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

आज के अधिकांश प्रोग्रामर और डेटा विश्लेषक पायथन का उपयोग करते हैं। जब यह बड़े डेटा और विश्लेषण टूल की बात आती है तो यह लोकप्रिय भाषा अपने उपयोगकर्ताओं को आश्चर्यचकित करना बंद नहीं करती है। कई डेटा विश्लेषक सांख्यिकीय विश्लेषण करने और गहन शिक्षण मॉडल बनाने के लिए पायथन की उन्नत सुविधाओं का उपयोग करते हैं।

यह लोकप्रिय भाषा किसी भी व्यक्ति के लिए आसानी से उपलब्ध है जो सीखना चाहता है। डेटा विश्लेषण ट्यूटोरियल के लिए इस पायथन में, हम आपको इस प्रोग्रामिंग भाषा में महारत हासिल करने की प्रक्रिया के बारे में बताते हैं। हम आपको पायथन सीखने के शीर्ष कारण बताते हैं और आपको उपलब्ध सीखने के विकल्प दिखाते हैं

पायथन क्या है?

पायथन एक सामान्य प्रयोजन की प्रोग्रामिंग भाषा है। यह व्याख्या की गई, वस्तु-उन्मुख और गतिशील भाषा का उपयोग दुनिया भर के लाखों डेटा वैज्ञानिकों, डेटा विश्लेषकों, शिक्षकों और वित्तीय सलाहकारों द्वारा किया जाता है। जब यह तेजी से अनुप्रयोग विकास की बात आती है तो इसकी उच्च-स्तरीय अंतर्निहित डेटा संरचना इसे आकर्षक बनाती है।

यह भाषा एक बड़े और सक्रिय समुदाय के साथ-साथ संसाधनों और पुस्तकालयों की एक विस्तृत श्रृंखला का दावा करती है। पायथन एक प्रोग्रामिंग प्लेटफॉर्म पर उभरती हुई तकनीकों जैसे मशीन लर्निंग और डेटा साइंस का उपयोग करना बहुत आसान बनाता है। जब डेटा विज्ञान अनुप्रयोगों की बात आती है, तो पायथन का उपयोग करने से कार्य अधिक प्रबंधनीय हो जाते हैं।

इसकी बहुमुखी प्रतिभा के कारण, पेशेवर सभी प्रकार के डेटा के साथ और सभी प्रकार की गणितीय गणनाओं के लिए पायथन का उपयोग कर सकते हैं। पायथन सिंटैक्स सीधा है, जिससे सीखना और उपयोग करना आसान हो जाता है, चाहे आप नौसिखिए हों या विशेषज्ञ विश्लेषक।

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

अनगिनत गणितीय, सांख्यिकीय और वैज्ञानिक अनुप्रयोगों के साथ, पायथन डेटा वैज्ञानिकों के बीच सबसे लोकप्रिय भाषाओं में से एक है। डेटा विश्लेषण में, पायथन का उपयोग मॉडल बनाने और डेटा को पुनः प्राप्त करने, साफ करने और कल्पना करने के लिए किया जा सकता है।

इसके अलावा, इस भाषा में कई प्रकार के पुस्तकालय हैं जो डेटा विज्ञान और डेटा विश्लेषण परियोजनाओं के लिए बहुत अच्छे हैं। उदाहरण के लिए, NumPy और पांडा डेटा वैज्ञानिकों और डेटा विश्लेषकों के बीच व्यापक रूप से उपयोग में हैं।

डेटा विश्लेषण के लिए पायथन सीखने में कितना समय लगेगा?

डेटा विश्लेषण के लिए पायथन सीखने में कितना समय लग सकता है, इस पर कोई स्पष्ट सहमति नहीं है। अधिकांश लोग इस बात से सहमत होंगे कि इस भाषा के मूल सिद्धांतों को सीखने में दो से छह महीने लगते हैं। हालांकि, इसके कुछ सबसे जटिल पुस्तकालयों में महारत हासिल करने में वर्षों लग सकते हैं। जब विशेष रूप से डेटा विश्लेषण के लिए पायथन सीखने की बात आती है, तो आप मान सकते हैं कि सामान्य उपयोग के लिए पायथन सीखने की तुलना में काफी अधिक समय लगता है।

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।

बूटकैंप शुरू करने से लेकर अपनी पहली नौकरी खोजने तक, औसत बूटकैंप ग्रेड ने करियर संक्रमण में छह महीने से भी कम समय बिताया।

डेटा विश्लेषण के लिए आपको पायथन क्यों सीखना चाहिए?

