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शुरुआती के लिए डेटा साइंस - एक पाठ्यक्रम

Microsoft में Azure Cloud Advocates को डेटा साइंस के बारे में 10 सप्ताह, 20-पाठों का पूरा पाठ्यक्रम प्रस्तुत करते हुए खुशी हो रही है। प्रत्येक पाठ में पाठ से पहले और बाद में क्विज, पाठ पूरा करने के लिए लिखित निर्देश, समाधान और असाइनमेंट शामिल हैं। हमारी परियोजना-आधारित शिक्षण पद्धति आपको निर्माण करते हुए सीखने की अनुमति देती है, जो नई क्षमताओं को स्थायी रूप से सीखने 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 सामग्री योगदानकर्ताओं को विशेष धन्यवाद, विशेष रूप से आर्यन अरोड़ा, Aditya Garg, Alondra Sanchez, अंकिता सिंह, अनुपम मिश्रा, अर्पिता दास, छैल बिहारी दुबे, Dibri Nsofor, Dishita Bhasin, Majd Safi, Max Blum, Miguel Correa, Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal, Nawrin Tabassum, Raymond Wangsa Putra, Rohit Yadav, समृद्धि शर्मा, Sanya Sinha, Sheena Narula, Tauqeer Ahmad, योगेंद्रसिंह पवार , Vidushi Gupta, Jasleen Sondhi

शुरुआती 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 तौर पर क्लोन करना पसंद करें?

इस रिपॉजिटरी में 50+ भाषा के अनुवाद शामिल हैं जो डाउनलोड साइज को काफी बढ़ाते हैं। बिना अनुवाद के 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 बहुत तेज़ डाउनलोड के साथ पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए आवश्यक सभी कुछ देता है।

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

हमारे समुदाय में शामिल हों

हमारी Discord पर AI के साथ सीखने की एक श्रृंखला चल रही है, इसके बारे में अधिक जानने और शामिल होने के लिए Learn with AI Series पर 18 - 30 सितंबर, 2025 आएं। आपको GitHub Copilot के Data Science उपयोग के टिप्स और ट्रिक्स मिलेंगे।

क्या आप एक छात्र हैं?

निम्नलिखित संसाधनों से शुरुआत करें:

• Student Hub page इस पेज में, आपको शुरुआती संसाधन, छात्र पैक और मुफ्त प्रमाणन वाउचर प्राप्त करने के तरीके मिलेंगे। यह एक ऐसा पेज है जिसे आप बुकमार्क करना चाहेंगे और समय-समय पर जांचते रहना चाहिए क्योंकि हम कम से कम मासिक रूप से सामग्री बदलते रहते हैं।
• Microsoft Learn Student Ambassadors एक वैश्विक छात्र एम्बेसडर समुदाय में शामिल हों, यह Microsoft में आपका रास्ता हो सकता है।

शुरूआत

📚 दस्तावेज़ीकरण

• इंस्टॉलेशन गाइड - शुरुआती के लिए चरण-दर-चरण सेटअप निर्देश
• उपयोग गाइड - उदाहरण और सामान्य कार्यप्रवाह
• समस्या निवारण - सामान्य समस्याओं के समाधान
• योगदान गाइड - इस प्रोजेक्ट में योगदान कैसे करें
• शिक्षकों के लिए - शिक्षण मार्गदर्शन और कक्षा संसाधन

👨‍🎓 छात्रों के लिए

पूर्ण शुरुआती: डेटा साइंस में नए हैं? हमारे शुरुआती-फ्रेंडली उदाहरणों से शुरुआत करें! ये सरल, अच्छी तरह से कमेंट किए गए उदाहरण आपको पूरा पाठ्यक्रम शुरू करने से पहले बुनियादी बातें समझने में मदद करेंगे। छात्र: इस पाठ्यक्रम का उपयोग अपने आप करने के लिए, पूरा रिपॉजिटरी फोर्क करें और अपनी ओर से अभ्यास पूरा करें, प्री-लेक्चर क्विज से शुरू करें। फिर व्याख्यान पढ़ें और बाकी गतिविधियां पूरी करें। परियोजनाओं को समाधान कोड की नकल करने के बजाय पाठों को समझकर बनाने की कोशिश करें; हालांकि, वह कोड प्रत्येक परियोजना-उन्मुख पाठ के /solutions फोल्डरों में उपलब्ध है। एक और विचार यह हो सकता है कि दोस्तों के साथ एक अध्ययन समूह बनाएं और सामग्री एक साथ पढ़ें। आगे अध्ययन के लिए, हम Microsoft Learn की सलाह देते हैं।

