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

आज, पायथन अब तक की सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा है। पायथन प्रोग्रामिंग के अन्य भाषाओं की तुलना में इसके उपयोग में आसानी सहित कई फायदे हैं। सांख्यिकीविद नियमित रूप से पायथन का उपयोग करते हैं क्योंकि डेटा का विश्लेषण करते समय भाषा कितनी बहुमुखी हो सकती है। इस गाइड में, हम आपको सबसे अच्छे और सबसे लोकप्रिय तरीके दिखाएंगे जिससे आप आँकड़ों के लिए पायथन में महारत हासिल कर सकते हैं।

पायथन क्या है?

पायथन एक सामान्य प्रयोजन की प्रोग्रामिंग भाषा है। यह एक व्याख्या की गई, वस्तु-उन्मुख और गतिशील प्रोग्रामिंग भाषा है। इसकी उच्च-स्तरीय अंतर्निहित डेटा संरचना उन विशेषताओं में से एक है जो इसे डेवलपर्स के लिए तेजी से अनुप्रयोग विकास, सांख्यिकीय कार्यों, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और विश्लेषण कार्यों के लिए आकर्षक बनाती है।

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। पायथन का सिंटैक्स पढ़ने में आसान है, जिससे इसे सीखना और नौसिखिए और विशेषज्ञ प्रोग्रामर द्वारा समान रूप से उपयोग करना आसान हो जाता है।

सांख्यिकी में पायथन का उपयोग किस लिए किया जाता है?

पायथन को लंबे समय से सीखने के लिए एक सरल प्रोग्रामिंग भाषा माना जाता है, कम से कम एक वाक्य रचना के दृष्टिकोण से। अपने सक्रिय समुदाय के अलावा, पायथन के पास संसाधनों और पुस्तकालयों की एक विस्तृत श्रृंखला है। आंकड़ों के साथ काम करने के लिए जटिल प्रोग्रामिंग की आवश्यकता नहीं होती है, और पायथन और रूबी जैसी भाषाओं का उपयोग करने से काम आसान हो जाएगा।

बिल्ट-इन स्टैटिस्टिक्स मॉड्यूल द्वारा वर्णनात्मक आँकड़े पायथन भाषा में शामिल किए गए हैं। यह उन मामलों में उपयोगी है जहां आपके डेटासेट बहुत बड़े नहीं हैं, या जब आप आयात की जा रही अन्य लाइब्रेरी पर भरोसा करने में असमर्थ हैं। NumPy, संख्यात्मक गणना के लिए एक तृतीय-पक्ष पुस्तकालय, उपयोगकर्ताओं को एकल और बहुआयामी डेटा की सरणियों के साथ काम करने में सक्षम बनाता है।

पायथन सांख्यिकीविदों के बीच सबसे लोकप्रिय भाषाओं में से एक है क्योंकि इसका उपयोग डेटा में हेरफेर करने और कल्पना करने के साथ-साथ सांख्यिकीय मॉडल बनाने के लिए किया जा सकता है। पायथन एक उच्च-स्तरीय भाषा है जो ओपन-सोर्स है, व्याख्या की गई है, और प्रोग्रामिंग ऑब्जेक्ट्स के लिए एक शानदार दृष्टिकोण प्रदान करती है। पायथन गणितीय, सांख्यिकीय और वैज्ञानिक क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है।

सांख्यिकी के लिए पायथन सीखने में कितना समय लगेगा?

विभिन्न अनुमानों के अनुसार, पायथन सीखने में तीन से 12 महीने तक का समय लग सकता है। एक सांख्यिकीविद् का पायथन का उपयोग एक प्रोग्रामर से भिन्न होता है, इसलिए कौशल में महारत हासिल करने में लगने वाला समय आपके उद्देश्यों पर निर्भर करता है।

डेटा को पुनर्प्राप्त करने, साफ करने और विज़ुअलाइज़ करने के लिए एक उपकरण के रूप में अक्सर पायथन का उपयोग आंकड़ों में किया जाता है। पायथन-आधारित सांख्यिकीय विश्लेषण में, आपको विशिष्ट मॉड्यूल और पुस्तकालयों जैसे कि नम्पी और पंडों को सीखने में अधिक समय देना चाहिए।

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आपको आँकड़ों के लिए पायथन क्यों सीखना चाहिए?

