डेटा साइंस के लिए पायथन सीखें: सीखने के संसाधन, लाइब्रेरीज़ और बुनियादी चरण

पायथन का ज्ञान आपको विभिन्न डेटा साइंस 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, इस प्रोग्रामिंग भाषा में महारत हासिल करने के लिए आवश्यक चरणों, और आपकी यात्रा के दौरान आवश्यक संसाधनों से परिचित कराएगा। आइए शुरू करते हैं।

पायथन क्या है?

पायथन एक सामान्य-उद्देश्य प्रोग्रामिंग भाषा है। यह इंटरप्रेटेड, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड, और डायनामिक है। एक विशेषता जो इसे रैपिड एप्लिकेशन डेवलपमेंट के लिए डेवलपर्स के लिए आकर्षक बनाती है, वह है इसका हाई-लेवल बिल्ट-इन डेटा स्ट्रक्चर।

अपनी 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 Java के विपरीत है, जिसका उपयोग केवल वेब डेवलपमेंट के लिए किया जाता है। पायथन का सिंटैक्स सीधा और पढ़ने में आसान है, यही कारण है कि नए और विशेषज्ञ डेटा वैज्ञानिक दोनों इसे सीखना और उपयोग करना आसान पाते हैं।

डेटा साइंस में पायथन का उपयोग क्या है?

पायथन का उपयोग डेटा वैज्ञानिकों द्वारा डेटा क्लीनिंग, मैनिपुलेशन, और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए, और सांख्यिकीय और भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने के लिए किया जाता है। इसके बिल्ट-इन लाइब्रेरीज़ कोड लिखे बिना सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण करना आसान बनाती हैं। Matplotlib, Pandas, और NumPy जैसी लाइब्रेरीज़ डेटा क्लीनिंग, विश्लेषण, और विज़ुअलाइज़ेशन को आसान और अधिक कुशल बनाती 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 यह डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों के एक मजबूत ऑनलाइन समुदाय द्वारा समर्थित है।

डेटा साइंस के लिए पायथन सीखने में कितना समय लगेगा?

एक शुरुआती के लिए डेटा साइंस के लिए पायथन की मूल बातें सीखने में औसतन एक सप्ताह से तीन महीने लगेंगे। चूंकि पायथन एक ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग भाषा है जिसका सिंटैक्स अंग्रेजी में लिखा जाता है, इसलिए अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं की तुलना में लर्निंग कर्व छोटा है।

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

डेटा साइंस के लिए पायथन क्यों सीखना चाहिए?

यदि आप डेटा वैज्ञानिक बनना चाहते हैं, तो आप शायद एक सहज वर्कफ्लो चाहते हैं और अन्य डेटा वैज्ञानिकों के साथ सहयोग भी करना चाहते हैं। इसलिए, आपको एक प्रोग्रामिंग भाषा की आवश्यकता है जो सीखने के लिए पर्याप्त सरल हो और जटिल डेटा एनालिटिक्स को संभालने और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बनाने के लिए पर्याप्त परिष्कृत हो। नीचे कुछ कारण दिए गए हैं कि आपको डेटा साइंस के लिए पायथन क्यों सीखना चाहिए।

यह सीखना आसान है

पायथन का लर्निंग कर्व उथला है, ज्यादातर इसकी सरलता के कारण। ऐसे डेटा वैज्ञानिक हैं जिनके पास कंप्यूटर साइंस पृष्ठभूमि नहीं है और प्रोग्रामिंग का कोई पूर्व अनुभव नहीं है। क्योंकि पायथन सिंटैक्स समझने में आसान है 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 पायथन सीखने के लिए ऑनलाइन कई संसाधन उपलब्ध हैं। एक बढ़ता हुआ डेटा साइंस समुदाय है जो मुफ्त ऑनलाइन सीखने के संसाधन प्रदान करता है। कई सक्रिय फोरम भी हैं जहां आप अपने सभी प्रश्नों के उत्तर प्राप्त कर सकते हैं।

कई नियोक्ताओं द्वारा आवश्यक

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

डेटा साइंस के लिए पायथन कैसे सीख सकते हैं?

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

कोडिंग बूटकैंप्स

कोडिंग बूटकैंप्स संरचित इमर्सिव प्रोग्राम प्रदान करते हैं जो कुछ सप्ताह से कुछ महीनों तक चल सकते हैं। बूटकैंप प्रोग्राम में, आप कई व्यावहारिक प्रोजेक्ट्स पर काम करेंगे और हैंड्स-ऑन 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 बूटकैंप्स डेटा साइंस नौकरी चाहने वालों के लिए काफी लोकप्रिय हैं।

