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

आज के अधिकांश प्रोग्रामर्स और डेटा विश्लेषक पायथन का उपयोग करते हैं। यह लोकप्रिय भाषा जब बड़े डेटा और विश्लेषण टूल्स की बात आती है तो अपने उपयोगकर्ताओं को कभी आश्चर्यचकित नहीं करती। कई डेटा विश्लेषक सांख्यिकीय विश्लेषण करने और डीप लर्निंग मॉडल बनाने के लिए पायथन की उन्नत सुविधाओं का उपयोग करते हैं।

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

पायथन क्या है?

पायथन एक सामान्य-उद्देश्य प्रोग्रामिंग भाषा है। यह इंटरप्रेटेड, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड, और डायनामिक भाषा है जिसका उपयोग दुनिया भर के लाखों डेटा वैज्ञानिकों, डेटा विश्लेषकों, शिक्षकों, और वित्तीय सलाहकारों द्वारा किया जाता है। इसका हाई-लेवल बिल्ट-इन डेटा स्ट्रक्चर इसे रैपिड एप्लिकेशन डेवलपमेंट के मामले में आकर्षक बनाता है।

इस भाषा में एक बड़ा और सक्रिय समुदाय है, साथ ही संसाधनों और लाइब्रेरीज़ की एक विस्तृत श्रृंखला भी है। पायथन मशीन लर्निंग और डेटा साइंस जैसी उभरती प्रौद्योगिकियों को प्रोग्रामिंग प्लेटफॉर्म पर उपयोग करना बहुत आसान बनाता है। जब डेटा साइंस अनुप्रयोगों की बात आती है, तो पायथन का उपयोग कार्य को अधिक प्रबंधनीय बनाता है।

अपनी बहुमुखी प्रतिभा के कारण, पेशेवर सभी प्रकार के डेटा और सभी प्रकार की गणितीय गणनाओं के लिए पायथन का उपयोग कर सकते हैं। पायथन सिंटैक्स सीधा है, जो इसे नौसिखिए या विशेषज्ञ विश्लेषक के लिए सीखना और उपयोग करना आसान बनाता है।

डेटा विश्लेषण में पायथन का उपयोग क्या 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 पुनर्प्राप्त करने, साफ करने, और विज़ुअलाइज़ करने के लिए किया जा सकता है।

इसके अलावा, यह भाषा डेटा साइंस और डेटा विश्लेषण प्रोजेक्ट्स के लिए महान लाइब्रेरीज़ की एक विस्तृत विविधता का दावा करती है। उदाहरण के लिए, NumPy और Pandas डेटा वैज्ञानिकों और डेटा विश्लेषकों के बीच व्यापक रूप से उपयोग में हैं।

डेटा विश्लेषण के लिए पायथन सीखने में कितना समय लगेगा?

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

डेटा विश्लेषण के लिए पायथन क्यों सीखना चाहिए?

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

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

सीखने में आसान

एक शुरुआती के लिए, कोडिंग डराने वाली लग सकती है। पायथन, हालांकि, एक अपवाद है। C, C++, और Java जैसी अधिक जटिल भाषाओं की तुलना में, पायथन का एक सीधा सिंटैक्स और शब्दावली है, इसलिए यह सीखना अपेक्षाकृत आसान है।

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

अनगिनत टूल्स, लाइब्रेरीज़, और अनुप्रयोग

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

पायथन के ओपन-सोर्स लाइब्रेरीज़ डेटा वैज्ञानिकों को इन कार्यों को पूरा करने देती हैं। पायथन में कई लाइब्रेरीज़ हैं जो नियमित रूप से अपडेट की जाती हैं। NumPy, Pandas, और Matplotlib डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए सर्वश्रेष्ठ में से हैं।

आप NumPy और Pandas आसानी से सीख सकते हैं, जब तक आप कुछ गणितीय सूत्र लागू करने, कुछ सांख्यिकीय समीकरण चलाने, और डेटा साफ करने से परिचित हैं। उदाहरण के लिए, पायथन मॉड्यूल आयात करना 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 गूगल करें। आपको आवश्यक जानकारी मिल जाएगी।

विशाल समुदाय

पायथन डेटा विश्लेषकों के बीच बहुत लोकप्रिय है, जिसका अर्थ है कि आपके पास लोगों का एक सक्रिय समुदाय है जिसकी ओर आप रुख कर सकते हैं यदि आप किसी प्रोजेक्ट के दौरान अटक जाते हैं। इस समुदाय के समर्थन से, आप इस भाषा और इसकी सबसे जटिल लाइब्रेरीज़ में महारत हासिल कर सकते हैं।

बढ़ती लोकप्रियता

यदि आप डेटा विश्लेषण में जाना चाहते हैं, तो आप कुछ पायथन जाने बिना दूर नहीं जाएंगे। कई कंपनियां अपने फ्रेमवर्क बनाने के लिए इस भाषा पर भरोसा करती हैं। उदाहरण के लिए, Facebook और Netflix तेजी से अपने डेटा विश्लेषण प्रोजेक्ट्स के लिए इसका उपयोग कर रहे हैं। इसके अलावा, Google TensorFlow का निर्माता है, जो मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में उपयोग की जाने वाली एक लोकप्रिय पायथन लाइब्रेरी है।