पायथन आसानी से सांख्यिकीविदों द्वारा उपयोग की जाने वाली सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा है। यदि आप सांख्यिकीय विश्लेषण में अपना करियर शुरू करने की उम्मीद कर रहे हैं, तो आपको पायथन क्यों सीखना चाहिए, इसके शीर्ष पांच कारणों के बारे में अधिक जानने के लिए नीचे दी गई सूची देखें।

पायथन सीखना आसान है

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, इसमें उल्लेखनीय रूप से सरल वाक्यविन्यास और शब्दावली है। आप सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण कार्यों में शीघ्रता से महारत हासिल करने में मदद करने के लिए एक अंतर्निहित पायथन सांख्यिकी पुस्तकालय का लाभ उठा सकते हैं।

पायथन का एक विशाल समुदाय है

पायथन डेवलपर्स का एक बड़ा समुदाय है, जिसका अर्थ है कि नए लोगों को बुनियादी सांख्यिकी कार्यों को सीखने में मदद करने के लिए कई संसाधन उपलब्ध हैं। ऐसी कई वेबसाइटें हैं जो सहयोग करने के लिए पायथन डेवलपर्स की पूरी आबादी के लिए एक विशाल मंच के रूप में काम करती हैं। इन पायथन समुदाय वेबसाइटों में से एक GitHub है।

कोड के विशाल भंडार के रूप में, गिटहब आपको न केवल पायथन का ज्ञान देता है, बल्कि यह आपको एक स्रोत कोड प्रबंधन मंच के साथ काम करने का अनुभव भी देता है। यह बहुमुखी प्रतिभा आज विभिन्न प्रकार की परियोजनाओं के लिए पायथन को एक प्राकृतिक विकल्प बनाती है।

नौकरी में वृद्धि और करियर विकल्प

एक सांख्यिकीविद् पायथन के साथ करियर के कई अवसर पा सकता है। यूएस ब्यूरो ऑफ लेबर स्टैटिस्टिक्स (बीएलएस) के अनुसार, सांख्यिकीविदों का समग्र रोजगार 2020 से 2030 तक 33 प्रतिशत बढ़ने का अनुमान है, जो सभी व्यवसायों के औसत से बहुत तेज है।

दुनिया की कुछ सबसे बड़ी कंपनियां डेटा विश्लेषण और आंकड़ों के लिए अपनी प्राथमिक प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में पायथन का उपयोग करती हैं। व्यावसायिक परिणामों को चलाने के लिए डेटा विश्लेषण पर निर्भर कई कंपनियों के साथ, पायथन कौशल उच्च मांग में हैं और ये पेशेवर उच्च वेतन अर्जित कर सकते हैं। बीएलएस यह भी रिपोर्ट करता है कि एक सांख्यिकीविद् का औसत वेतन $110,860 है।

मैं सांख्यिकी के लिए पायथन कैसे सीख सकता हूं?

पायथन के साथ सांख्यिकीय डेटा का विश्लेषण करने के बहुत सारे लाभ हैं। हालाँकि, संख्यात्मक रूप से भारी एल्गोरिदम और बड़ी मात्रा में डेटा से निपटने के दौरान पायथन की सीमाएँ हैं। इन कार्यों के लिए, Numpy या पांडा का उपयोग करें। यहां तीन बेहतरीन तरीके दिए गए हैं जिनका उपयोग एक महत्वाकांक्षी सांख्यिकीविद् पायथन में महारत हासिल करने के लिए कर सकता है।

बूटकैंप कोडिंग

कोडिंग बूटकैंप एक संकुचित समय सीमा में गहन ज्ञान और कौशल प्रशिक्षण प्रदान करते हैं। एक लंबी अवधि के कॉलेज कार्यक्रम में नामांकन के बिना शिक्षार्थी कोडिंग प्रवीणता प्राप्त कर सकते हैं। सबसे अच्छा पायथन बूटकैंप आपको कुछ ही महीनों में अपना तकनीकी करियर शुरू करने के लिए आवश्यक सांख्यिकीय और कोडिंग कौशल हासिल करने में मदद करेगा।

