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# शुरुआती लोगों के लिए डेटा साइंस - एक पाठ्यक्रम
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[](https://github.com/codespaces/new?hide_repo_select=true&ref=main&repo=344191198)
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[](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/master/LICENSE)
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[](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/graphs/contributors/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls/)
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[](http://makeapullrequest.com)
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[](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/watchers/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/network/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/stargazers/)
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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[](https://aka.ms/foundry/forum)
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Microsoft के Azure Cloud Advocates डेटा साइंस के बारे में दस सप्ताह, 20-लेसन वाला एक संपूर्ण पाठ्यक्रम प्रस्तुत करते हुए प्रसन्न हैं। प्रत्येक पाठ में पूर्व-पाठ और पश्च-पाठ क्विज़, पाठ को पूरा करने के लिए लिखित निर्देश, एक समाधान, और एक असाइनमेंट शामिल है। हमारी परियोजना-आधारित शिक्षण पद्धति आपको निर्माण करते हुए सीखने देती है, जो नई क्षमताओं को 'टिकाने' का सिद्ध तरीका है।
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**हमारे लेखकों का हार्दिक धन्यवाद:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer)।
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**🙏 विशेष धन्यवाद 🙏 हमारे [Microsoft Student Ambassador](https://studentambassadors.microsoft.com/) लेखकों, समीक्षकों और सामग्री योगदानकर्ताओं को,** विशेष रूप से आर्यन अरोड़ा, [आदित्य गर्ग](https://github.com/AdityaGarg00), [अलोन्द्रा सांचेज़](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), [अंकिता सिंह](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [अनुपम मिश्रा](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [अर्पिता दास](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), छैलबिहारी दुभे, [डिब्री नसोफोर](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [डिशिता भासिन](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [मजद साफी](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [मैक्स ब्लम](https://www.linkedin.com/in/max-blum-6036a1186/), [मिगुएल कोरेआ](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [मोहम्मा इफ्तेखर (इफतू) एबने जलाल](https://twitter.com/iftu119), [नवरीन तबस्सुम](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [रेमंड वांगसा पुत्रा](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [रोहित यादव](https://www.linkedin.com/in/rty2423), समृद्धि शर्मा, [सांया सिन्हा](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200),
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[शीना नरुला](https://www.linkedin.com/in/sheena-narua-n/), [तौकीर अहमद](https://www.linkedin.com/in/tauqeerahmad5201/), योगेंद्रसिंह पवार , [विदूषी गुप्ता](https://www.linkedin.com/in/vidushi-gupta07/), [जसलीन संधि](https://www.linkedin.com/in/jasleen-sondhi/)
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| शुरुआती लोगों के लिए डेटा साइंस - _स्केचनोट [@nitya](https://twitter.com/nitya) द्वारा_ |
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### 🌐 बहुभाषी समर्थन
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#### GitHub Action के माध्यम से समर्थित (स्वचालित और हमेशा अद्यतन)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
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[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](./README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md)
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> **क्या आप स्थानीय रूप से क्लोन करना पसंद करेंगे?**
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> इस रिपॉजिटरी में 50+ भाषा अनुवाद शामिल हैं जो डाउनलोड आकार को काफी बढ़ाते हैं। अनुवाद के बिना क्लोन करने के लिए sparse checkout का उपयोग करें:
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> ```bash
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> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
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> cd Data-Science-For-Beginners
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> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
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> ```
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> यह आपको तेज़ डाउनलोड के साथ पूरा कोर्स पूरा करने के लिए सब कुछ देता है।
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
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**यदि आप चाहते हैं कि अतिरिक्त अनुवाद भाषाओं का समर्थन किया जाए तो वे यहाँ सूचीबद्ध हैं [यहाँ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
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#### हमारे समुदाय में शामिल हों
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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हमारे पास एक Discord Learn with AI श्रृंखला चल रही है, अधिक जानें और 18 - 30 सितंबर, 2025 को [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) में हमसे जुड़ें। आप पायेंगे GitHub Copilot को डेटा साइंस के लिए उपयोग करने के टिप्स और ट्रिक्स।
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# क्या आप छात्र हैं?
