Data-Science-For-Beginners/translations/pa

ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਫਾਰ ਬਿਗਿਨਰਜ਼ - ਇੱਕ ਕੋਰਸ

ਮਾਈਕ੍ਰੋਸੌਫਟ ਵਿੱਚ ਅਜ਼ੂਰ ਕਲਾਉਡ ਵਕੀਲ ਖੁਸ਼ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬਾਰੇ 10 ਹਫ਼ਤਿਆਂ, 20 ਪਾਠਾਂ ਦੀ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਹਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਪਾਠ-ਪূੁਰਵ ਅਤੇ ਪਾਠ-ਪਸ਼ਚਾਤ ਪਹਿਲੇ ਦੌਰਾਨ ਕਿਊਜ਼, ਪਾਠ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲਿਖਤੀ ਹਦਾਇਤਾਂ, ਇੱਕ ਹੱਲ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਆਧਾਰਿਤ ਪੈਡਾਗੋਜੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਿਲਡ ਕਰਦਿਆਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨਵੀਆਂ ਕੌਸ਼ਲਾਂ ਲਈ ਸਬੂਤ شدہ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।

ਸਾਡੇ ਲੇਖਕਾਂ ਦਾ ਦਿਲੋਂ ਧੰਨਵਾਦ: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 ਸਾਡੇ Microsoft Student Ambassador ਲੇਖਕਾਂ, ਸਮੀਖਿਅਕਾਂ ਅਤੇ ਸਮਗਰੀ ਯੋਗਦਾਨਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਧੰਨਵਾਦ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਆਰਿਯਨ ਅਰੋੜਾ, Aditya Garg, Alondra Sanchez, Ankita Singh, Anupam Mishra, Arpita Das, ਛੈਲਬਿਹਾਰੀ ਦੁਬੇ, Dibri Nsofor, Dishita Bhasin, Majd Safi, Max Blum, Miguel Correa, Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal, Nawrin Tabassum, Raymond Wangsa Putra, Rohit Yadav, ਸਮ੍ਰਿੱਧੀ ਸ਼ਰਮਾ, Sanya Sinha,
Sheena Narula, Tauqeer Ahmad, ਯੋਗਿੰਦਰ ਸਿੰਘ ਪਾਵਰ , Vidushi Gupta, Jasleen Sondhi

ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਫਾਰ ਬਿਗਿਨਰਜ਼ - ਸਕੇਚਨੋਟ ਦੁਆਰਾ @nitya

🌐 ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਸਹਾਇਤਾ

GitHub ਐਕਸ਼ਨ ਰਾਹੀਂ ਸਮਰਥਿਤ (ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਅਪ-ਟੂ-ਡੇਟ)

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

ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋਕਲੀ ਕਲੋਨ ਕਰਨਾ ਹੈ?

ਇਸ ਰਿਪੋ ਵਿੱਚ 50+ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀਆਂ ਅਨੁਵਾਦ ਸਮੇਤ ਹਨ ਜੋ ਡਾਊਨਲੋਡ ਦੀ ਸਾਈਜ਼ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਵਧਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਬਿਨਾਂ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਦੇ ਕਲੋਨ ਕਰਨ ਲਈ, sparse checkout ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ:

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'

ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੋਰਸ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਰਾ ਕੁਝ ਵਧੀਆ ਤੇਜ਼ ਡਾਊਨਲੋਡ ਨਾਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਅਨੁਵਾਦ ਸਹਾਇਤਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਉਹ ਇਥੇ ਲਿਸਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।

ਸਾਡੇ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ

ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਡਿਸਕੋਰਡ ਤੇ ਏਆਈ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੀ ਸਿਰੀਜ਼ ਚੱਲ ਰਹੀ ਹੈ, ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਅਤੇ ਸਾਡੀ ਸਿਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ Learn with AI Series 18 ਤੋਂ 30 ਸਤੰਬਰ, 2025 ਤੱਕ। ਤੁਹਾਨੂੰ GitHub Copilot ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਈ ਵਰਤਣ ਦੇ ਟਿੱਪਸ ਅਤੇ ਤਰਕ ਮਿਲਣਗੇ।

ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹੋ?