डेटा विज्ञान के क्षेत्र में सीखने के लिए पायथन को प्रमुख भाषाओं में से एक माना जाता है और पायथन विशेषज्ञों की मांग बढ़ रही है। तेजी से सुधार को सक्षम करने के अलावा, पायथन फोरट्रान या सी में लिखे गए उच्च-प्रदर्शन एल्गोरिदम के साथ इंटरफेस कर सकता है, जो इसे अन्य अनुप्रयोगों के बीच डेटा माइनिंग और वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के लिए उपयोगी बनाता है।

डेटा वैज्ञानिकों और मशीन लर्निंग विशेषज्ञों के बीच पायथन के इतने लोकप्रिय होने के शीर्ष पांच कारण निम्नलिखित हैं और यदि आप डेटा वैज्ञानिक बनना चाहते हैं तो आपको पायथन क्यों सीखना चाहिए।

सीखने में आसान

एक शुरुआत के लिए, कोडिंग डराने वाली लग सकती है। हालाँकि, पायथन एक अपवाद है। सी, सी ++ और जावा जैसी अधिक जटिल भाषाओं की तुलना में, पायथन में एक सीधा वाक्यविन्यास और शब्दावली है, इसलिए इसे सीखना अपेक्षाकृत आसान है।

गैर-कोडर मुफ्त में या कम लागत पर पायथन सीख सकते हैं। इसे समझना आसान है और इसे आपके प्रोग्रामिंग शस्त्रागार में काफी जल्दी जोड़ा जा सकता है। संक्षेप में, पायथन डेटा विज्ञान में एक आसान प्रवेश बिंदु प्रदान करता है।

अनगिनत टूल, लाइब्रेरी, और एप्लिकेशन

एक डेटा साइंटिस्ट की प्राथमिक जिम्मेदारी डेटा का विश्लेषण करना होता है, जो वास्तविक दुनिया में कई रूपों में आता है। विश्लेषण और मॉडलिंग से पहले डेटा को साफ और रूपांतरित किया जाना चाहिए, और इसके लिए पायथन एक उत्कृष्ट उपकरण है। इसके अलावा, पायथन विशेषज्ञ कच्चे डेटा में हेरफेर करने के लिए डेटा रैंगलिंग तकनीकों का उपयोग करते हैं ताकि यह विश्लेषण के लिए उपयुक्त हो।

पायथन के ओपन-सोर्स लाइब्रेरी डेटा वैज्ञानिकों को इन कार्यों को करने देते हैं। पायथन में कई पुस्तकालय हैं जिन्हें नियमित रूप से अद्यतन किया जाता है। डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए NumPy, पांडा और Matplotlib सबसे अच्छे हैं।

जब तक आप कुछ गणितीय फ़ार्मुलों को लागू करने, कुछ सांख्यिकीय समीकरणों को चलाने और डेटा को साफ़ करने से परिचित हैं, तब तक आप NumPy और पांडा को आसानी से सीख सकते हैं। उदाहरण के लिए, पायथन मॉड्यूल को आयात करने का तरीका सीखने में केवल कुछ मिनट लगते हैं। यदि आप सोच रहे हैं कि किसी विशिष्ट कार्य के लिए किस पायथन मॉड्यूल का उपयोग करना है, तो बस इसे Google करें। आपको वह जानकारी मिल जाएगी जिसकी आपको आवश्यकता है।

विशाल समुदाय

पायथन डेटा विश्लेषकों के बीच बहुत लोकप्रिय है, जिसका अर्थ है कि यदि आप किसी परियोजना के दौरान फंस जाते हैं तो आपके पास लोगों का एक सक्रिय समुदाय है। इस समुदाय के समर्थन से, आप इस भाषा और इसके सबसे जटिल पुस्तकालयों में महारत हासिल कर सकते हैं।

बढ़ती लोकप्रियता

यदि आप डेटा विश्लेषण में उतरना चाहते हैं, तो आप कुछ पायथन को जाने बिना दूर नहीं जा सकते। कई कंपनियां अपने ढांचे के निर्माण के लिए इस भाषा पर भरोसा करती हैं। उदाहरण के लिए, फेसबुक और नेटफ्लिक्स अपने डेटा विश्लेषण परियोजनाओं के लिए इसका तेजी से उपयोग कर रहे हैं। इसके अतिरिक्त, Google TensorFlow का निर्माता है, जो मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में उपयोग की जाने वाली एक लोकप्रिय पायथन लाइब्रेरी है।

