डेटा साइंस के लिए पायथन सीखें:सीखने के संसाधन, पुस्तकालय और बुनियादी कदम

पायथन का ज्ञान आपको विभिन्न डेटा विज्ञान नौकरियों के लिए एक मूल्यवान उम्मीदवार बना सकता है। यदि आप डेटा साइंस के लिए पायथन सीखने की योजना बना रहे हैं, तो यह लेख आपके लिए है। यह आपको डेटा साइंस के लिए पायथन के सामान्य उपयोगों से परिचित कराएगा, इस प्रोग्रामिंग भाषा में महारत हासिल करने के लिए आपको जो कदम उठाने होंगे, और वे संसाधन जिनकी आपको अपनी यात्रा के दौरान आवश्यकता होगी। आइए शुरू करते हैं।

पायथन क्या है?

पायथन एक सामान्य प्रयोजन की प्रोग्रामिंग भाषा है। इसकी व्याख्या, वस्तु-उन्मुख और गतिशील है। एक विशेषता जो इसे डेवलपर्स के लिए तेजी से अनुप्रयोग विकास के लिए आकर्षक बनाती है, वह है इसकी उच्च-स्तरीय अंतर्निहित डेटा संरचना।

इसकी बहुमुखी प्रतिभा के कारण, पायथन का उपयोग सभी प्रकार के डेटा, कोडिंग और यहां तक ​​कि गणितीय गणनाओं के साथ किया जा सकता है। यह जावा के विपरीत है, जिसका उपयोग केवल वेब विकास के लिए किया जाता है। पायथन का सिंटैक्स सीधा और पढ़ने में आसान है, यही वजह है कि नए और विशेषज्ञ डेटा वैज्ञानिकों दोनों को इसे सीखना और उपयोग करना आसान लगता है।

डेटा साइंस में पायथन का उपयोग किस लिए किया जाता है?

पायथन का उपयोग डेटा वैज्ञानिकों द्वारा डेटा की सफाई, हेरफेर और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए और सांख्यिकीय और भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने के लिए किया जाता है। इसके अंतर्निर्मित पुस्तकालय कोड की आवश्यकता के बिना सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण करना आसान बनाते हैं। Matplotlib, पांडा और NumPy जैसे पुस्तकालय डेटा की सफाई, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन को आसान और अधिक कुशल बनाते हैं।

डेटा साइंस के लिए पायथन का उपयोग करने के प्रमुख लाभों में से एक इसकी ओपन-सोर्स प्रकृति है, जो इसे सभी के लिए मुफ्त में सुलभ बनाती है। पायथन डेटा वैज्ञानिकों के बीच काफी लोकप्रिय है और इसे डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों के एक मजबूत ऑनलाइन समुदाय का समर्थन प्राप्त है।

डेटा साइंस के लिए पायथन सीखने में कितना समय लगेगा?

डेटा साइंस के लिए पायथन की मूल बातें सीखने में एक शुरुआत करने वाले को औसतन एक सप्ताह से तीन महीने तक का समय लगेगा। चूंकि पायथन एक ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग भाषा है जिसका सिंटैक्स अंग्रेजी में लिखा गया है, इसलिए सीखने की अवस्था अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं की तुलना में कम है।

आपके लिए Python सीखने के लिए बहुत सारे मुफ्त ऑनलाइन संसाधन हैं। आप एक संरचित सीखने की प्रक्रिया के लिए ऑनलाइन कोडिंग बूटकैंप के लिए भी आवेदन कर सकते हैं जो आपकी आवश्यकताओं और उपलब्धता के आधार पर कुछ हफ्तों से लेकर कुछ महीनों तक चल सकता है।

आपको डेटा साइंस के लिए पायथन क्यों सीखना चाहिए?