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निम्नलिखित संसाधनों से शुरुआत करें:
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- [Student Hub पेज](https://docs.microsoft.com/en-gb/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) इस पेज में, आपको शुरुआती संसाधन, छात्र पैक और यहाँ तक कि मुफ्त प्रमाणपत्र वाउचर पाने के तरीके मिलेंगे। यह एक ऐसा पेज है जिसे आप बुकमार्क करना चाहेंगे और समय-समय पर देखना चाहेंगे क्योंकि हम कम से कम मासिक रूप से सामग्री बदलते रहते हैं।
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- [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) एक वैश्विक छात्र एम्बेसडर समुदाय में शामिल हों, यह आपके लिए Microsoft में प्रवेश का रास्ता हो सकता है।
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# शुरुआत कैसे करें
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## 📚 दस्तावेज़ीकरण
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- **[इंस्टॉलेशन गाइड](INSTALLATION.md)** - शुरुआती लोगों के लिए चरण-दर-चरण सेटअप निर्देश
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- **[उपयोग गाइड](USAGE.md)** - उदाहरण और सामान्य कार्यप्रवाह
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- **[समस्या निवारण](TROUBLESHOOTING.md)** - सामान्य समस्याओं के समाधान
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- **[योगदान गाइड](CONTRIBUTING.md)** - इस प्रोजेक्ट में योगदान कैसे करें
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- **[शिक्षकों के लिए](for-teachers.md)** - शिक्षण मार्गदर्शन और क्लासरूम संसाधन
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## 👨🎓 छात्रों के लिए
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> **पूर्ण शुरुआत करने वाले**: डेटा साइंस में नए हैं? हमारे [शुरुआती अनुकूल उदाहरणों](examples/README.md) से शुरू करें! ये सरल, अच्छी तरह से टिप्पणी किए गए उदाहरण आपको पूरी पाठ्यक्रम में डूबने से पहले मूल बातें समझने में मदद करेंगे।
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> **[छात्र](https://aka.ms/student-page)**: इस पाठ्यक्रम का उपयोग अपने लिए करने के लिए, पूरे रिपो को फोर्क करें और अपनी ओर से व्यायाम पूरा करें, एक पूर्व-लेक्चर क्विज़ से शुरू करें। फिर व्याख्यान पढ़ें और बाकी गतिविधियाँ पूरी करें। समाधान कोड की नकल करने के बजाय पाठ को समझकर प्रोजेक्ट बनाने का प्रयास करें; फिर भी वह कोड प्रत्येक परियोजना-उन्मुख पाठ में /solutions फोल्डर में उपलब्ध है। एक अन्य विचार यह होगा कि दोस्तों के साथ एक अध्ययन समूह बनाएं और सामग्री को साथ-साथ देखें। आगे अध्ययन के लिए, हम [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) की सिफारिश करते हैं।
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**त्वरित शुरुआत:**
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1. अपने पर्यावरण को सेट करने के लिए [इंस्टॉलेशन गाइड](INSTALLATION.md) देखें
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2. पाठ्यक्रम के साथ काम करने के लिए [उपयोग गाइड](USAGE.md) की समीक्षा करें
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3. पाठ 1 से शुरू करें और क्रम से आगे बढ़ें
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4. सहायता के लिए हमारे [Discord समुदाय](https://aka.ms/ds4beginners/discord) में शामिल हों
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## 👩🏫 शिक्षकों के लिए
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> **शिक्षकगण**: हमने [कुछ सुझाव](for-teachers.md) शामिल किए हैं कि इस पाठ्यक्रम का उपयोग कैसे करें। हमें आपके प्रतिक्रिया का इंतजार रहेगा [हमारे चर्चा मंच](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) में!