नौकरी की सुरक्षा

पायथन में करियर कई अन्य टेक व्यवसायों की तुलना में अधिक स्थिर है। यह भाषा तीस साल से मौजूद है और यह नई बाजार जरूरतों को पूरा करने के लिए लगातार अनुकूलन कर रही है। आपके करियर लक्ष्य बदल सकते हैं और नौकरी बाजार में गिरावट आ सकती है, लेकिन पायथन जानना हमेशा एक उपयोगी कौशल होगा जो आपको अधिक रोजगारपरक 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 ऑफ लेबर स्टैटिस्टिक्स के अनुसार, 2020 से 2030 तक डेटा विश्लेषकों के लिए नौकरी का दृष्टिकोण 25 प्रतिशत है, जो औसत से बहुत तेज है।

डेटा विश्लेषण के लिए पायथन कैसे सीख सकते हैं?

पेशेवर इन दिनों विभिन्न तरीकों से पायथन सीख सकते हैं। चाहे आप ऑनलाइन या व्यक्तिगत रूप से सीखने में रुचि रखते हों, इच्छुक डेटा विश्लेषकों के पास इस प्रोग्रामिंग भाषा के बुनियादी सिद्धांतों को सीखने के कई विकल्प हैं।

कोडिंग बूटकैंप्स

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

अधिक से अधिक नियोक्ता बूटकैंप ग्रेजुएट्स का पक्ष लेने लगे हैं क्योंकि वे बहुत व्यावहारिक अनुभव के साथ नौकरी पर आते हैं। इसके अलावा, बूटकैंप प्रोग्राम हर छात्र की जरूरतों को पूरा करने के लिए कई प्रारूपों में आते हैं। आप फुल-टाइम, पार्ट-टाइम, ऑनलाइन, इन-पर्सन, सेल्फ-पेस्ड, और इंस्ट्रक्टर-लेड विकल्प पा सकते हैं।

इसके अलावा, कोडिंग बूटकैंप्स व्यापक करियर सहायता सेवाओं का दावा करते हैं, जैसे मेंटरशिप और हायरिंग नेटवर्क तक पहुंच, ताकि छात्रों को स्नातक होने के बाद जल्द से जल्द नौकरी पाने में मदद मिल सके। संक्षेप में, सर्वोत्तम पायथन बूटकैंप्स सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट, डेटा साइंस, और डेटा विश्लेषण में करियर के लिए आपको आवश्यक प्रशिक्षण प्राप्त करने के लिए एक आदर्श विकल्प हैं।

ऑनलाइन पाठ्यक्रम

पायथन की लोकप्रियता के कारण, ऑनलाइन पाठ्यक्रम दुनिया भर के लाखों लोगों को गुणवत्तापूर्ण शिक्षा प्रदान करने के लिए उभर रहे हैं जो बुनियादी सिद्धांतों को सीखना चाहते हैं या अपने प्रोग्रामिंग कौशल को अगले स्तर पर लाना चाहते हैं। ऑनलाइन पाठ्यक्रम आपको पायथन के भविष्य कहनेवाला मॉडल, बॉक्स प्लॉट्स, न्यूमेरिक वेरिएबल्स, और डिजिटल कंटेंट को समझने में मदद कर सकते हैं।

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

इसके अलावा, कई वीडियो ट्यूटोरियल या चरण-दर-चरण गाइड जैसे कुछ कार्यों को पूरा करने के लिए उपयोगी संसाधनों तक पहुंच के साथ आते हैं। पायथन-संबंधित पाठ्यक्रमों के लिए लोकप्रिय प्लेटफॉर्म में edX, Coursera, Udemy, और Udacity शामिल हैं।

किताबें

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

डेटा विश्लेषण के लिए शीर्ष पायथन लाइब्रेरीज़

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

नीचे, हमने डेटा साइंस के लिए शीर्ष चार पायथन लाइब्रेरीज़ संकलित की हैं:

• TensorFlow. TensorFlow एक फ्रेमवर्क है जो आपको टेंसर्स शामिल कंप्यूटेशन को परिभाषित और चलाने की अनुमति देता है, जो आंशिक रूप से परिभाषित कम्प्यूटेशनल ऑब्जेक्ट हैं जो अंततः एक मान उत्पन्न करते हैं।
• NumPy. NumPy लाइब्रेरी एक सामान्य-उद्देश्य पैकेज है जो बहुआयामी ऑब्जेक्ट्स प्रदान करता है जिन्हें सरणियाँ कहा जाता है और उनके साथ काम करने के लिए टूल्स।
• SciPy. चूंकि यह NumPy का विस्तार करता है और वैज्ञानिक गणनाओं के लिए कई उपयोगकर्ता-अनुकूल और कुशल रूटीन प्रदान करता है, SciPy का उपयोग डेटा साइंस और डेटा विश्लेषण में व्यापक रूप से किया जाता है।
• Pandas. यह पायथन लाइब्रेरी डेटा विश्लेषण और क्लीनिंग के लिए लोकप्रिय है। Pandas लाइब्रेरी द्वारा प्रदान किए गए डेटा फ्रेम CDs, संरचित डेटा के साथ काम करने के लिए एक तेज़, लचीला, और सहज तरीका है।