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ:

• Student Hub page ਇਸ ਸਫ਼ੇ 'ਤੇ, ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਰੋਤ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਪੈਕ ਅਤੇ ਮੁਫ਼ਤ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਵਾਊਚਰ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਲੱਭੋਗੇ। ਇਹ ਐਕ ਐਸਾ ਸਫ਼ਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮਾਰਕਰ ਕਰ ਕੇ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਦੇਖਦੇ ਰਹੋ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਹਰ ਮਹੀਨੇ ਸਮੱਗਰੀ ਬਦਲਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਾਂ।
• Microsoft Learn Student Ambassadors ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਐਮਬੈਸਡਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ, ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸੌਫਟ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਦਾ ਰਸਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ੁਰੂਆਤ

📚 ਦਸਤਾਵੇਜ਼

• ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਗਾਈਡ - ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਸੈੱਟਅਪ ਅਦਾਂਸ਼
• ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ - ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਆਮ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ
• ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਸਪਸ਼ਟਕਰਨ - ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲ
• ਯੋਗਦਾਨ ਦਿਓ - ਇਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਦੇਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ
• ਸ਼ਿੱਖਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ - ਸਿਖਲਾਈ ਮਦਦ ਅਤੇ ਕਲਾਸ ਰਿਸੋਰਸ

👨‍🎓 ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ

ਪੂਰੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ: ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਹੋ? ਸਾਡੀਆਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਮਿਤ੍ਰਾਂ ਉਦੇਹਾਰਣਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ! ਇਹ ਸਧਾਰਣ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟਿੱਪਣੀ ਕੀਤੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੁਢਲੇ ਵਿਚਾਰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰੇ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਗੋਤਾ ਲਗਾਓ।
ਵਿਦਿਆਰਥੀ: ਇਸ ਕੋਰਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਰਤਣ ਲਈ, ਸਾਰੀ ਰਿਪੋ ਨੂੰ fork ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕਸਰਤਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰੋ, ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪੂਰਵ ਪ੍ਰੇਖਣ ਕਿਊਜ਼ ਨਾਲ। ਫਿਰ ਲੈਕਚਰ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਕਾਰਜ ਸਮਾਪਤ ਕਰੋ। ਕੋਡ ਨੂੰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪਾਠ ਸਮਝ ਕੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਕੇਂਦਰਤ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਹੱਲ /solutions ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਿਚਾਰ ਹੈ ਕਿ ਆਪਣੇ ਦੋਸਤਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਸਮੂਹ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਮਿਲ ਕੇ ਪੜ੍ਹੋ। ਅਗਲੇ ਪਾਠ ਲਈ, ਅਸੀਂ Microsoft Learn ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਤੇਜ਼ ਸ਼ੁਰੂਆਤ:

1. ਆਪਣਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਗਾਈਡ ਦੇਖੋ
2. ਕੋਰਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਜਾਣਨ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੋ
3. ਪਾਠ 1 ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਲੜੀਵਾਰ ਕੰਮ ਕਰੋ
4. ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਸਾਡੇ ਡਿਸਕੋਰਡ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ

👩‍🏫 ਅਧਿਆਪਕਾਂ ਲਈ

ਅਧਿਆਪਕਾਂ: ਅਸੀਂ ਇਹ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਵਰਤਣ ਲਈ ਕੁਝ ਸੁਝਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦੇ ਇੰਤਜ਼ਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਸਾਡੇ ਚਰਚਾ ਫੋਰਮ ਵਿੱਚ!

ਟੀਮ ਨਾਲ ਮਿਲੋ

ਗਿਫ ਮੋਹਿਤ ਜੈਸਲ ਵਲੋਂ

🎥 ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਲੋਗਾਂ ਬਾਰੇ ਵੀਡੀਓ ਲਈ ਉਪਰ ਦਿੱਤੀ ਤਸਵੀਰ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ!

ਪੈਡਾਗੌਜੀ

ਅਸੀਂ ਇਸ ਕੋਰਸ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਦੋ ਪੈਡਾਗੌਜੀਕਲ ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕੀਤੀ ਹੈ: ਇਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਆਧਾਰਤ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਕੁਇਜ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ। ਇਸ ਸਿਰੀਜ਼ ਦੇ ਅਖੀਰ ਤੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਮਿਲਣਗੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨੈਤਿਕ ਸੰਕਲਪ, ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ, ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ, ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਹਕੀਕਤੀ ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੱਕ ਨਿਮਣ-ਜੋਖਮ ਵਾਲਾ ਕੁਇਜ਼ ਕਲਾਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਮਨੋਰਥ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇ ਸਿੱਖਣ ਵੱਲ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਕਲਾਸ ਦੇ ਬਾਅਦ ਦੂਜਾ ਕੁਇਜ਼ ਹੋਰ ਯਾਦਗਾਰੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਨਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਰਸਲਾਈਨ ਲਚਕੀਲੀ ਅਤੇ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਜਾਂ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਛੋਟੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ 10 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੇ ਚੱਕਰ ਦੇ ਅਖੀਰ ਤੱਕ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਟਿਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਸਾਡਾ ਕੋਡ ਆਫ ਕੰਡਕਟ, ਯੋਗਦਾਨ, ਅਨੁਵਾਦ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਪਾਓ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦਾ ਸਵਾਗਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ!

ਹਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ:

• ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਕੇਚਨੋਟ
• ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਹਾਇਕ ਵੀਡੀਓ
• ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਰਮਅਪ ਕੁਇਜ਼
• ਲਿਖਤੀ ਪਾਠ
• ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਆਧਾਰਿਤ ਪਾਠਾਂ ਲਈ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਕ
• ਗਿਆਨ ਚੈੱਕ
• ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ
• ਸਹਾਇਕ ਪੜ੍ਹਾਈ
• ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ
• ਪਾਠ ਬਾਅਦ ਕੁਇਜ਼

ਕੁਇਜ਼ ਬਾਰੇ ਨੋਟ: ਸਾਰੇ ਕੁਇਜ਼ ਨੂੰ Quiz-App ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਕੁੱਲ 40 ਕੁਇਜ਼ ਹਨ ਅਤੇ ਹਰ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਸਵਾਲ ਹਨ। ਇਹ ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਕ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਪਰ ਕੁਇਜ਼ ਐਪ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ Azure 'ਤੇ ਤੈਅ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; quiz-app ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਦਿੱਖਾਈਆਂ ਹدایਾਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਸਥਾਨਕ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।

🎓 ਸ਼ੁਰੂਆਤ-ਮਿੱਤਰ ਉਦਾਹਰਣਾਂ

ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਨਵਾਂ ਹੋ? ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਖਾਸ examples directory ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਿੱਝੇ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟਿੱਪਣੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਕੋਡ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਸਕੋ:

• 🌟 ਹੈਲੋ ਵਰਲਡ - ਤੁਹਾਡਾ ਪਹਿਲਾ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਕਾਰਜਕ੍ਰਮ
• 📂 ਡਾਟਾ ਲੋਡ ਕਰਨਾ - ਡੈਟਾਸੈੱਟ ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਖੋਜਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਸਿੱਖੋ
• 📊 ਸਧਾਰਣ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ - ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭੋ
• 📈 ਮੂਲ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ - ਚਾਰਟਸ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਾਓ
• 🔬 ਅਸਲੀ ਦੁਨੀਆ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ - ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਪੂਰਾ ਵਰਕਫਲੋ

ਹਰ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ ਹਰ ਕਦਮ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਂਦੇ ਵਿਸਥਾਰਿਤ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਨਵੀਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਪੂਰਨ ਹਨ!

👉 ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ 👈

ਪਾਠ

ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਫਾਰ ਬਿਗਿਨਰਜ਼: ਰੋਡਮੇਪ - ਸਕੇਚਨੋਟ @nitya ਵਲੋਂ