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## टीम से मिलिए
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[](https://youtu.be/8mzavjQSMM4 "प्रोमो वीडियो")
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**गिफ़ द्वारा** [मोहित जैसल](https://www.linkedin.com/in/mohitjaisal)
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> 🎥 परियोजना और उन्हें बनाने वालों के बारे में वीडियो के लिए उपरोक्त छवि पर क्लिक करें!
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## शिक्षाशास्त्र
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इस पाठ्यक्रम को बनाते समय हमने दो शैक्षिक सिद्धांत चुने हैं: यह सुनिश्चित करना कि यह परियोजना आधारित हो और इसमें बार-बार क्विज़ शामिल हों। इस श्रृंखला के अंत तक, छात्र डेटा विज्ञान के मूल सिद्धांतों को सीखेंगे, जिसमें नैतिक अवधारणाएं, डेटा तैयारी, डेटा के साथ काम करने के विभिन्न तरीके, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा विश्लेषण, डेटा विज्ञान के वास्तविक विश्व उपयोग के मामले, और भी बहुत कुछ शामिल है।
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इसके अलावा, क्लास से पहले एक कम दबाव वाला क्विज़ विद्यार्थी की किसी विषय को सीखने की इच्छा निर्धारित करता है, जबकि क्लास के बाद दूसरा क्विज़ अतिरिक्त समझ बनाए रखता है। यह पाठ्यक्रम लचीला और मजेदार बनाया गया है और इसे पूरी तरह अथवा भागों में लिया जा सकता है। परियोजनाएं छोटी शुरुआत करती हैं और 10 सप्ताह के चक्र के अंत तक धीरे-धीरे जटिल होती जाती हैं।
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> हमारे [कोड ऑफ कंडक्ट](CODE_OF_CONDUCT.md), [योगदान](CONTRIBUTING.md), [अनुवाद](TRANSLATIONS.md) दिशानिर्देश देखें। हम आपके रचनात्मक फीडबैक का स्वागत करते हैं!
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## प्रत्येक पाठ में शामिल है:
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- वैकल्पिक स्केचनोट
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- वैकल्पिक पूरक वीडियो
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- पूर्व-पाठ वार्मअप क्विज़
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- लिखित पाठ
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- परियोजना-आधारित पाठों के लिए, परियोजना बनाने के चरण-दर-चरण निर्देश
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- ज्ञान जांच
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- एक चुनौती
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- पूरक पठन सामग्री
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- असाइनमेंट
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- [पाठ के बाद क्विज़](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
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> **क्विज़ के बारे में एक नोट**: सभी क्विज़ Quiz-App फ़ोल्डर में हैं, प्रत्येक में तीन सवालों के साथ कुल 40 क्विज़। ये पाठों के भीतर लिंक की गई हैं, लेकिन क्विज़ ऐप स्थानीय रूप से चलाया जा सकता है या Azure पर तैनात किया जा सकता है; निर्देशों के लिए `quiz-app` फ़ोल्डर देखें। इन्हें धीरे-धीरे स्थानीयकृत किया जा रहा है।
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## 🎓 शुरुआती के लिए दोस्ताना उदाहरण
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**डेटा विज्ञान में नए हैं?** हमने एक विशेष [उदाहरण निर्देशिका](examples/README.md) बनाई है जिसमें सरल, अच्छी तरह से टिप्पणी की गई कोड है जो आपकी शुरुआत में मदद करेगी:
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- 🌟 **हेलो वर्ल्ड** - आपका पहला डेटा विज्ञान प्रोग्राम
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- 📂 **डेटा लोड करना** - डेटा सेट पढ़ना और एक्सप्लोर करना सीखें
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- 📊 **सरल विश्लेषण** - सांख्यिकी की गणना करें और पैटर्न खोजें
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- 📈 **मूल विज़ुअलाइज़ेशन** - चार्ट और ग्राफ़ बनाएं
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- 🔬 **वास्तविक दुनिया परियोजना** - शुरू से लेकर अंत तक पूरा कार्यप्रवाह
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हर उदाहरण में हर कदम को समझाने वाली विस्तृत टिप्पणियाँ होती हैं, जो इसे बिल्कुल शुरुआती लोगों के लिए उपयुक्त बनाती हैं!