ऑनलाइन कोर्स

किसी भी प्रोग्रामिंग भाषा की तरह, बिना किसी अतिरिक्त मार्गदर्शन के सीखना एक चुनौती हो सकती है। ऑनलाइन पायथन पाठ्यक्रम आपके प्रोग्रामिंग कौशल को सीखना, विकसित करना और आगे बढ़ाना आसान और आसान बनाते हैं। कई ऑनलाइन शिक्षण प्लेटफ़ॉर्म अक्सर पाठ्यक्रमों को किफ़ायती रखने के लिए विशेष ऑफ़र प्रदान करते हैं, और कुछ मुफ़्त भी हैं।

सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए Udemy's Python जैसी ऑनलाइन कक्षाएं आपकी विशिष्ट करियर महत्वाकांक्षाओं के लिए Python कौशल विकसित करने का एक शानदार तरीका हैं। पाठ्यक्रमों की एक श्रृंखला में आप सांख्यिकीय विचरण, रैखिक प्रतिगमन, रैखिक कार्य, संचयी वितरण फ़ंक्शन, साथ ही यादृच्छिक चर, अधिकतम मान और श्रेणीबद्ध चर, और अधिक के साथ कैसे काम कर सकते हैं, के बारे में जान सकते हैं।

किताबें

पायथन प्रोग्रामिंग सीखने में आपकी मदद करने के लिए किताबें एक बेहतरीन संसाधन हो सकती हैं क्योंकि वे अक्सर ऑनलाइन पाठ्यक्रमों की तुलना में अधिक विस्तृत होती हैं, और आपको अपने समय पर अध्ययन करने की अनुमति देती हैं। उदाहरण के लिए, पायथन के साथ सांख्यिकी का परिचय थॉमस हसलवांटर उत्तरजीविता विश्लेषण से लेकर रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण और बायेसियन सांख्यिकी तक विषयों का अध्ययन करने के लिए एक महान संसाधन है।

सांख्यिकी पुस्तकालयों के लिए शीर्ष पायथन

पायथन को प्रोग्रामर और सांख्यिकीविदों द्वारा समान रूप से उपयोग किए जाने वाले आँकड़ों के लिए असाधारण पुस्तकालयों के साथ बनाया गया है। NumPy, पांडा और TensorFlow सांख्यिकी और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए सबसे अच्छे उपकरण हैं।

यहाँ आँकड़ों के लिए शीर्ष चार पायथन पुस्तकालय हैं:

• टेंसरफ्लो . इस पुस्तकालय का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जा सकता है। Tensors आंशिक रूप से परिभाषित कम्प्यूटेशनल ऑब्जेक्ट हैं जो अंततः एक मान उत्पन्न करते हैं, और TensorFlow एक ऐसा ढांचा है जो आपको टेंसर से जुड़े कंप्यूटेशंस को परिभाषित करने और चलाने की अनुमति देता है।
• NumPy . यह पैकेज बहुआयामी वस्तुएं प्रदान करता है जिन्हें सरणियाँ कहा जाता है और उनके साथ काम करने के लिए आवश्यक उपकरण।
• SciPy . लगभग 600 योगदानकर्ता SciPy के GitHub पेज में सक्रिय रूप से योगदान करते हैं। चूंकि यह NumPy का विस्तार करता है और वैज्ञानिक गणनाओं के लिए कई उपयोगकर्ता-अनुकूल और कुशल रूटीन प्रदान करता है, इसलिए इसका व्यापक रूप से वैज्ञानिक और तकनीकी संगणनाओं के लिए उपयोग किया जाता है।
• पांडा . डेटा विश्लेषण और सफाई के लिए इस पुस्तकालय का भारी उपयोग किया जाता है। पंडों द्वारा प्रदान की गई डेटाफ़्रेम सीडी संरचित डेटा के साथ काम करने के लिए एक तेज़, लचीली और सहज विधि है।

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 किया जाए, तो Google एक बेहतरीन सेवा हो सकती है। आपको वह जानकारी मिल जाएगी जिसकी आपको आवश्यकता है।

आंकड़ों के लिए पायथन कैसे सीखें:चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका

यदि आप सांख्यिकी क्षेत्र में रुचि रखने वाले शुरुआती हैं, तो शुरुआत करना भारी पड़ सकता है। निम्नलिखित मार्गदर्शिका आपको आँकड़ों के लिए पायथन सीखने की अपनी यात्रा पर सबसे पहले किन उपकरणों और कौशलों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करेगी।

