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शुरुआत के लिए डेटा साइंस - एक पाठ्यक्रम

Microsoft में Azure क्लाउड एडवोकेट्स एक 10-सप्ताह, 20-पाठ्यक्रम की योजना लेकर आए हैं जो पूरी तरह से डेटा साइंस के बारे में है। प्रत्येक पाठ में प्री-लेसन और पोस्ट-लेसन क्विज़, पढ़ाई पूरी करने के लिए लिखित निर्देश, एक समाधान और एक असाइनमेंट शामिल होता है। हमारा परियोजना-आधारित शिक्षण तरीका आपको निर्माण करते हुए सीखने की अनुमति देता है, जो नए कौशल को 'अटकने' का एक प्रमाणित तरीका है।

हमारे लेखकों को हार्दिक धन्यवाद: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison।

🙏 हमारे Microsoft Student Ambassador लेखकों, समीक्षकों और कंटेंट योगदानकर्ताओं को विशेष धन्यवाद 🙏, विशेष रूप से Aaryan Arora, Aditya Garg, Alondra Sanchez, Ankita Singh, Anupam Mishra, Arpita Das, ChhailBihari Dubey, Dibri Nsofor, Dishita Bhasin, Majd Safi, Max Blum, Miguel Correa, Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal, Nawrin Tabassum, Raymond Wangsa Putra, Rohit Yadav, Samridhi Sharma, Sanya Sinha, Sheena Narula, Tauqeer Ahmad, Yogendrasingh Pawar , Vidushi Gupta, Jasleen Sondhi

शुरुआत के लिए डेटा साइंस - स्केचनोट @nitya द्वारा

🌐 बहुभाषी समर्थन

GitHub Action के माध्यम से समर्थित (स्वचालित और हमेशा अद्यतित)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

स्थानीय रूप से क्लोन करना पसंद करें?

इस रिपोजिटरी में 50+ भाषा के अनुवाद शामिल हैं जो डाउनलोड के आकार को काफी बढ़ाते हैं। अनुवादों के बिना क्लोन करने के लिए, sparse checkout का उपयोग करें:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
cd Data-Science-For-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

यह आपको पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए आवश्यक सब कुछ बहुत तेज़ डाउनलोड के साथ देगा।

यदि आप अतिरिक्त भाषाओं का समर्थन चाहते हैं तो वे यहाँ सूचीबद्ध हैं

हमारे समुदाय में शामिल हों

हमारे पास Discord पर सीखने के लिए AI श्रृंखला जारी है, इसके बारे में अधिक जानें और 18 - 30 सितंबर, 2025 में Learn with AI Series में शामिल हों। आपको GitHub Copilot का उपयोग करके डेटा साइंस के टिप्स और ट्रिक्स मिलेंगे।

क्या आप छात्र हैं?

निम्न संसाधनों के साथ शुरुआत करें:

• Student Hub पेज इस पेज में आपको शुरुआती संसाधन, Student पैक और यहां तक कि फ्री सर्टिफिकेट 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 को बदला करते हैं।
• Microsoft Learn Student Ambassadors ग्लोबल छात्रों के दूतों के समुदाय में शामिल हों, यह Microsoft में आपका मार्ग हो सकता है।

शुरू करना

📚 दस्तावेज़ीकरण

• इंस्टॉलेशन गाइड - शुरुआती लोगों के लिए चरण-दर-चरण सेटअप निर्देश
• उपयोग गाइड - उदाहरण और सामान्य कार्यप्रवाह
• ट्रबलशूटिंग - सामान्य समस्याओं के समाधान
• योगदान देने का गाइड - इस परियोजना में योगदान कैसे करें
• शिक्षकों के लिए - शिक्षण मार्गदर्शन और कक्षा संसाधन

👨‍🎓 छात्रों के लिए

पूरी तरह से शुरुआती: डेटा साइंस में नए हैं? हमारी शुरुआती अनुकूल उदाहरण से शुरू करें! ये सरल, अच्छी तरह से कॉमेंट किए गए उदाहरण आपको पूरी पाठ्यक्रम में उतरने से पहले मूल बातें समझने में मदद करेंगे। छात्र: इस पाठ्यक्रम को स्वयं उपयोग करने के लिए, पूरे रिपो को फोर्क करें और स्वयं अभ्यास पूरा करें, प्री-लेक्चर क्विज़ से शुरू करें। फिर लेक्चर पढ़ें और बाकी गतिविधियाँ पूरी करें। समाधान कोड की नकल करने के बजाय पाठों को समझकर परियोजनाएँ बनाने का प्रयास करें; हालांकि, वह कोड प्रत्येक परियोजना-उन्मुख पाठ में /solutions फोल्डर में उपलब्ध है। एक और विचार यह हो सकता है कि दोस्तों के साथ अध्ययन समूह बनाकर सामग्री को एक साथ देखें। और अधिक अध्ययन के लिए, हम Microsoft Learn की सलाह देते हैं।