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👉 **[उदाहरणों के साथ शुरू करें](examples/README.md)** 👈
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## पाठ
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| डेटा साइंस फॉर बिगिनर्स: रोडमैप - _स्केचनोट [@nitya](https://twitter.com/nitya) के द्वारा_ |
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| पाठ संख्या | विषय | पाठ समूह | सीखने के उद्देश्य | संबंधित पाठ | लेखक |
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| 01 | डेटा साइंस की परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा विज्ञान के मूल सिद्धांत सीखें और यह कैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, और बड़े डेटा से संबंधित है। | [पाठ](1-Introduction/01-defining-data-science/README.md) [वीडियो](https://youtu.be/beZ7Mb_oz9I) | [दמיט्री](http://soshnikov.com) |
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| 02 | डेटा साइंस नैतिकता | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा नैतिकता के सिद्धांत, चुनौतियां और फ्रेमवर्क। | [पाठ](1-Introduction/02-ethics/README.md) | [नित्य](https://twitter.com/nitya) |
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| 03 | डेटा की परिभाषा | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा को कैसे वर्गीकृत किया जाता है और इसके सामान्य स्रोत। | [पाठ](1-Introduction/03-defining-data/README.md) | [जैस्मिन](https://www.twitter.com/paladique) |
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| 04 | सांख्यिकी और संभावना का परिचय | [परिचय](1-Introduction/README.md) | डेटा समझने के लिए संभावना और सांख्यिकी की गणितीय तकनीकें। | [पाठ](1-Introduction/04-stats-and-probability/README.md) [वीडियो](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [दמיט्री](http://soshnikov.com) |
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| 05 | रिलेशनल डेटा के साथ काम करना | [डेटा के साथ काम](2-Working-With-Data/README.md) | रिलेशनल डेटा का परिचय और उसके विश्लेषण के लिए संरचित क्वेरी भाषा (SQL) का उपयोग। | [पाठ](2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md) | [क्रिस्टोफर](https://www.twitter.com/geektrainer) | | |
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| 06 | नोएसक्यूएल डेटा के साथ काम करना | [डेटा के साथ काम](2-Working-With-Data/README.md) | गैर-रिलेशनल डेटा का परिचय, इसके विभिन्न प्रकार और दस्तावेज़ डेटाबेस का विश्लेषण। | [पाठ](2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md) | [जैस्मिन](https://twitter.com/paladique)|
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| 07 | पायथन के साथ काम करना | [डेटा के साथ काम](2-Working-With-Data/README.md) | पांडास जैसी लाइब्रेरीज के साथ पायथन का उपयोग करते हुए डेटा एक्सप्लोरेशन की बुनियादी बातें। पायथन प्रोग्रामिंग की मूल समझ अनुशंसित है। | [पाठ](2-Working-With-Data/07-python/README.md) [वीडियो](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [दמיט्री](http://soshnikov.com) |
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| 08 | डेटा तैयारी | [डेटा के साथ काम](2-Working-With-Data/README.md) | गायब, गलत या अपूर्ण डेटा की चुनौतियों को संभालने के लिए डेटा साफ़ करने और बदलने की तकनीकें। | [पाठ](2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md) | [जैस्मिन](https://www.twitter.com/paladique) |
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| 09 | मात्राओं का विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | माटप्लॉटलिब का उपयोग कर बर्ड डेटा 🦆 को विज़ुअलाइज़ करना सीखें | [पाठ](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) |
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| 10 | डेटा वितरण का विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | अवलोकनों और प्रवृत्तियों को एक अंतराल के भीतर विज़ुअलाइज़ करना। | [पाठ](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) |
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| 11 | अनुपात का विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | पृथक और समूहित प्रतिशत को विज़ुअलाइज़ करना। | [पाठ](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) |
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| 12 | संबंधों का विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | डेटा सेट और उनके वेरिएबल्स के बीच कनेक्शन और सहसंबंधों का विज़ुअलाइज़ेशन। | [पाठ](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) |
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| 13 | अर्थपूर्ण विज़ुअलाइज़ेशन | [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन](3-Data-Visualization/README.md) | प्रभावी समस्या समाधान और अंतर्दृष्टि के लिए अपने विज़ुअलाइज़ेशन को मूल्यवान बनाने की तकनीकें और मार्गदर्शन। | [पाठ](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/README.md) | [जेन](https://twitter.com/jenlooper) |
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| 14 | डेटा विज्ञान जीवनचक्र का परिचय | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा विज्ञान जीवनचक्र का परिचय और डेटा प्राप्त करने और निकालने का पहला चरण। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/README.md) | [जैस्मिन](https://twitter.com/paladique) |
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| 15 | विश्लेषण | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा विज्ञान जीवनचक्र का यह चरण डेटा का विश्लेषण करने की तकनीकों पर केंद्रित है। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/README.md) | [जैस्मिन](https://twitter.com/paladique) | | |
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| 16 | संवाद | [जीवनचक्र](4-Data-Science-Lifecycle/README.md) | डेटा विज्ञान जीवनचक्र का यह चरण डेटा से अंतर्दृष्टि प्रस्तुत करने पर केंद्रित है ताकि निर्णय लेने वालों के लिए इसे समझना आसान हो। | [पाठ](4-Data-Science-Lifecycle/16-communication/README.md) | [जेलन](https://twitter.com/JalenMcG) | | |
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| 17 | क्लाउड में डेटा साइंस | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | क्लाउड में डेटा साइंस और इसके लाभों का परिचय। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md) | [टिफ़नी](https://twitter.com/TiffanySouterre) और [मॉड](https://twitter.com/maudstweets) |
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| 18 | क्लाउड में डेटा साइंस | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | लो कोड टूल्स का उपयोग कर मॉडल प्रशिक्षण। |[पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/README.md) | [टिफ़नी](https://twitter.com/TiffanySouterre) और [मॉड](https://twitter.com/maudstweets) |
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| 19 | क्लाउड में डेटा साइंस | [क्लाउड डेटा](5-Data-Science-In-Cloud/README.md) | Azure मशीन लर्निंग स्टूडियो के साथ मॉडल तैनात करना। | [पाठ](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/README.md)| [टिफ़नी](https://twitter.com/TiffanySouterre) और [मॉड](https://twitter.com/maudstweets) |
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| 20 | असली दुनिया में डेटा साइंस | [असली दुनिया में](6-Data-Science-In-Wild/README.md) | असली दुनिया में डेटा साइंस संचालित परियोजनाएं। | [पाठ](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/README.md) | [नित्य](https://twitter.com/nitya) |
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## GitHub Codespaces
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इस नमूने को Codespace में खोलने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें:
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1. Code ड्रॉप-डाउन मेनू पर क्लिक करें और Open with Codespaces विकल्प चुनें।
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2. पैनल के नीचे + New codespace चुनें।
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और जानकारी के लिए, [GitHub दस्तावेज़](https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-codespaces/creating-a-codespace-for-a-repository#creating-a-codespace) देखें।
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## VSCode Remote - Containers
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अपने स्थानीय कंप्यूटर और VSCode का उपयोग करके इस रिपॉजिटरी को कंटेनर में खोलने के लिए VS Code Remote - Containers एक्सटेंशन का उपयोग करें:
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1. यदि यह आपका पहला विकास कंटेनर उपयोग है, तो कृपया सुनिश्चित करें कि आपकी प्रणाली आवश्यकताएं पूरी करती हैं (जैसे Docker इंस्टॉल होना) [शुरुआत के दस्तावेज़](https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers#_getting-started) में।
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इस रिपॉजिटरी का उपयोग करने के लिए, आप या तो रिपॉजिटरी को एक अलग Docker वॉल्यूम में खोल सकते हैं:
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**नोट**: अंतर्निहित रूप से, यह Remote-Containers: **Clone Repository in Container Volume...** कमांड का उपयोग करके स्रोत कोड को स्थानीय फ़ाइल सिस्टम के बजाय Docker वॉल्यूम में क्लोन करेगा। [वॉल्यूम](https://docs.docker.com/storage/volumes/) कंटेनर डेटा संग्रहीत करने के लिए प्राथमिक माध्यम हैं।
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या रिपॉजिटरी की स्थानीय रूप से क्लोन की गई या डाउनलोड की गई प्रति खोल सकते हैं:
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- इस रिपॉजिटरी को अपने स्थानीय फ़ाइल सिस्टम पर क्लोन करें।
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- F1 दबाएं और **Remote-Containers: Open Folder in Container...** कमांड चुनें।
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- इस फ़ोल्डर की क्लोन की गई प्रति चुनें, कंटेनर के शुरू होने का इंतजार करें, और प्रयोग करें।
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## ऑफ़लाइन एक्सेस
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[Docsify](https://docsify.js.org/#/) का उपयोग करके आप इस दस्तावेज़ को ऑफ़लाइन चला सकते हैं। इस रिपॉजिटरी को फोर्क करें, अपने स्थानीय कंप्यूटर पर [Docsify इंस्टॉल करें](https://docsify.js.org/#/quickstart), फिर इस रिपॉजिटरी के रूट फ़ोल्डर में टाइپ करें `docsify serve`। वेबसाइट आपके लोकलहोस्ट पर पोर्ट 3000 पर सेवा देगी: `localhost:3000`।
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> नोट करें, नोटबुक Docsify के माध्यम से रेंडर नहीं होंगे, इसलिए जब आपको नोटबुक चलाना हो, तो वह अलग से VS Code में पायथन कर्नेल के साथ करें।
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## अन्य पाठ्यक्रम
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हमारी टीम अन्य पाठ्यक्रम भी तैयार करती है! देखें:
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### LangChain
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[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
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[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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### Azure / Edge / MCP / एजेंट्स
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[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### जनरेटिव AI सीरीज
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[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### कोर लर्निंग
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[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
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[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### कोपिलॉट सीरीज
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[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
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## सहायता प्राप्त करना
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**समस्याओं का सामना कर रहे हैं?** सामान्य समस्याओं के समाधान के लिए हमारा [ट्रबलशूटिंग गाइड](TROUBLESHOOTING.md) देखें।
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यदि आप फंस गए हैं या AI ऐप बनाने के बारे में कोई प्रश्न है। MCP के बारे में चर्चा में साथी शिक्षार्थियों और अनुभवी डेवलपर्स में शामिल हों। यह एक सहायक समुदाय है जहां प्रश्नों का स्वागत है और ज्ञान स्वतंत्र रूप से साझा किया जाता है।
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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यदि आपके पास उत्पाद प्रतिक्रिया या निर्माण के दौरान त्रुटियाँ हैं तो निम्नलिखित पर जाएँ:
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[](https://aka.ms/foundry/forum)
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**अस्वीकरण**:
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इस दस्तावेज़ का अनुवाद एआई अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) का उपयोग करके किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयासरत हैं, कृपया ध्यान रखें कि स्वचालित अनुवादों में त्रुटियाँ या अप्रमाणिकताएं हो सकती हैं। मूल दस्तावेज़ अपनी मूल भाषा में प्रामाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सलाह दी जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं।
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