त्वरित शुरुआत:

1. अपनी पर्यावरण सेटअप के लिए इंस्टॉलेशन गाइड देखें
2. पाठ्यक्रम के साथ काम करने के लिए उपयोग गाइड पढ़ें
3. पाठ 1 से शुरू करें और क्रमबद्ध रूप से कार्य करें
4. समर्थन के लिए हमारे Discord समुदाय में शामिल हों

👩‍🏫 शिक्षकों के लिए

शिक्षक: हमने इस पाठ्यक्रम का उपयोग कैसे किया जाए इसके बारे में कुछ सुझाव शामिल किए हैं। हम आपकी प्रतिक्रियाओं के लिए उत्सुक हैं हमारे चर्चा मंच में!

टीम से मिलें

गिफ़ द्वारा मोहित जैसल

🎥 परियोजना और इसे बनाने वाले लोगों के बारे में वीडियो के लिए ऊपर की छवि पर क्लिक करें!

शिक्षाशास्त्र

हमने इस पाठ्यक्रम को बनाते समय दो शिक्षाशास्त्रीय सिद्धांत चुने हैं: यह सुनिश्चित करना कि यह परियोजना-आधारित हो और इसमें अक्सर क्विज़ शामिल हों। इस श्रृंखला के अंत तक, छात्र डेटा विज्ञान के मूल सिद्धांतों को सीखेंगे, जिनमें नैतिक अवधारणाएं, डेटा तैयारी, डेटा के साथ काम करने के विभिन्न तरीके, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा विश्लेषण, डेटा विज्ञान के वास्तविक दुनिया उपयोग के मामले, और अधिक शामिल हैं।

इसके अलावा, कक्षा से पहले एक कम-जिम्मेदारी वाला क्विज़ छात्र के सीखने के इरादे को सेट करता है, जबकि कक्षा के बाद दूसरा क्विज़ और अधिक अवधारण सुनिश्चित करता है। यह पाठ्यक्रम लचीला और मजेदार बनाया गया है और इसे पूरी तरह या आंशिक रूप से लिया जा सकता है। परियोजनाएं छोटी से शुरू होती हैं और 10 सप्ताह के चक्र के अंत तक क्रमिक रूप से जटिल हो जाती हैं।

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

प्रत्येक पाठ में शामिल है:

• वैकल्पिक स्केचनोट
• वैकल्पिक सहायक वीडियो
• प्री-लेसन वार्मअप क्विज़
• लेखित पाठ
• परियोजना-आधारित पाठों के लिए, परियोजना बनाने के चरण-दर-चरण मार्गदर्शिकाएँ
• ज्ञान जांच
• एक चुनौती
• सहायक पठन
• असाइनमेंट
• पाठ के बाद क्विज़

क्विज़ के बारे में एक नोट: सभी क्विज़ क्विज़-एप फ़ोल्डर में संग्रहीत हैं, जिसमें तीन प्रश्नों के 40 कुल क्विज़ शामिल हैं। ये पाठों के अंदर लिंक किए गए हैं, लेकिन क्विज़ ऐप को 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।

🎓 शुरुआती-अनुकूल उदाहरण

डेटा साइंस में नए हैं? हमने एक विशेष उदाहरण निर्देशिका बनाई है जिसमें सरल, अच्छी तरह से टिप्पणीकृत कोड है जो आपको शुरुआत करने में मदद करता है:

• 🌟 हैलो वर्ल्ड - आपका पहला डेटा विज्ञान प्रोग्राम
• 📂 लोडिंग डेटा - डेटासेट पढ़ना और एक्सप्लोर करना सीखें
• 📊 सरल विश्लेषण - सांख्यिकीय गणना करें और पैटर्न खोजें
• 📈 मूल विज़ुअलाइज़ेशन - चार्ट और ग्राफ़ बनाएं
• 🔬 वास्तविक-दुनिया परियोजना - शुरुआत से अंत तक पूरा कार्यप्रवाह

प्रत्येक उदाहरण में हर चरण को समझाने वाली विस्तृत टिप्पणियाँ शामिल हैं, जो इसे पूर्ण शुरुआती के लिए उपयुक्त बनाती हैं!

👉 उदाहरणों से शुरू करें 👈

पाठ

डेटा साइंस फॉर बिगिनर्स: रोडमैप - स्केचनोट द्वारा @nitya

पाठ संख्या	विषय	पाठ समूह	सीखने के उद्देश्य	लिंक्ड पाठ	लेखक
01	डेटा साइंस की परिभाषा	परिचय	डेटा विज्ञान के पीछे के मूल सिद्धांतों को जानें और यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, और बड़े डेटा से कैसे जुड़ा है।	पाठ विडियो	द्मित्री
02	डेटा साइंस नैतिकता	परिचय	डेटा नैतिकता के संकल्पनाएँ, चुनौतियाँ और ढाँचे।	पाठ	नित्य
03	डेटा की परिभाषा	परिचय	डेटा कैसे वर्गीकृत किया जाता है और इसके सामान्य स्रोत।	पाठ	जैस्मिन
04	सांख्यिकी और प्रायिकता का परिचय	परिचय	डेटा को समझने के लिए प्रायिकता और सांख्यिकी की गणितीय तकनीकें।	पाठ विडियो	द्मित्री
05	रिलेशनल डेटा के साथ काम करना	डेटा के साथ काम करना	रिलेशनल डेटा का परिचय और संरचित क्वेरी भाषा (SQL) के साथ डेटाबेस को एक्सप्लोर और विश्लेषण के मूल बातें।	पाठ	क्रिस्टोफर
06	नोSQL डेटा के साथ काम करना	डेटा के साथ काम करना	गैर-रिलेशनल डेटा का परिचय, इसके विभिन्न प्रकार और दस्तावेज़ डेटाबेस का अन्वेषण और विश्लेषण।	पाठ	जैस्मिन
07	पाइथन के साथ काम करना	डेटा के साथ काम करना	पांडा जैसी लाइब्रेरीज़ के साथ डेटा अन्वेषण के लिए पाइथन का उपयोग करना। पाइथन प्रोग्रामिंग की आधारभूत समझ की सिफारिश की जाती है।	पाठ विडियो	द्मित्री
08	डेटा तैयारी	डेटा के साथ काम करना	गायब, गलत या अपूर्ण डेटा से निपटने के लिए डेटा की सफाई और रूपांतरण की तकनीकें।	पाठ	जैस्मिन
09	मात्राओं का विज़ुअलाइज़ेशन	डेटा विज़ुअलाइज़ेशन	मैटलैब का उपयोग करके पक्षी डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन सीखें 🦆	पाठ	जेन
10	डेटा के वितरण का विज़ुअलाइज़ेशन	डेटा विज़ुअलाइज़ेशन	एक अंतराल के भीतर अवलोकनों और रुझानों का विज़ुअलाइज़ेशन।	पाठ	जेन
11	अनुपातों का विज़ुअलाइज़ेशन	डेटा विज़ुअलाइज़ेशन	भिन्न और समूहबद्ध प्रतिशत का विज़ुअलाइज़ेशन।	पाठ	जेन
12	संबंधों का विज़ुअलाइज़ेशन	डेटा विज़ुअलाइज़ेशन	डेटा सेट और उनके वेरिएबल्स के बीच कनेक्शन और सहसंबंध का विज़ुअलाइज़ेशन।	पाठ	जेन
13	अर्थपूर्ण विज़ुअलाइज़ेशन	डेटा विज़ुअलाइज़ेशन	आपकी विज़ुअलाइज़ेशन को प्रभावी समस्या समाधान और अंतर्दृष्टि के लिए मूल्यवान बनाने की तकनीकें और मार्गदर्शन।	पाठ	जेन
14	डेटा साइंस जीवनचक्र का परिचय	जीवनचक्र	डेटा साइंस जीवनचक्र का परिचय और पहला चरण डेटा अधिग्रहण और निष्कर्षण।	पाठ	जैस्मिन
15	विश्लेषण करना	जीवनचक्र	डेटा साइंस जीवनचक्र का यह चरण डेटा का विश्लेषण करने की तकनीकों पर केंद्रित है।	पाठ	जैस्मिन
16	संचार	जीवनचक्र	डेटा के निष्कर्षों को इस तरह प्रस्तुत करना ताकि निर्णय लेने वालों के लिए समझना आसान हो।	पाठ	जालेन
17	क्लाउड में डेटा साइंस	क्लाउड डेटा	क्लाउड में डेटा साइंस और इसके लाभों का परिचय।	पाठ	टिफ़नी और मौड
18	क्लाउड में डेटा साइंस	क्लाउड डेटा	लो कोड टूल्स का उपयोग कर मॉडल प्रशिक्षण।	पाठ	टिफ़नी और मौड
19	क्लाउड में डेटा साइंस	क्लाउड डेटा	Azure मशीन लर्निंग स्टूडियो के साथ मॉडल तैनात करना।	पाठ	टिफ़नी और मौड
20	वाइल्ड में डेटा साइंस	वाइल्ड में	वास्तविक दुनिया में डेटा साइंस संचालित परियोजनाएं।	पाठ	नित्य