नौकरी सुरक्षा

कई अन्य तकनीकी व्यवसायों की तुलना में पायथन में करियर अधिक स्थिर है। इस भाषा को लगभग तीस साल हो गए हैं और यह लगातार बाजार की नई जरूरतों को पूरा करने के लिए अनुकूल है। आपके करियर के लक्ष्य बदल सकते हैं और नौकरी के बाजार में गिरावट का अनुभव हो सकता है, लेकिन पायथन को जानना हमेशा एक उपयोगी कौशल होगा जो आपको अधिक रोजगार योग्य बनाएगा।

यदि आप पायथन में विशेषज्ञता विकसित करते हैं और इसे डेटा एनालिटिक्स के क्षेत्र में लागू करने में सक्षम हैं, तो आप डेटा विश्लेषक बन सकते हैं। यूएस ब्यूरो ऑफ़ लेबर स्टैटिस्टिक्स के अनुसार, 2020 से 2030 तक डेटा विश्लेषकों के लिए नौकरी का दृष्टिकोण 25 प्रतिशत है, जो औसत से बहुत तेज़ है।

मैं डेटा विश्लेषण के लिए पायथन कैसे सीख सकता हूं?

पेशेवर आजकल कई तरह से पायथन सीख सकते हैं। चाहे आप ऑनलाइन सीखने में रुचि रखते हों या व्यक्तिगत रूप से, इच्छुक डेटा विश्लेषकों के पास इस प्रोग्रामिंग भाषा के मूल सिद्धांतों को सीखने के लिए कई विकल्प हैं।

बूटकैंप कोडिंग

कोडिंग बूटकैंप छोटे लेकिन गहन कार्यक्रम हैं जो तकनीकी उद्योग में उच्च-भुगतान वाली नौकरी के लिए आवश्यक कौशल पैदा करते हैं। बूटकैंप पाठ्यक्रम वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं के माध्यम से कार्यबल में शामिल होने के लिए आवश्यक कौशल के अधिग्रहण पर केंद्रित है।

अधिक से अधिक नियोक्ता बूटकैंप ग्रैड्स का पक्ष लेने लगे हैं क्योंकि वे बहुत सारे व्यावहारिक अनुभव के साथ नौकरी पर आते हैं। इसके अलावा, प्रत्येक छात्र की जरूरतों को पूरा करने के लिए बूटकैंप कार्यक्रम कई स्वरूपों में आते हैं। आप पूर्णकालिक, अंशकालिक, ऑनलाइन, इन-पर्सन, सेल्फ-पेस और प्रशिक्षक के नेतृत्व वाले विकल्प पा सकते हैं।

इसके अलावा, कोडिंग बूटकैंप में व्यापक करियर सहायता सेवाएं, जैसे कि मेंटरशिप और हायरिंग नेटवर्क तक पहुंच, छात्रों को स्नातक होने के बाद जल्द से जल्द नौकरी दिलाने में मदद करती हैं। संक्षेप में, सॉफ्टवेयर विकास, डेटा विज्ञान और डेटा विश्लेषण में करियर के लिए आवश्यक प्रशिक्षण प्राप्त करने के लिए सर्वश्रेष्ठ पायथन बूटकैंप एक आदर्श विकल्प है।

ऑनलाइन कोर्स

पायथन की लोकप्रियता के कारण, दुनिया भर में लाखों लोगों को गुणवत्तापूर्ण शिक्षा प्रदान करने के लिए ऑनलाइन पाठ्यक्रम पॉप अप कर रहे हैं जो बुनियादी बातों को सीखना चाहते हैं या अपने प्रोग्रामिंग कौशल को अगले स्तर पर लाना चाहते हैं। ऑनलाइन पाठ्यक्रम आपको पायथन के भविष्य कहनेवाला मॉडल, बॉक्स प्लॉट, संख्यात्मक चर और डिजिटल सामग्री की मूल बातें समझने में मदद कर सकते हैं।

ऑनलाइन पायथन पाठ्यक्रम आपके प्रोग्रामिंग कौशल को सीखना, विकसित करना और आगे बढ़ाना आसान और आसान बनाते हैं। इनमें से कई पाठ्यक्रम आपको चुनौतीपूर्ण व्यक्तिगत और समूह परियोजनाओं पर काम करने की अनुमति देते हैं, जहां आप जो सीख रहे हैं उसे वास्तविक दुनिया की डेटा विश्लेषण समस्याओं पर लागू कर सकते हैं।