ऑनलाइन पाठ्यक्रम

कई ऑनलाइन प्लेटफॉर्म हैं जहां आप पायथन प्रोग्रामिंग प्रशिक्षण पाठ्यक्रम ले सकते हैं। वे आपको पायथन की मूल बातों के साथ-साथ अधिक उन्नत अवधारणाओं और प्रथाओं से परिचित कराएंगे। हालांकि, बूटकैंप्स के विपरीत, इनमें से अधिकांश पाठ्यक्रम संरचित नहीं हैं और सेल्फ-पेस्ड हैं, इसलिए आपके पास प्रशिक्षकों या साथियों के समुदाय तक पहुंच नहीं हो सकती है जो आपका समर्थन करें।

किताबें

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

डेटा साइंस के लिए शीर्ष पायथन लाइब्रेरीज़

पायथन लाइब्रेरीज़ फंक्शन्स का एक सेट हैं जो स्क्रैच से कोड लिखने की आवश्यकता को समाप्त करती हैं। चाहे आपको डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, क्लीनिंग, मैनिपुलेशन, या यहां तक कि सांख्यिकीय मॉडल बनाने में मदद की आवश्यकता हो, विभिन्न लाइब्रेरीज़ हैं जो इन कार्यों को आसानी से करने के लिए संसाधनों से सुसज्जित हैं। नीचे डेटा साइंस में उपयोग की जाने वाली कुछ सबसे लोकप्रिय लाइब्रेरीज़ हैं।

• Pandas. Pandas लाइब्रेरी का उपयोग डेटा क्लीनिंग और मैनिपुलेशन के लिए और सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए भी किया जाता है। यह पायथन इकोसिस्टम में सबसे लोकप्रिय लाइब्रेरीज़ में से एक है।
• Matplotlib. Matplotlib चार्ट और ग्राफ़ उत्पन्न करने के लिए उपयोग की जाने वाली एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी है। इसका उपयोग स्कैटरप्लॉट्स, बॉक्स प्लॉट्स, बार चार्ट्स, और लाइन ग्राफ़ बनाने के लिए किया जा सकता है।
• NumPy. NumPy, या न्यूमेरिकल पायथन, घने डेटा बफ़र्स पर काम करने के लिए उपयोग किया जाता है। इनका उपयोग वैज्ञानिक गणनाओं और बहुआयामी सरणियों और मैट्रिक्स पर गणितीय संचालन के लिए किया जाता है।
• Statsmodels. यह पायथन मॉड्यूल विभिन्न सांख्यिकीय मॉडलों के अनुमान के लिए क्लासेस और फंक्शन्स प्रदान करता है, और लॉजिस्टिक रिग्रेशन, लीनियर रिग्रेशन, जेनेरलाइज़्ड लीनियर मॉडल्स, टाइम सीरीज़, और डेटा एक्सप्लोरेशन जैसे सांख्यिकीय परीक्षण करने के लिए भी।
• Scipy. यह पायथन में एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है जिसका उपयोग वैज्ञानिक और तकनीकी कंप्यूटिंग दोनों के लिए किया जाता है। इसमें ऑप्टिमाइज़ेशन मॉड्यूल्स, इंटीग्रेशन, लीनियर अल्जेब्रा, सिग्नल और इमेज प्रोसेसिंग, इंटरपोलेशन, और स्पेशल फंक्शन्स शामिल हैं।

कई अन्य पायथन लाइब्रेरीज़ हैं जिनका उपयोग सामान्य डेटा एनालिटिक्स कार्यों के लिए किया जा सकता है। वास्तव में, उनमें से हजारों हैं, जिनमें से कई ओपन-सोर्स हैं।

डेटा साइंस के लिए पायथन सीखना: एक चरण-दर-चरण गाइड

पायथन का उपयोग डेटा वैज्ञानिकों द्वारा डेटा को पुनर्प्राप्त करने, साफ करने, विज़ुअलाइज़ करने और मॉडल बनाने के लिए किया जाता है, न कि एप्लिकेशन विकसित करने के लिए। इसलिए, आपका ध्यान इस बात पर होना चाहिए कि अपने कार्यों के लिए प्रासंगिक लाइब्रेरीज़ और मॉड्यूल का उपयोग कैसे करें। इस लेख का शेष भाग आपको डेटा साइंस के लिए पायथन सीखने पर एक चरण-दर-चरण गाइड देगा।

चरण 1 - पायथन इंस्टॉल करें

आपकी सीखने की यात्रा में पहला कदम पायथन सॉफ्टवेयर को सीधे अपने कंप्यूटर पर इंस्टॉल करना है। यह आपको करके सीखने की अनुमति देगा और जैसे ही आप नए कौशल हासिल करते हैं, उन्हें परीक्षण में डालने के लिए एक वातावरण प्रदान करेगा। 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 - अपना प्रोग्रामिंग वातावरण कॉन्फ़िगर करें