GitHub Codespaces

इस नमूने को Codespace में खोलने के लिए ये कदम उठाएं:

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

VSCode Remote - Containers

VSCode Remote - Containers एक्सटेंशन का उपयोग करके अपने स्थानीय मशीन पर कंटेनर में इस रिपॉजिटरी को खोलने के लिए निम्नलिखित करें:

1. यदि यह आपका पहला बार है कंटेनर विकास का उपयोग करने का, तो कृपया सुनिश्चित करें कि आपकी प्रणाली आवश्यक शर्तें (जैसे Docker स्थापित है) पूरी करती है प्रारंभिक दस्तावेज़ में।

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

ध्यान दें: इसके अंतर्गत, Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... कमांड का उपयोग करके सोर्स कोड को लोकल फाइल सिस्टम के बजाय Docker वॉल्यूम में क्लोन किया जाएगा। वॉल्यूम कंटेनर डेटा को बनाए रखने के लिए प्राथमिक उपाय हैं।

या एक स्थानीय क्लोन की गई या डाउनलोड की गई प्रति खोलें:

• इस रिपॉजिटरी को अपनी स्थानीय फाइल सिस्टम पर क्लोन करें।
• F1 दबाएं और Remote-Containers: Open Folder in Container... कमांड चुनें।
• इस फोल्डर की क्लोन की गई प्रति चुनें, कंटेनर के शुरू होने तक प्रतीक्षा करें, और प्रयोग करें।

ऑफ़लाइन एक्सेस

आप इस प्रलेखन को ऑफ़लाइन Docsify का उपयोग करके चला सकते हैं। इस रिपॉजिटरी को फोर्क करें, अपने स्थानीय मशीन पर Docsify इंस्टॉल करें, फिर इस रिपॉजिटरी के रूट फ़ोल्डर में docsify serve टाइप करें। वेबसाइट स्थानीयहोस्ट पर पोर्ट 3000 पर सर्व की जाएगी: localhost:3000.

ध्यान दें, नोटबुक Docsify द्वारा रेंडर नहीं होंगे, इसलिए जब आपको कोई नोटबुक चलानी हो, तो वह अलग से VS Code में पाइथन कर्नेल के साथ 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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जेनरेटिव AI सीरीज़

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कोर लर्निंग

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कॉपिलट सीरीज़

सहायता प्राप्त करना

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

यदि आप अटक जाते हैं या AI ऐप्स बनाने के बारे में कोई प्रश्न है। MCP के बारे में चर्चा में अन्य सीखने वालों और अनुभवी डेवलपर्स के साथ शामिल हों। यह एक सहायक समुदाय है जहाँ प्रश्न स्वागत योग्य होते हैं और ज्ञान स्वतंत्र रूप से साझा किया जाता है।

यदि आपके पास उत्पाद प्रतिक्रिया या निर्माण के दौरान त्रुटियाँ हैं तो यहां जाएँ:

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अस्वीकरण:
यह दस्तावेज़ एआई अनुवाद सेवा Co-op Translator का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयासरत हैं, कृपया ध्यान रखें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियाँ या असामयिकताएँ हो सकती हैं। मूल दस्तावेज़ अपनी मूल भाषा में प्रमाणित 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 गलत व्याख्या के लिए हम जिम्मेदार नहीं हैं।