OOPs अवधारणाओं को जानें

पायथन में ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग (OOP) ऑब्जेक्ट्स और क्लासेस का उपयोग करके प्रोग्राम को स्ट्रक्चर करने के लिए संदर्भित करता है। ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग कॉन्सेप्ट इनहेरिटेंस, पॉलीमॉर्फिज्म, एनकैप्सुलेशन और स्टाइल जैसी आवश्यक सुविधाएँ प्रदान करते हैं।

डेटा संरचना और एल्गोरिदम

एक बार जब आप पायथन की मूल बातें जान लेते हैं, तो आपको डेटा संरचना और एल्गोरिदम सीखना चाहिए। यह आपको एल्गोरिदम, पेड़, कतार, ढेर, और लिंक्ड सूचियों को सॉर्ट करने के लिए पेश करेगा। जब आप डेटा संरचनाओं के लिए कोड 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।

टूल और लाइब्रेरी के बारे में जानें

जैसे ही आप Numpy, पांडा और MatPlotLib से परिचित होंगे, आप आवश्यक पायथन पुस्तकालयों से परिचित हो जाएंगे। ये सभी उपकरण हैं जो आपको अपने काम में अधिक कुशल और प्रभावी बनने में मदद करेंगे, और यह जानना आवश्यक है कि क्या आप इस क्षेत्र में अपना करियर शुरू करना चाहते हैं।

प्रोजेक्ट बनाएं

एक बार जब आप कुछ बुनियादी कौशलों को जान लेते हैं तो अपने दम पर प्रोजेक्ट बनाना अपनी क्षमताओं के निर्माण का सबसे अच्छा तरीका है। एक साधारण टू-डू सूची या आदत ट्रैकर बनाना एक अच्छा पहला प्रोजेक्ट हो सकता है। एक बार जब आपके पास एक प्रारंभिक बिंदु होता है, तो आप नई सुविधाएँ या तकनीकी परिष्कार जोड़ सकते हैं क्योंकि आप अधिक कौशल प्राप्त करते हैं। यह आपको एक पोर्टफोलियो बनाने में भी मदद करता है जो संभावित नियोक्ताओं के लिए आपके कौशल को साबित कर सकता है।

उदाहरण के लिए, आप एक बड़ा डेटा सेट बनाकर और इसे कॉन्फिडेंस इंटरवल या निरंतर अंतराल में व्यवस्थित करके शुरू कर सकते हैं। इसके बाद, आप एक डेटा सेट बना सकते हैं जो दूसरों को इसमें जोड़ने की अनुमति देता है और एक अलग सर्वर से मॉडरेट करने का विकल्प होता है। अपने ज्ञान में किसी भी कमी को पायथन के बुनियादी सिद्धांतों की समीक्षा के साथ भरें, या मार्गदर्शन के लिए पायथन समुदाय की ओर मुड़ें।

सीखना जारी रखें

एक सांख्यिकीविद् की प्राथमिक जिम्मेदारी डेटा को व्यवस्थित और विश्लेषण करना है, जो वास्तविक दुनिया में कई रूपों में आता है। डेटा तकरार का उपयोग कच्चे डेटा में हेरफेर करने के लिए किया जाता है ताकि इसका उपयोग विश्लेषिकी के लिए किया जा सके। डेटा का विश्लेषण और मॉडलिंग करने से पहले उसे साफ और रूपांतरित करने की आवश्यकता होती है।

जैसा कि आप कोड करना सीखते हैं, बुनियादी बातों से शुरू करें, जैसे कि चर प्रकार, लूप, सशर्त विवरण, कक्षाएं और विधियां, और बाकी को महारत हासिल करने के लिए अपना रास्ता बनाएं। आत्मविश्वास और व्यावहारिक अनुभव का एक नया स्तर प्राप्त करने के लिए ऑनलाइन कोडिंग चुनौतियों और समस्याओं में शामिल हों।

आज ही सांख्यिकी के लिए पायथन सीखना शुरू करें

यदि आपके पास तकनीकी पृष्ठभूमि नहीं है, तो पायथन सीखना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, लेकिन यह निश्चित रूप से असंभव नहीं है। बूटकैंप और ऑनलाइन पाठ्यक्रमों को कोडिंग जैसे उपलब्ध कई शैक्षिक संसाधनों से दृढ़ता और सहायता के साथ, आप इसे जानने से पहले उपलब्ध सांख्यिकीविद् पदों के लिए आवेदन करना शुरू करने के लिए तैयार होंगे।