इसके अलावा, कई उपयोगी संसाधनों जैसे वीडियो ट्यूटोरियल या कुछ कार्यों को पूरा करने के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका तक पहुंच के साथ आते हैं। पायथन से संबंधित पाठ्यक्रमों के लिए लोकप्रिय प्लेटफार्मों में एडएक्स, कौरसेरा, उडेमी और उडेसिटी शामिल हैं।

किताबें

इस प्रोग्रामिंग भाषा को सीखने के लिए किताबें एक शानदार तरीका हो सकती हैं। एक किताब आपको अपनी गति से सीखने और किसी विशेष पायथन-संबंधित विषय में जितना चाहें उतना गहराई तक जाने की अनुमति देती है। वहाँ बहुत सारी उत्कृष्ट पुस्तकें हैं जो आपको डेटा एनालिटिक्स में पायथन और इसके अनुप्रयोगों के विभिन्न पहलुओं को सिखा सकती हैं।

डेटा विश्लेषण लाइब्रेरी के लिए शीर्ष पायथन

पायथन में निर्मित डेटा विज्ञान के लिए कई पायथन पुस्तकालय हैं, जिनका उपयोग विश्लेषक हर दिन समस्याओं को हल करने के लिए करते हैं। ये पुस्तकालय आपको डेटा विज्ञान में सहायक जानकारी और साथियों तक असीमित पहुंच प्रदान करते हैं।

नीचे, हमने डेटा विज्ञान के लिए शीर्ष चार पायथन पुस्तकालयों को संकलित किया है:

• टेंसरफ्लो . TensorFlow एक ढांचा है जो आपको टेन्सर से जुड़े कंप्यूटेशंस को परिभाषित करने और चलाने की अनुमति देता है, जो आंशिक रूप से परिभाषित कम्प्यूटेशनल ऑब्जेक्ट हैं जो अंततः एक मूल्य उत्पन्न करते हैं।
• NumPy . NumPy लाइब्रेरी एक सामान्य-उद्देश्य वाला पैकेज है जो उनके साथ काम करने के लिए सरणियों और टूल नामक बहुआयामी ऑब्जेक्ट प्रदान करता है।
• SciPy . चूंकि यह NumPy का विस्तार करता है और वैज्ञानिक गणनाओं के लिए कई उपयोगकर्ता के अनुकूल और कुशल रूटीन प्रदान करता है, SciPy का व्यापक रूप से डेटा विज्ञान और डेटा विश्लेषण में उपयोग किया जाता है।
• पांडा . यह पायथन पुस्तकालय डेटा विश्लेषण और सफाई के लिए लोकप्रिय है। पंडों पुस्तकालय द्वारा प्रदान की गई डेटा फ्रेम सीडी, संरचित डेटा के साथ काम करने के लिए एक तेज, लचीली और सहज विधि है।

डेटा विश्लेषण के लिए पायथन कैसे सीखें:चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका

डेटा विश्लेषण के लिए पायथन सीखने की आपकी यात्रा लंबी होने वाली है, और यह सब भाषा के नवीनतम संस्करण को स्थापित करने और आपके लिए सही पाठ्यक्रम या कार्यक्रम चुनने के साथ शुरू होता है। नीचे दिए गए चरणों का पालन करें, और आप डेटा विश्लेषण के लिए पायथन का उपयोग करने के सभी पहलुओं को सीखने के अपने रास्ते पर होंगे।

पायथन इंस्टॉल करें

पायथन को डाउनलोड करने का सबसे आसान तरीका आधिकारिक साइट पर जाना है। सीपीथॉन, सी में पायथन कार्यान्वयन, डाउनलोड पृष्ठ पर उपलब्ध है। यह अनुशंसा की जाती है कि आप पायथन 3 डाउनलोड करें। 30MB के फ़ाइल आकार की अपेक्षा करें।

OOPs अवधारणाओं को जानें

पायथन में ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग (OOP) ऑब्जेक्ट्स और क्लासेस का उपयोग करके सॉफ़्टवेयर डिज़ाइन को संरचित करने के लिए संदर्भित करता है। कुछ OOP अवधारणाएँ जिन्हें आप जल्द से जल्द सीखना चाहते हैं, वे हैं वंशानुक्रम, बहुरूपता, एनकैप्सुलेशन और शैलियाँ।