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

डेटा विश्लेषण के लिए पायथन सीखने की आपकी यात्रा लंबी होने वाली है, और यह सब भाषा के नवीनतम संस्करण को इंस्टॉल करने और आपके लिए सही पाठ्यक्रम या प्रोग्राम चुनने से शुरू होती है। नीचे दिए गए चरणों का पालन करें, और आप डेटा विश्लेषण के लिए पायथन का उपयोग करने के अंदर और बाहर सीखने के रास्ते पर होंगे।

पायथन इंस्टॉल करें

पायथन डाउनलोड करने का सबसे आसान तरीका आधिकारिक साइट पर जाना है। CPython, C में पायथन कार्यान्वयन, डाउनलोड पेज पर उपलब्ध है। यह अनुशंसा की जाती है कि आप पायथन 3 डाउनलोड करें। 30MB फ़ाइल आकार की अपेक्षा करें।

OOPs अवधारणाएं सीखें

पायथन में ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग (OOP) ऑब्जेक्ट्स और क्लासेस का उपयोग करके सॉफ्टवेयर डिज़ाइन को संरचित करने को संदर्भित करता है। कुछ OOP अवधारणाएं जिन्हें आप जल्द से जल्द सीखना चाहते हैं वे हैं इनहेरिटेंस, पॉलीमॉर्फिज्म, एनकैप्सुलेशन, और स्टाइल्स।

डेटा संरचना और एल्गोरिदम का अध्ययन करें

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

जब आप डेटा संरचनाओं का अध्ययन करते हैं, तो आप पूर्वनिर्धारित क्लासेस और ऑब्जेक्ट्स का पता लगाएंगे, जो आपको वास्तविक दुनिया के प्रोजेक्ट्स से निपटने से पहले भाषा से परिचित होने की अनुमति देगा। इस चरण में, आपको ट्रीज़, क्यूज़, स्टैक्स, और लिंक्ड लिस्ट्स पर अच्छी पकड़ बनाने का भी लक्ष्य रखना चाहिए।

प्रोजेक्ट्स करें

अभ्यास परिपूर्ण बनाता है, जैसा कि पुरानी कहावत है। आपकी डेटा साइंस यात्रा में अगला कदम अब तक जो आपने सीखा है उसे लागू करना है। ऐसा करने के लिए, हम अपने प्रोजेक्ट्स से शुरू करने की सलाह देते हैं। साफ प्रोजेक्ट आइडिया में एक साधारण टू-डू लिस्ट या हैबिट ट्रैकर बनाना शामिल है।

एक बार जब आप अपने प्रारंभिक प्रोजेक्ट के साथ हो जाते हैं, तो अधिक चुनौतीपूर्ण प्रोजेक्ट्स पर आगे बढ़ें। आपका अगला प्रोजेक्ट एक डेटासेट बनाना हो सकता है जिसे अन्य लोग जोड़ सकते हैं लेकिन अलग सर्वर से मॉडरेट करने का विकल्प सुनिश्चित करें।

उन डेटा विश्लेषण और डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स को चुनें जिनके बारे में आप भावुक हैं। यदि आप एक दिलचस्प प्रोजेक्ट देखते हैं जो आपको लगता है कि आप बना सकते हैं, तो जितनी जल्दी हो सके इसे आजमाएं। पायथन समुदाय से पूछकर या ट्यूटोरियल की समीक्षा करके आवश्यक होने पर सहायता प्राप्त करें।

कभी सीखना बंद न करें

जब पायथन की बात आती है, तो जीवन भर सीखने के लिए पर्याप्त है। यदि आप अपने खेल में शीर्ष पर रहना चाहते हैं, तो निरंतर सीखना जरूरी 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 पायथन सीखना शुरू करें

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

डेटा विश्लेषण के लिए पायथन का उपयोग करने में अपने पहले कदम उठाने के लिए आपके निपटान में कई रास्ते हैं। बहुत सारे कोडिंग बूटकैंप्स हैं जो आपको आवश्यक ज्ञान और व्यावहारिक कौशल से लैस करेंगे। इसी तरह, आपको आकर्षक और पालन करने में आसान पाठ्यक्रमों के साथ-साथ किताबें 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 सुझाए गए कुछ प्रोजेक्ट्स पर अपना हाथ आजमाएं। कुछ ही समय में आप प्रोजेक्ट्स का एक पोर्टफोलियो विकसित करेंगे और डेटा विश्लेषक बनने के लिए तैयार होंगे।