यदि आप एक डेटा वैज्ञानिक बनना चाहते हैं, तो आप शायद एक सुचारू वर्कफ़्लो रखना चाहते हैं और अन्य डेटा वैज्ञानिकों के साथ भी सहयोग करना चाहते हैं। इसलिए, आपको एक ऐसी प्रोग्रामिंग भाषा की आवश्यकता है जो सीखने में सरल हो और जटिल डेटा एनालिटिक्स को संभालने के लिए पर्याप्त परिष्कृत हो और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का निर्माण भी हो। डेटा विज्ञान के लिए आपको पायथन सीखने के कुछ कारण नीचे दिए गए हैं।

81% प्रतिभागियों ने कहा कि बूटकैंप में भाग लेने के बाद उन्हें अपनी तकनीकी नौकरी की संभावनाओं के बारे में अधिक आत्मविश्वास महसूस हुआ। आज ही एक बूटकैंप से मिलान करें।

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सीखना आसान है

पायथन का सीखने की अवस्था उथली है, ज्यादातर इसकी सादगी के कारण। ऐसे डेटा वैज्ञानिक हैं जिनके पास कंप्यूटर विज्ञान की पृष्ठभूमि नहीं है और जिनका प्रोग्रामिंग से कोई पूर्व संपर्क नहीं है। क्योंकि पायथन सिंटैक्स समझने में आसान और सीखने में तेज़ है, यह अधिकांश नए डेटा वैज्ञानिकों के साथ-साथ कई अनुभवी लोगों के लिए पसंद की प्रोग्रामिंग भाषा है।

मुफ्त ऑनलाइन संसाधन उपलब्ध हैं

आपके लिए Python सीखने के लिए ऑनलाइन कई संसाधन उपलब्ध हैं। एक बढ़ता हुआ डेटा विज्ञान समुदाय है जो मुफ़्त ऑनलाइन शिक्षण संसाधन प्रदान करता है। कई सक्रिय फ़ोरम भी हैं जहाँ आप अपने सभी प्रश्नों के उत्तर प्राप्त कर सकते हैं।

यह कई नियोक्ताओं द्वारा आवश्यक है

अधिकांश डेटा विज्ञान नौकरियां अब पायथन कौशल को शीर्ष आवश्यकता के रूप में सूचीबद्ध करती हैं। वास्तव में, महासभा में डेटा विज्ञान प्रशिक्षक जेफ हेल ने शीर्ष नौकरी पोस्टिंग साइटों पर सूचीबद्ध डेटा विज्ञान नौकरियों के लिए आवश्यक सबसे अधिक मांग वाले तकनीकी कौशल का विश्लेषण किया, और उनके परिणामों से पता चला कि डेटा विज्ञान की 75% नौकरियों में पायथन प्रोग्रामिंग कौशल की आवश्यकता होती है।

मैं डेटा साइंस के लिए पायथन कैसे सीख सकता हूं?

ऐसे कई तरीके हैं जिनसे आप डेटा साइंस के लिए पायथन सीखना शुरू कर सकते हैं। आपके लिए सही विकल्प आपकी आवश्यकताओं और उपलब्धता पर निर्भर करेगा। डेटा विज्ञान के लिए पायथन सीखने के कुछ सबसे सामान्य तरीके नीचे दिए गए हैं।

बूटकैंप कोडिंग

कोडिंग बूटकैंप संरचित इमर्सिव प्रोग्राम प्रदान करते हैं जो कुछ हफ्तों और कुछ महीनों के बीच चल सकते हैं। बूटकैंप कार्यक्रम में, आप कई व्यावहारिक परियोजनाओं पर काम करेंगे और व्यावहारिक अनुभव अर्जित करेंगे। कई बूटकैंप प्रदाता आपके प्रोग्रामिंग कौशल को गति देने के लिए वन-ऑन-वन ​​कोचिंग भी प्रदान करते हैं। डेटा साइंस के लिए कोडिंग बूटकैंप डेटा साइंस नौकरी चाहने वालों के लिए काफी लोकप्रिय हैं।