ਪਾਠ ਨੰਬਰ	ਵਿਸ਼ਾ	ਪਾਠ ਸਮੂਹ	ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਉਦਦੇਸ਼	ਲਿੰਕ ਕੀਤਾ ਪਾਠ	ਲੇਖਕ
01	ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ	Introduction	ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤ ਸਿੱਖੋ ਅਤੇ ਇਹ artiਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਤੇ ਬਿਗ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜਿਆ ਹੈ ਸਮਝੋ।	lesson video	ਦਿਮਿਤਰੀ
02	ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਨੈਤਿਕਤਾ	Introduction	ਡਾਟਾ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੇ ਸੰਕਲਪ, ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਧਾਂਚੇ।	lesson	ਨਿਤਿਆ
03	ਡਾਟਾ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ	Introduction	ਡਾਟਾ ਕਿਵੇਂ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਆਮ ਸਰੋਤ।	lesson	ਜੈਸਮੀਨ
04	ਅੰਕੜਿਆਂ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਪਰਚਾਰ	Introduction	ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਗਣਿਤੀਕ ਤਕਨੀਕਾਂ।	lesson video	ਦਿਮਿਤਰੀ
05	ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ	Working With Data	ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਦਾ ਪਰਿਚਯ ਅਤੇ ਅਧਾਰਭੂਤ SQL (ਸੰਰਚਿਤ ਕਿਊਰੀ ਭਾਸ਼ਾ) ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ।	lesson	ਕ੍ਰਿਸਟੋਫਰ
06	ਨਾਨ-ਸਕਯੂਐਲ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ	Working With Data	ਗੈਰ-ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਦਾ ਪਰਚਾਰ, ਇਸ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਕਾਰ ਅਤੇ ਡੌਕਯੂਮੈਂਟ ਡਾਟਾਬੇਸ ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਅਧਾਰ।	lesson	ਜੈਸਮੀਨ
07	ਪਾਇਥਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ	Working With Data	ਪੈਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਰਗੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਖੋਜ ਲਈ ਪਾਇਥਨ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀਆਂ। ਪਾਇਥਨ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਮੂਲ ਹੋਂਦਾਂ ਸਮਝਣਾ ਸੁਝਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।	lesson video	ਦਿਮਿਤਰੀ
08	ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ	Working With Data	ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਗਲਤ ਜਾਂ ਅਧੂਰੇ ਡਾਟਾ ਦੇ ਚੈਲੰਜਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਡਾਟਾ ਸਾਫ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਬਦਲਾਵ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਆਂ।	lesson	ਜੈਸਮੀਨ
09	ਮਾਤਰਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ	Data Visualization	ਮੈਟਪਲੌਟਲਿਬ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਰਡ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸਿੱਖੋ 🦆	lesson	ਜੈਨ
10	ਡਾਟਾ ਦੇ ਵਿਤਰਨਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ	Data Visualization	ਇਕ ਇੰਟਰਵੈਲ ਵਿੱਚ ਪਰਿੱਬੇਸ਼ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ।	lesson	ਜੈਨ
11	ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ	Data Visualization	ਅਲੱਗ-ਅਲੱਗ ਅਤੇ ਗਰੁੱਪੀਕ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ।	lesson	ਜੈਨ
12	ਸੰਬੰਧਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ	Data Visualization	ਡਾਟਾ ਦੇ ਸੈੱਟਾਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਚਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧ ਅਤੇ ਕੋਰਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ।	lesson	ਜੈਨ
13	ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ	Data Visualization	ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਮੁੱਦੇ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ।	lesson	ਜੈਨ
14	ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਪਰਿਚਯ	Lifecycle	ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਪਰਿਚਯ ਅਤੇ ਇਸ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ — ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਕੱੱਢਣਾ।	lesson	ਜੈਸਮੀਨ
15	ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ	Lifecycle	ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਇਹ ਮੰਜਲ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।	lesson	ਜੈਸਮੀਨ
16	ਸੰਚਾਰ	Lifecycle	ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਇਹ ਮੰਜਲ ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਸਮਝਣਾ ਅਸਾਨ ਬਣਾਂਵੇ।	lesson	ਜੇਲਨ
17	ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ	Cloud Data	ਇਹ ਲੜੀ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾਉਂਦੀ ਹੈ।	lesson	ਟਿਫਾਨੀ ਅਤੇ ਮੌਡ
18	ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ	Cloud Data	ਲੋਕੋਡ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲ ਟਰੇਨਿੰਗ।	lesson	ਟਿਫਾਨੀ ਅਤੇ ਮੌਡ
19	ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ	Cloud Data	ਅਜ਼ੁਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸਟੂਡਿਓ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ।	lesson	ਟਿਫਾਨੀ ਅਤੇ ਮੌਡ
20	ਜੰਗਲੀ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ	In the Wild	ਅਸਲੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਚਲਾਏ ਗਏ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ।	lesson	ਨਿਤਿਆ

GitHub ਕੋਡਸਪੇਸ

ਇਸ ਸੈਂਪਲ ਨੂੰ ਕੋਡਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ ਇਹ ਕਦਮ ਫ਼ਾਲੋ ਕਰੋ:

1. ਕੋਡ ਡ੍ਰਾਪ-ਡਾਊਨ ਮੇਨੂ ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ ਅਤੇ Open with Codespaces ਚੁਣੋ।
2. ਪੈਨ ਦੇ ਹੇਠਾਂ + ਨਵਾਂ ਕੋਡਸਪੇਸ ਚੁਣੋ। ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, GitHub ਡੌਕਯੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਵੇਖੋ।