त्वरित शुरुआत:

1. अपना पर्यावरण सेटअप करने के लिए इंस्टॉलेशन गाइड देखें
2. पाठ्यक्रम के साथ काम करने के लिए उपयोग गाइड देखें
3. पाठ 1 से शुरू करें और क्रमशः पूरा करें
4. सहायता के लिए हमारे Discord समुदाय में शामिल हों

👩‍🏫 शिक्षकों के लिए

शिक्षक: हमने इस पाठ्यक्रम का उपयोग कैसे करें पर कुछ सुझाव शामिल किए हैं। हम आपकी प्रतिक्रिया हमारे चर्चा मंच पर सुनना चाहेंगे!

टीम से मिलें

Gif द्वारा Mohit Jaisal

🎥 ऊपर दी गई छवि पर क्लिक करें एक वीडियो के लिए जो इस परियोजना और इसे निर्माण करने वालों के बारे में है!

शिक्षा शास्त्र

हमने इस पाठ्यक्रम को बनाते समय दो शैक्षिक सिद्धांतों को चुना है: यह सुनिश्चित करना कि यह परियोजना-आधारित हो और इसमें बार-बार क्विज़ शामिल हों। इस श्रृंखला के अंत तक, छात्र डेटा विज्ञान के मूलभूत सिद्धांतों को सीख चुके होंगे, जिसमें नैतिक अवधारणाएँ, डेटा तैयारी, डेटा के साथ काम करने के विभिन्न तरीके, डेटा विजुअलाइज़ेशन, डेटा विश्लेषण, डेटा विज्ञान के वास्तविक दुनिया के उपयोग मामले, और अधिक शामिल हैं।

इसके अलावा, कक्षा से पहले एक कम दबाव वाला क्विज़ छात्र के विषय सीखने की इच्छा को सेट करता है, जबकि कक्षा के बाद दूसरा क्विज़ और अधिक अवधारण सुनिश्चित करता है। यह पाठ्यक्रम लचीला और मजेदार बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है और इसे पूरी तरह या आंशिक रूप से लिया जा सकता है। परियोजनाएँ छोटी शुरू होती हैं और 10 सप्ताह के चक्र के अंत तक बढ़ती जटिल होती जाती हैं।

हमारा आचरण संहिता, योगदान, अनुवाद दिशानिर्देश देखें। हम आपकी रचनात्मक प्रतिक्रिया का स्वागत करते हैं!

प्रत्येक पाठ में शामिल हैं:

• वैकल्पिक स्केचनोट
• वैकल्पिक सहायक वीडियो
• कक्षा से पहले वार्मअप क्विज़
• लिखित पाठ
• परियोजना-आधारित पाठों के लिए परियोजना बनाने के चरण-दर-चरण मार्गदर्शक
• ज्ञान जांच
• एक चुनौती
• सहायक पठन सामग्री
• असाइनमेंट
• पाठ के बाद क्विज़

क्विज़ के बारे में एक नोट: सभी क्विज़ क्विज-एप फोल्डर में संग्रहीत हैं, कुल 40 क्विज़ जिसमें प्रत्येक में तीन प्रश्न हैं। इन्हें पाठों से लिंक किया गया है, लेकिन क्विज ऐप को स्थानीय रूप से चलाया जा सकता है या Azure पर तैनात किया जा सकता है; इसके लिए quiz-app फोल्डर में निर्देश देखें। इन्हें धीरे-धीरे स्थानीयकृत किया जा रहा है।

🎓 शुरुआती के लिए सहायक उदाहरण

डेटा विज्ञान में नए हैं? हमने एक विशेष examples directory बनाया है जिसमें सरल, अच्छी तरह से टिप्पणी किया गया कोड है ताकि आप शुरू कर सकें:

• 🌟 Hello World - आपका पहला डेटा विज्ञान प्रोग्राम
• 📂 डेटा लोड करना - डेटा सेट पढ़ना और अन्वेषण करना सीखें
• 📊 सरल विश्लेषण - सांख्यिकी की गणना करें और पैटर्न खोजें
• 📈 मूल विज़ुअलाइज़ेशन - चार्ट और ग्राफ बनाएं
• 🔬 वास्तविक परियोजना - शुरुआत से अंत तक पूरा वर्कफ़्लो

प्रत्येक उदाहरण में विस्तृत टिप्पणियाँ शामिल हैं जो हर कदम को समझाती हैं, जिससे यह पूर्ण शुरुआती लोगों के लिए आदर्श है!

👉 उदाहरणों के साथ शुरुआत करें 👈

पाठ

डेटा विज्ञान के लिए शुरुआती: रोडमैप - स्केचनोट द्वारा @nitya

पाठ संख्या	विषय	पाठ समूह	शिक्षण उद्देश्य	लिंक्ड पाठ	लेखक
01	डेटा विज्ञान की परिभाषा	परिचय	डेटा विज्ञान के मूलभूत सिद्धांत सीखें और यह कैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, और बिग डेटा से जुड़ा है।	पाठ वीडियो	दिमित्री
02	डेटा विज्ञान नैतिकता	परिचय	डेटा नैतिकता अवधारणाएँ, चुनौतियाँ और फ्रेमवर्क।	पाठ	नित्या
03	डेटा की परिभाषा	परिचय	डेटा कैसे वर्गीकृत किया जाता है और इसके सामान्य स्रोत।	पाठ	जैस्मिन
04	सांख्यिकी और प्रायिकता परिचय	परिचय	डेटा को समझने के लिए प्रायिकता और सांख्यिकी की गणितीय तकनीकें।	पाठ वीडियो	दिमित्री
05	रिलेशनल डेटा के साथ काम करना	डेटा के साथ काम करना	रिलेशनल डेटा का परिचय और SQL (जिसे “सी-क्वेल” कहा जाता है) के साथ रिलेशनल डेटा का अन्वेषण और विश्लेषण करने की मूल बातें।	पाठ	क्रिस्टोफर
06	NoSQL डेटा के साथ काम करना	डेटा के साथ काम करना	अप्रासंगिक डेटा का परिचय, इसके विभिन्न प्रकार और दस्तावेज़ डेटाबेस का अन्वेषण और विश्लेषण करने के मूल बातें।	पाठ	जैस्मिन
07	पायथन के साथ काम करना	डेटा के साथ काम करना	डेटा अन्वेषण के लिए पायथन का उपयोग करने की मूल बातें जैसे Pandas. पायथन प्रोग्रामिंग की मूल समझ की सिफारिश की जाती है।	पाठ वीडियो	दिमित्री
08	डेटा तैयारी	डेटा के साथ काम करना	डेटा की सफाई और रूपांतरण के लिए तकनीकों पर विषय जो गुम, गलत या अधूरा डेटा संभालने की चुनौतियों को हल करते हैं।	पाठ	जैस्मिन
09	परिमाणों का विज़ुअलाइज़ेशन	डेटा विज़ुअलाइज़ेशन	Matplotlib का उपयोग कर पक्षी डेटा को विज़ुअलाइज़ करना सीखें 🦆	पाठ	जेन
10	डेटा वितरण का विज़ुअलाइज़ेशन	डेटा विज़ुअलाइज़ेशन	किसी अंतराल के भीतर अवलोकनों और रुझानों का विज़ुअलाइज़ेशन।	पाठ	जेन
11	अनुपात का विज़ुअलाइज़ेशन	डेटा विज़ुअलाइज़ेशन	भिन्न और समूहित प्रतिशत का विज़ुअलाइज़ेशन।	पाठ	जेन
12	संबंधों का विज़ुअलाइज़ेशन	डेटा विज़ुअलाइज़ेशन	डेटा सेटों और उनके वेरिएबल्स के बीच कनेक्शन और सहसंबंध का विज़ुअलाइज़ेशन।	पाठ	जेन
13	सार्थक विज़ुअलाइज़ेशन	डेटा विज़ुअलाइज़ेशन	प्रभावी समस्या समाधान और अंतर्दृष्टि के लिए अपने विज़ुअलाइज़ेशन को मूल्यवान बनाने के लिए तकनीकें और मार्गदर्शन।	पाठ	जेन
14	डेटा विज्ञान जीवन चक्र परिचय	जीवनचक्र	डेटा विज्ञान जीवन चक्र का परिचय और डेटा प्राप्त करने व निकालने का पहला चरण।	पाठ	जैस्मिन
15	विश्लेषण	जीवनचक्र	डेटा विज्ञान जीवन चक्र का यह चरण डेटा का विश्लेषण करने तकनीकों पर केंद्रित है।	पाठ	जैस्मिन
16	संचार	जीवनचक्र	इस चरण में डेटा से मिली अंतर्दृष्टि को इस तरह प्रस्तुत करना होता है कि निर्णय निर्माताओं के लिए समझना आसान हो।	पाठ	जालेन
17	क्लाउड में डेटा विज्ञान	क्लाउड डेटा	क्लाउड में डेटा विज्ञान और इसके लाभों का परिचय।	पाठ	टिफ़नी और मॉड
18	क्लाउड में डेटा विज्ञान	क्लाउड डेटा	लो कोड टूल्स का उपयोग कर मॉडल का प्रशिक्षण।	पाठ	टिफ़नी और मॉड
19	क्लाउड में डेटा विज्ञान	क्लाउड डेटा	Azure मशीन लर्निंग स्टूडियो के साथ मॉडल तैनात करना।	पाठ	टिफ़नी और मॉड
20	डेटा विज्ञान जंगली में	जंगली में	वास्तविक दुनिया में डेटा विज्ञान संचालित परियोजनाएं।	पाठ	नित्या

GitHub Codespaces

इस नमूने को एक Codespace में खोलने के लिए ये कदम अपनाएं:

1. कोड ड्रॉप-डाउन मेनू पर क्लिक करें और Open with Codespaces विकल्प चुनें।
2. पैन के नीचे + New codespace चुनें। अधिक जानकारी के लिए, GitHub डाक्यूमेंटेशन देखें।

VSCode Remote - Containers

अपनी स्थानीय मशीन और VSCode का उपयोग करके इस रिपॉजिटरी को कंटेनर में खोलने के लिए ये कदम अपनाएं, VS Code Remote - Containers एक्सटेंशन के साथ:

1. यदि यह आपका पहला बार है जब आप विकास कंटेनर का उपयोग कर रहे हैं, तो कृपया सुनिश्चित करें कि आपकी सिस्टम प्री-रिक्विसिट्स को पूरा करती है (जैसे Docker इंस्टॉल हो) शुरुआत करने की डाक्यूमेंटेशन में।

इस रिपॉजिटरी का उपयोग करने के लिए, आप या तो रिपॉजिटरी को एक अलग Docker वॉल्यूम में खोल सकते हैं:

नोट: यह वास्तव में Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... कमांड का उपयोग करेगा ताकि स्रोत कोड लोकल फाइल सिस्टम में न बल्कि Docker वॉल्यूम में क्लोन हो। वॉल्यूम कंटेनर डेटा को सुरक्षित रखने के लिए प्राथमिक तरीका हैं।

या रिपॉजिटरी की स्थानीय रूप से क्लोन की हुई या डाउनलोड की हुई कॉपी खोलें:

• इस रिपॉजिटरी को अपनी स्थानीय फ़ाइल प्रणाली में क्लोन करें।
• F1 दबाएँ और Remote-Containers: Open Folder in Container... कमांड चुनें।
• इस फ़ोल्डर की क्लोन की गई कॉपी चुनें, कंटेनर शुरू होने तक प्रतीक्षा करें, और प्रयोग करें।

ऑफ़लाइन पहुँच

आप इस दस्तावेज़ को ऑफ़लाइन Docsify का उपयोग करके चला सकते हैं। इस रिपॉजिटरी को फोर्क करें, अपनी स्थानीय मशीन पर Docsify इंस्टॉल करें, फिर इस रिपॉजिटरी के रूट फ़ोल्डर में docsify serve टाइप करें। वेबसाइट आपके लोकलहोस्ट के पोर्ट 3000 पर सेवा प्रदत्त होगी: localhost:3000.

ध्यान दें, नोटबुक Docsify के माध्यम से प्रस्तुत नहीं होंगे, इसलिए जब आपको नोटबुक चलाने की आवश्यकता हो, तो उसे अलग से VS Code में Python कर्नेल चलाकर करें।

अन्य पाठ्यक्रम

हमारी टीम अन्य पाठ्यक्रम भी तैयार करती है! देखें:

LangChain

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Azure / Edge / MCP / एजेंट्स

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जनरेटिव AI श्रृंखला

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कोर शिक्षण

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कोपिलट श्रृंखला

सहायता प्राप्त करना

समस्याओं का सामना कर रहे हैं? सामान्य समस्याओं के समाधान के लिए हमारी समस्या निवारण गाइड देखें।

यदि आप अटक गए हैं या AI ऐप बनाने के बारे में कोई प्रश्न है, तो MCP पर चर्चा में सीखने वालों और अनुभवी डेवलपर्स से जुड़ें। यह एक सहायक समुदाय है जहाँ प्रश्न स्वागत योग्य हैं और ज्ञान स्वतंत्र रूप से साझा किया जाता है।

यदि आपके पास उत्पाद प्रतिक्रिया है या निर्माण के दौरान त्रुटियाँ हैं, तो यहाँ जाएँ:

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अस्वीकरण:
यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयासरत हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियाँ या असमानताएँ हो सकती हैं। मूल दस्तावेज़ अपनी मूल भाषा में ही प्राधिकृत स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या ग़लत व्याख्या के लिए हम जिम्मेदार नहीं हैं।