डेटा संरचना और एल्गोरिदम का अध्ययन करें

एक बार जब आप पायथन की मूल बातें जान लेते हैं, तो आपको डेटा संरचना और एल्गोरिदम सीखना चाहिए। सॉर्टिंग एल्गोरिदम से परिचित हों, जो लूप, नेस्टेड लूप, शर्तों और रिकर्सन जैसी अवधारणाओं की आपकी समझ में सुधार करेगा।

जब आप डेटा संरचनाओं का अध्ययन करते हैं, तो आप पूर्वनिर्धारित कक्षाओं और वस्तुओं का पता लगाएंगे, जो आपको वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं से निपटने से पहले भाषा से परिचित होने की अनुमति देगा। इस स्तर पर, आपको पेड़ों, कतारों, ढेरों और लिंक्ड सूचियों पर एक अच्छा नियंत्रण प्राप्त करने का भी लक्ष्य रखना चाहिए।

प्रोजेक्ट करें

अभ्यास परिपूर्ण बनाता है, जैसा कि पुरानी कहावत है। आपकी डेटा विज्ञान यात्रा का अगला चरण अब तक आपने जो सीखा है उसे लागू करना है। ऐसा करने के लिए, हम खुद की परियोजनाओं के लिए शुरू करने की सलाह देते हैं। नीट प्रोजेक्ट विचारों में एक सरल टू-डू सूची या आदत ट्रैकर बनाना शामिल है।

एक बार जब आप अपनी प्रारंभिक परियोजना के साथ कर लेते हैं, तो अधिक चुनौतीपूर्ण लोगों पर आगे बढ़ें। आपका अगला प्रोजेक्ट एक डेटासेट बनाने का हो सकता है जिसे अन्य लोग जोड़ सकते हैं लेकिन सुनिश्चित करें कि आपके पास एक अलग सर्वर से मॉडरेट करने का विकल्प है।

डेटा विश्लेषण और डेटा विज्ञान प्रोजेक्ट चुनें, जिनके बारे में आप भावुक हैं। यदि आपके सामने कोई दिलचस्प परियोजना आती है जिसे आप सोचते हैं कि आप निर्माण कर सकते हैं, तो इसे जल्द से जल्द आज़माएँ। जब आवश्यक हो, पायथन समुदाय से पूछकर या ट्यूटोरियल की समीक्षा करके सहायता प्राप्त करें।

कभी भी सीखना बंद न करें

जब पायथन की बात आती है, तो जीवन भर के लिए सीखने के लिए पर्याप्त है। यदि आप अपने खेल में शीर्ष पर रहना चाहते हैं, तो निरंतर सीखना आवश्यक है। ऐसा करने का एक अच्छा तरीका कोडिंग चुनौतियों में शामिल होना या अन्य उपयोगकर्ताओं को उनकी समस्याओं में मदद करना है। मुद्दा हमेशा अपनी विशेषज्ञता का विस्तार करने का प्रयास करना है।

आज ही डेटा विश्लेषण के लिए Python सीखना शुरू करें

डेटा विज्ञान और डेटा विश्लेषण की दुनिया में पायथन एक प्रमुख कौशल है। डेटा विश्लेषकों के बीच इसकी बढ़ती लोकप्रियता इसका प्रमाण है। यदि इस उद्योग में करियर आकर्षक लगता है, तो निश्चित रूप से आपके दिमाग में पायथन सीखना चाहिए।

डेटा विश्लेषण के लिए पायथन का उपयोग करने में अपना पहला कदम उठाने के लिए आपके पास कई रास्ते हैं। आपको आवश्यक ज्ञान और व्यावहारिक कौशल से लैस करने के लिए वहाँ बहुत सारे कोडिंग बूटकैंप हैं। इसी तरह, आपको आकर्षक और आसानी से चलने वाले पाठ्यक्रमों के साथ-साथ पुस्तकों को खोजने में कोई परेशानी नहीं होगी।

एक बार जब आप इस भाषा की मूल बातें सीख लेते हैं और अधिक उन्नत अवधारणाओं से परिचित हो जाते हैं, तो इस गाइड में हमारे द्वारा सुझाई गई कुछ परियोजनाओं पर अपना हाथ आजमाएं। कुछ ही समय में आप परियोजनाओं का एक पोर्टफोलियो विकसित करेंगे और डेटा विश्लेषक बनने के लिए तैयार होंगे।