एक प्रोग्रामिंग वातावरण एक टेक्स्ट एडिटर और पायथन रनटाइम कार्यान्वयन दोनों को जोड़ता है। कोड की लाइनें टेक्स्ट एडिटर में लिखी जाती हैं जबकि रनटाइम कार्यान्वयन कोड निष्पादन विधियां प्रदान करता है। आप टेक्स्ट एडिटर के रूप में नोटपैड का उपयोग कर सकते हैं या एक अधिक परिष्कृत इंटीग्रेटेड डेवलपमेंट एनवायरनमेंट (IDE) का उपयोग कर सकते हैं जिसमें एक इंटीग्रेटेड टेस्ट रनर, सिंटैक्स चेकर, और कोड हाइलाइटर हो।

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

चरण 3 - पायथन की बुनियादी बातें सीखें

आपका अगला कदम बुनियादी पायथन अवधारणाओं और कमांड से परिचित होना है। आपको टुपल्स, सेट्स, स्ट्रिंग्स, लिस्ट्स, और डिक्शनरीज़ जैसे विभिन्न बुनियादी फंक्शन्स और डेटा संरचनाओं के साथ-साथ विभिन्न लाइब्रेरीज़ के बारे में सीखना होगा।

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

Pandas और NumPy एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस के लिए सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली लाइब्रेरीज़ हैं। NumPy से शुरू करना बेहतर होगा, क्योंकि Pandas NumPy का विस्तार है। Numpy आपको अत्यधिक अनुकूलित बहुआयामी सरणियों पर काम करने की अनुमति देता है, जो अधिकांश मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए बुनियादी डेटा संरचनाएं हैं।

इसके बाद, Pandas सीखें। यह उपयोगी है क्योंकि अधिकांश डेटा वैज्ञानिक डेटा मंगिंग या डेटा रैंगलिंग करने में बहुत समय बिताते हैं, जो डेटा विश्लेषण में पहला और सबसे महत्वपूर्ण कदम है।

चरण 5 - उन्नत अवधारणाओं पर आगे बढ़ें

एक बार जब आप बुनियादी बातों को कवर कर लेते हैं और एक कार्यशील पायथन वातावरण होता है, तो आप अधिक उन्नत अवधारणाओं पर आगे बढ़ सकते हैं जो डेटा साइंस पेशेवर के रूप में आपकी यात्रा पर उपयोगी होंगी।

सशर्त स्टेटमेंट्स, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, सांख्यिकीय संचालन, मशीन लर्निंग, और डेटाबेस के साथ काम करने जैसे प्रमुख अवधारणाओं के बारे में सीखना सुनिश्चित करें। व्यावहारिक अभ्यास करने के साथ-साथ सिद्धांत सीखकर अपने ज्ञान को मजबूत करना सुनिश्चित करें, क्योंकि यह आपको आत्मविश्वास देगा और आपको उन टुकड़ों को बनाने में मदद करेगा जिन्हें आप बाद में अपने पोर्टफोलियो में जोड़ सकते हैं।

आज ही डेटा साइंस के लिए पायथन सीखना शुरू करें

पायथन सीखना आसान है, और आप कुछ घंटों में मूल बातें समझ सकते हैं। यह एक सरल और लोकप्रिय भाषा है, इसलिए बहुत सारे ऑनलाइन संसाधन उपलब्ध हैं जो आपको कम समय में दौड़ने में मदद कर सकते हैं।

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

डेटा साइंस के लिए पायथन FAQ

बिल्ट-इन डेटा प्रकारों जैसे डिक्शनरीज़, लिस्ट्स, सेट्स, और टुपल्स की गहरी समझ होना अच्छा है। साथ ही, डेटा एनालिस्ट के रूप में अपनी ड्रीम जॉब पाने के लिए, आपके पास Pandas डेटा फ्रेम्स और NumPy सरणियों के साथ प्रोग्रामिंग अनुभव होना चाहिए।

हालांकि यह हमेशा एक आवश्यक आवश्यकता नहीं है, एक डेटा साइंस करियर आमतौर पर कम से कम पायथन के कुछ बुनियादी ज्ञान की मांग करता है। पायथन सीखना निश्चित रूप से आपको डेटा साइंस नौकरियों के लिए आवेदन करते समय लाभ देगा, विशेष रूप से मशीन लर्निंग, अनसुपरवाइज्ड लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क्स, और डीप लर्निंग जैसे उपक्षेत्रों में।

आपके चुने हुए सीखने के मार्ग के आधार पर, पायथन के बुनियादी सिद्धांतों को सीखने में आपको कुछ हफ्तों से एक साल तक का समय लग सकता है। बूटकैंप आवश्यक पायथन कौशल को जल्दी और प्रभावी ढंग से हासिल करने का एक बढ़िया विकल्प है। बूटकैंप पाठ्यक्रम हैंड्स-ऑन लर्निंग पर आधारित है और छात्र को कार्यबल में शामिल होने के लिए आवश्यक व्यावहारिक अनुभव हासिल करने में मदद करने पर केंद्रित है।

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