VSCode ਰਿਮੋਟ - ਕੰਟੇਨਰ

ਆਪਣੀ ਲੋਕਲ ਮਸ਼ੀਨ ਅਤੇ VSCode ਵਿਚ VS Code Remote - Containers ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਇਸ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਕੰਟੇਨਰ ਵਿਚ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ ਇਹ ਕਦਮ ਫ਼ਾਲੋ ਕਰੋ:

1. ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਵੱਲੋਂ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਕੰਟੇਨਰ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਪਣੇ ਸਿਸਟਮ ਤੇ Docker ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਦੀ ਪੂਰੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਲਓ getting started ਡੌਕਯੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ।

ਇਸ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਜਾਂ ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਇਕ ਅਲੱਗ Docker ਵਾਲੀਉਮ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ:

ਨੋਟ: ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ਤੇ ਇਹ Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... ਕਮਾਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੋਰਸ ਕੋਡ ਨੂੰ ਡੋਕਰ ਵਾਲੀਉਮ ਵਿੱਚ ਕਲੋਨ ਕਰੇਗਾ ਬਜਾਏ ਲੋਕਲ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ ਦੇ। ਵਾਲੀਉਮ ਕੰਟੇਨਰ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨਪਸੰਦ ਯੰਤਰ ਹਨ।

ਜਾਂ ਲੋਕਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਲੋਨ ਜਾਂ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕੀਤਾ ਰਿਪੋ ਖੋਲ੍ਹੋ:

• ਇਹ ਰਿਪੋ ਆਪਣੇ ਲੋਕਲ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ ਤੇ ਕਲੋਨ ਕਰੋ।
• F1 ਦਬਾਓ ਅਤੇ Remote-Containers: Open Folder in Container... ਕਮਾਂਡ ਚੁਣੋ।
• ਇਸ ਫੋਲਡਰ ਦੀ ਕਲੋਨ ਕੀਤੀ ਨਕਲ ਚੁਣੋ, ਕੰਟੇਨਰ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਕੰਮ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।

ਆਫਲਾਈਨ ਪਹੁੰਚ

ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਡੌਕਯੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਆਫਲਾਈਨ Docsify ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਫੌਰਕ ਕਰੋ, ਆਪਣੇ ਲੋਕਲ ਮਸ਼ੀਨ ਤੇ Docsify ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਇਸ ਰਿਪੋ ਦੀ ਰੂਟ ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ docsify serve ਟਾਈਪ ਕਰੋ। ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਤੁਹਾਡੇ ਲੋਕਲਹੋਸਟ ਤੇ ਪੋਰਟ 3000 'ਤੇ ਸਰਵ ਹੋਵੇਗੀ: localhost:3000।

ਨੋਟ ਕਰੋ, ਨੋਟਬੁੱਕ ਡੌਕਸਿਫਾਈ ਰਾਹੀਂ ਰੇਂਡਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ, ਇਸ ਲਈ ਜਦੋਂ ਨੋਟਬੁੱਕ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਉਸੇ ਵੱਖਰੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਿਵਾਲੇ VS ਕੋਡ 'ਚ ਪਾਇਥਨ ਕਰਨਲ ਨਾਲ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਹੋਰ ਕੋਰਸ

ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਹੋਰ ਕੋਰਸ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ! ਵੇਖੋ:

ਲੈਂਗਚੇਨ

---

Azure / Edge / MCP / ਏਜੰਟ

---

ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਸੀਰੀਜ਼

---

ਕੋਰ ਲਰਨਿੰਗ

---

ਕੋਪਾਇਲਟ ਸੀਰੀਜ਼

ਮਦਦ ਲੈਣਾ

ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ? ਸਾਡਾ ਟ੍ਰਬਲਸ਼ੂਟਿੰਗ ਗਾਈਡ ਦੇਖੋ ਜੋ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਫਸ ਜਾਂਦੇ ਹੋ ਜਾਂ AI ਐਪਲਿਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਸਵਾਲ ਹੈ, ਤਾਂ MCP ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ-ਵਿਮਰਸ਼ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੋ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਵਾਲ ਸਵਾਗਤ ਹੈ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਦਿਲ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਉਤਪਾਦ ਫੀਡਬੈਕ ਜਾੜੇ ਜਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਇੱਥੇ ਜਾਓ:

---

ਅਸਵੀਕਾਰਨ: ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ Co-op Translator ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀਤਾ ਲਈ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸਥਿਰਤਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਆਪਣੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਹੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਮੀਆਂ ਜਾਂ ਭ੍ਰਮਾਂ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ।