठ्यक्रम का ऑनलाइन परिचय लेकर ऐसा कर सकते हैं। विभिन्न विश्लेषण विधियों और शर्तों जैसे मानक विचलन, लॉजिस्टिक रिग्रेशन, रैखिक संबंध और सहसंबंध गुणांक की समझ प्राप्त करना महत्वपूर्ण है ताकि आप अपने डेटासेट में सही विश्लेषण विधियों को लागू कर सकें।

हैंड्स-ऑन प्रैक्टिस

अपने नए कौशल में महारत हासिल करने के लिए व्यावहारिक अभ्यास आवश्यक है। कागल जैसे ऑनलाइन संसाधन अभ्यास करने के लिए हजारों सार्वजनिक डेटासेट प्रदान करते हैं। यदि आप रास्ते में फंस जाते हैं, तो आपके काम को साझा करने और प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए बहुत सारे पायथन फ़ोरम हैं। आप यह भी पता लगा सकते हैं कि पेशेवरों ने अपनी प्रक्रिया से सीखने के लिए विशिष्ट डेटासेट पर सांख्यिकीय विश्लेषण कैसे किया।

अपने आप को ऐसे लोगों से घेरें जो सीख रहे हैं

जबकि यह अपने आप अभ्यास करने में मदद करता है, सीखने वाले अन्य लोगों के साथ काम करने से आपको तेजी से आत्मसात करने में मदद मिल सकती है। आप अन्य शिक्षार्थियों को ढूंढ सकते हैं और उनके साथ साप्ताहिक रूप से जुड़ सकते हैं और परियोजनाओं पर एक साथ काम कर सकते हैं। ऐसा करने से आप रास्ते में सीखे गए गुर साझा कर सकते हैं। आप अपने क्षेत्र में मिलने-जुलने या स्थानीय कार्यक्रमों की खोज कर सकते हैं। इससे आपको अपने जैसे अन्य शिक्षार्थियों से जुड़ने में मदद मिलेगी।

विभिन्न ओपन सोर्स प्रोजेक्ट्स में योगदान करें

इंटरनेट पर पायथन पर बहुत सारे ओपन सोर्स प्रोजेक्ट हैं। आप ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स में योगदान देकर इस प्रोग्रामिंग भाषा में महारत हासिल कर सकते हैं। इस मॉडल में, सॉफ़्टवेयर स्रोत कोड अक्सर जनता के लिए खुला होता है और हर कोई योगदान और सहयोग कर सकता है।

कंपनियां ओपन सोर्स प्रोजेक्ट भी प्रकाशित करती हैं जिनमें आप योगदान कर सकते हैं। आपको बस इतना करना है कि इन कंपनियों के इंजीनियरों द्वारा लिखे गए कोड के साथ काम करना है। यह एक मूल्यवान सीखने का अनुभव बनाने का एक शानदार तरीका है। सबसे अच्छी बात यह है कि आप इन परियोजनाओं को अपने पोर्टफोलियो में जोड़ सकते हैं और अपने कौशल को उजागर कर सकते हैं।

आज ही सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए Python सीखना शुरू करें

पायथन अपनी बहुमुखी प्रतिभा के कारण व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषा है। यह डेटा एनालिटिक्स से लेकर सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट और यहां तक ​​कि रोबोटिक्स तक विभिन्न उद्योगों में उपयोगी है। आप कुछ महीनों के भीतर सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए पायथन सीख सकते हैं और डेटा विश्लेषक या डेटा वैज्ञानिक बन सकते हैं। ऊपर सूचीबद्ध चरणों का पालन करने से जानकारी को सीखना और बनाए रखना आसान हो जाएगा।

सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए पायथन अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

एक चर आपको किसी वस्तु को संदर्भित करने की अनुमति देता है। एक बार जब आप किसी ऑब्जेक्ट को वेरिएबल असाइन कर देते हैं, तो आप वेरिएबल का उपयोग करके उस ऑब्जेक्ट को रेफर कर सकते हैं। चरों के संबंध में, ऐसे कई विषय हैं जिनका आपको पता लगाना चाहिए, जिसमें चर और निरंतर चर के बीच संबंध शामिल हैं। आपको पता होना चाहिए कि आश्रित चर और श्रेणीगत चर क्या होते हैं।

कई मानक और तृतीय-पक्ष पुस्तकालय हैं जिनका उपयोग आप सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए पायथन को लागू करते समय कर सकते हैं। सबसे महत्वपूर्ण हैं पांडा, NumPy, SciPy, scikit-learn, और TensorFlow।

यदि आप डेटा विज्ञान के लिए पायथन सीखना चाहते हैं, तो यह पता लगाने के लिए प्रमुख विषय हैं कि अनुमानात्मक आँकड़े, बायेसियन विधियाँ, संभाव्यता वितरण और मशीन सीखने के आँकड़े हैं।

हां, सांख्यिकीय विश्लेषण में पायथन के कई अनुप्रयोग हैं। इसका उपयोग माध्यिका, माध्य, बहुलक और सामान्य वितरण जैसे केंद्रीय प्रवृत्ति के उपायों का उपयोग करके डेटासेट का वर्णन और सारांश करने के लिए किया जा सकता है। यह मानक विचलन, नमूना विचरण और नमूना विषमता की पहचान करने के लिए भी उपयोगी है।