ऑनलाइन कोर्स

कई ऑनलाइन प्लेटफॉर्म हैं जहां आप पायथन प्रोग्रामिंग प्रशिक्षण पाठ्यक्रम ले सकते हैं। वे आपको पायथन की मूल बातें, साथ ही अधिक उन्नत अवधारणाओं और प्रथाओं से परिचित कराएंगे। हालांकि, बूटकैंप के विपरीत, इनमें से अधिकतर पाठ्यक्रम संरचित नहीं हैं और स्वयं-गति वाले हैं, इसलिए हो सकता है कि आपके पास प्रशिक्षकों या साथियों के समुदाय तक आपकी सहायता करने के लिए पहुंच न हो।

किताबें

पायथन सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं में उच्च स्थान पर है। आप पारंपरिक और ऑनलाइन दोनों तरह की किताबों की दुकानों में पाइथन सीखने के बारे में कई किताबें पा सकते हैं। यह विकल्प उन छात्रों के लिए आदर्श है जो अपनी गति से सीखने से निपटना पसंद करते हैं और अपनी खुद की सीखने की प्रक्रिया को संरचित करने में सहज महसूस करते हैं।

डेटा साइंस लाइब्रेरी के लिए शीर्ष पायथन

पायथन पुस्तकालय कार्यों का एक समूह है जो खरोंच से कोड लिखने की आवश्यकता को समाप्त करता है। चाहे आपको डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, सफाई, हेरफेर, या यहां तक ​​​​कि सांख्यिकीय मॉडल बनाने में मदद की आवश्यकता हो, इन कार्यों को आसानी से करने के लिए संसाधनों से लैस विभिन्न पुस्तकालय हैं। डेटा विज्ञान में उपयोग किए जाने वाले कुछ सबसे लोकप्रिय पुस्तकालय नीचे दिए गए हैं।

• पांडा। पंडों पुस्तकालय का उपयोग डेटा सफाई और हेरफेर के लिए और सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए भी किया जाता है। यह पायथन पारिस्थितिकी तंत्र में सबसे लोकप्रिय पुस्तकालयों में से एक है।
• मैटप्लोटलिब. Matplotlib एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी है जिसका उपयोग चार्ट और ग्राफ़ बनाने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग स्कैटरप्लॉट, बॉक्स प्लॉट, बार चार्ट और लाइन ग्राफ़ बनाने के लिए किया जा सकता है।
• NumPy. NumPy, या न्यूमेरिकल पायथन, का उपयोग घने डेटा बफ़र्स पर काम करने के लिए किया जाता है। इनका उपयोग वैज्ञानिक गणनाओं और बहुआयामी सरणियों और मैट्रिक्स पर गणितीय कार्यों के लिए किया जाता है।
• Statsmodels. यह पायथन मॉड्यूल विभिन्न सांख्यिकीय मॉडल के आकलन के लिए कक्षाएं और कार्य प्रदान करता है, साथ ही लॉजिस्टिक रिग्रेशन, लीनियर रिग्रेशन, सामान्यीकृत लीनियर मॉडल, टाइम्स सीरीज़ और डेटा एक्सप्लोरेशन जैसे सांख्यिकीय परीक्षण करने के लिए भी।
• स्किपी. यह पायथन में एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है जिसका उपयोग वैज्ञानिक और तकनीकी कंप्यूटिंग दोनों के लिए किया जाता है। इसमें अनुकूलन मॉड्यूल, एकीकरण, रैखिक बीजगणित, संकेत और छवि प्रसंस्करण, प्रक्षेप और विशेष कार्य शामिल हैं।

कई अन्य पायथन पुस्तकालय हैं जिनका उपयोग सामान्य डेटा विश्लेषण कार्यों के लिए किया जा सकता है। वास्तव में, उनमें से एक हजार हैं, जिनमें से कई खुले स्रोत हैं।

डेटा साइंस के लिए पायथन कैसे सीखें:एक चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका

पायथन का उपयोग डेटा वैज्ञानिकों द्वारा मॉडल को पुनः प्राप्त करने, साफ करने, कल्पना करने और बनाने के लिए किया जाता है, न कि विकासशील अनुप्रयोगों के लिए। इसलिए, आपका ध्यान इस बात पर होना चाहिए कि आपके कार्यों के लिए प्रासंगिक पुस्तकालयों और मॉड्यूल का उपयोग कैसे किया जाए। इस लेख के बाकी हिस्सों में आपको डेटा विज्ञान के लिए पायथन सीखने के बारे में चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका दी जाएगी।

चरण 1 - पायथन इंस्टॉल करें

आपकी सीखने की यात्रा में पहला कदम सीधे आपके कंप्यूटर पर पायथन सॉफ्टवेयर स्थापित करना है। यह आपको करने के द्वारा सीखने की अनुमति देगा और आपको नए कौशल को परीक्षण में लाने के लिए एक वातावरण प्रदान करेगा जैसा कि आप उन्हें प्राप्त करते हैं। चूंकि पायथन ओपन-सोर्स है, आप सीधे उनकी वेबसाइट पर जा सकते हैं और अपने ऑपरेटिंग सिस्टम के लिए सही संस्करण डाउनलोड कर सकते हैं।

चरण 2 - अपने प्रोग्रामिंग परिवेश को कॉन्फ़िगर करें

एक प्रोग्रामिंग वातावरण एक टेक्स्ट एडिटर और पायथन रनटाइम कार्यान्वयन दोनों को जोड़ता है। कोड की पंक्तियाँ टेक्स्ट एडिटर में लिखी जाती हैं जबकि रनटाइम कार्यान्वयन कोड निष्पादन विधियाँ प्रदान करता है। आप या तो टेक्स्ट एडिटर के रूप में नोटपैड का उपयोग कर सकते हैं या एक एकीकृत परीक्षण धावक, सिंटैक्स चेकर और कोड हाइलाइटर के साथ अधिक परिष्कृत एकीकृत विकास वातावरण (आईडीई) का उपयोग कर सकते हैं।

कई IDE हैं जिन्हें आप इंस्टॉल कर सकते हैं, लेकिन सबसे आम है PyCharm। PyCharm एक ओपन-सोर्स और फ्री IDE है। एक बार जब आप PyCharm डाउनलोड कर लेते हैं, तो इसे स्थापित करने के लिए इंस्टॉलेशन निर्देशों का पालन करें। यह सभी प्रमुख ऑपरेटिंग सिस्टम के साथ संगत है।

चरण 3 - पायथन की मूल बातें सीखें

आपका अगला कदम बुनियादी पायथन अवधारणाओं और आदेशों से परिचित होना है। आपको विभिन्न बुनियादी कार्यों और डेटा संरचनाओं जैसे टुपल्स, सेट, स्ट्रिंग्स, सूचियों और शब्दकोशों के साथ-साथ विभिन्न पुस्तकालयों के बारे में जानने की आवश्यकता होगी।

चरण 4 - डेटा मैनिपुलेशन के लिए बेसिक लाइब्रेरीज़ का उपयोग करना सीखें

खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण के लिए पांडा और न्यूमपी सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले पुस्तकालय हैं। NumPy से शुरुआत करना बेहतर होगा, क्योंकि पांडा NumPy का ही एक एक्सटेंशन है। Numpy आपको अत्यधिक अनुकूलित बहुआयामी सरणियों पर काम करने की अनुमति देता है, जो कि अधिकांश मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए बुनियादी डेटा संरचनाएं हैं।

इसके बाद, पंडों को जानें। यह उपयोगी है क्योंकि अधिकांश डेटा वैज्ञानिक डेटा को नष्ट करने या डेटा तकरार करने में बहुत समय लगाते हैं, जो डेटा विश्लेषण में पहला और सबसे महत्वपूर्ण कदम है।

चरण 5 - उन्नत अवधारणाओं पर आगे बढ़ें

एक बार जब आप मूल बातें कवर कर लेते हैं और आपके पास एक कार्यशील पायथन वातावरण होता है, तो आप अधिक उन्नत अवधारणाओं पर आगे बढ़ सकते हैं जो डेटा विज्ञान पेशेवर के रूप में आपकी यात्रा में उपयोगी हो जाएंगे।

कंडीशनल स्टेटमेंट, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, सांख्यिकीय संचालन, मशीन लर्निंग और डेटाबेस के साथ काम करने जैसी प्रमुख अवधारणाओं के बारे में जानना सुनिश्चित करें। व्यावहारिक अभ्यास करने के साथ-साथ सिद्धांत सीखने के द्वारा अपने ज्ञान को मजबूत करना सुनिश्चित करें, क्योंकि इससे आपको आत्मविश्वास मिलेगा और आपको ऐसे टुकड़े बनाने में मदद मिलेगी जिन्हें आप बाद में अपने पोर्टफोलियो में जोड़ सकते हैं।

डेटा साइंस टुडे के लिए पायथन सीखना शुरू करें

पायथन सीखना आसान है, और आप कुछ ही घंटों में मूल बातें समझ सकते हैं। यह एक सरल और लोकप्रिय भाषा है, इसलिए कम समय में जमीन पर उतरने में आपकी मदद करने के लिए कई ऑनलाइन संसाधन उपलब्ध हैं।

ध्यान रखें कि डेटा साइंस जॉब पोजीशन के लिए पायथन सीखने के लिए कोडिंग बूटकैंप एक शानदार तरीका है। बूटकैंप प्रोग्राम आपको मांग में कौशल के साथ-साथ नौकरी के बाजार में सफल होने में आपकी मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक सहायक वातावरण प्रदान करता है।

डेटा साइंस के लिए पायथन सीखें अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

अंतर्निहित डेटा प्रकारों जैसे शब्दकोशों, सूचियों, सेटों और टुपल्स की गहरी समझ होना अच्छा है। साथ ही, डेटा विश्लेषक के रूप में अपने सपनों की नौकरी पाने के लिए, आपके पास पंडों के डेटा फ़्रेम और NumPy सरणियों के साथ प्रोग्रामिंग का अनुभव होना चाहिए।

हालांकि यह हमेशा एक आवश्यक आवश्यकता नहीं होती है, एक डेटा साइंस करियर में आमतौर पर पायथन के कम से कम कुछ बुनियादी ज्ञान की आवश्यकता होती है। जब आप डेटा साइंस की नौकरियों के लिए आवेदन करते हैं, तो निश्चित रूप से पायथन सीखना आपको एक फायदा देगा, विशेष रूप से मशीन लर्निंग, अनसुपरवाइज्ड लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग जैसे उपक्षेत्रों में।

आपके चुने हुए सीखने के मार्ग के आधार पर, आपको पायथन के मूल सिद्धांतों को सीखने में कुछ हफ़्ते से लेकर एक साल तक का समय लग सकता है। एक बूटकैंप आवश्यक पायथन कौशल को जल्दी और प्रभावी ढंग से लेने के लिए एक बढ़िया विकल्प है। बूटकैंप पाठ्यक्रम व्यावहारिक सीखने पर आधारित है और छात्रों को कार्यबल में शामिल होने के लिए आवश्यक व्यावहारिक अनुभव हासिल करने में मदद करने पर केंद्रित है।

जब आप डेटा साइंस की नौकरियों के लिए आवेदन करते हैं तो पायथन कौशल होने से आपको निश्चित रूप से एक फायदा मिल सकता है। संभावित नियोक्ता प्रोग्रामिंग कौशल वाले उम्मीदवारों को पसंद करते हैं, और यह प्रवृत्ति भविष्य में जारी रहने की संभावना है।