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शुरुआती लोगों के लिए डेटा साइंस - एक पाठ्यक्रम

Microsoft के Azure Cloud Advocates आपको डेटा साइंस पर आधारित 10 सप्ताह का, 20 पाठों वाला पाठ्यक्रम प्रदान करने में खुशी महसूस कर रहे हैं। प्रत्येक पाठ में प्री-लेसन और पोस्ट-लेसन क्विज़, पाठ पूरा करने के लिए लिखित निर्देश, समाधान और असाइनमेंट शामिल हैं। हमारा प्रोजेक्ट-आधारित शिक्षण दृष्टिकोण आपको सीखते हुए निर्माण करने की अनुमति देता है, जो नई कौशल को स्थायी रूप से सीखने का एक सिद्ध तरीका है।

हमारे लेखकों को हार्दिक धन्यवाद: जैस्मिन ग्रीनवे, दिमित्री सॉश्निकोव, नित्या नरसिम्हन, जालेन मैक्गी, जेन लूपर, मॉड लेवी, टिफ़नी सॉटर, क्रिस्टोफर हैरिसन।

🙏 विशेष धन्यवाद 🙏 हमारे Microsoft Student Ambassador लेखकों, समीक्षकों और सामग्री योगदानकर्ताओं को, विशेष रूप से आर्यन अरोड़ा, आदित्य गर्ग, अलोंड्रा सांचेज़, अंकिता सिंह, अनुपम मिश्रा, अर्पिता दास, छैल बिहारी दुबे, डिब्री नसोफर, दिशिता भसीन, मज्द साफी, मैक्स ब्लम, मिगुएल कोरेया, मोहम्मा इफ्तेखर (इफ्तु) इब्ने जलाल, नवरिन तबस्सुम, रेमंड वांगसा पुत्रा, रोहित यादव, समृद्धि शर्मा, सान्या सिन्हा, शीना नरूला, तौकीर अहमद, योगेंद्रसिंह पवार, विदुषी गुप्ता, जसलीन सोनधी।

शुरुआती लोगों के लिए डेटा साइंस - स्केच नोट @nitya द्वारा

🌐 बहुभाषी समर्थन

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

फ्रेंच | स्पेनिश | जर्मन | रूसी | अरबी | फारसी (पारसी) | उर्दू | चीनी (सरलीकृत) | चीनी (पारंपरिक, मकाऊ) | चीनी (पारंपरिक, हांगकांग) | चीनी (पारंपरिक, ताइवान) | जापानी | कोरियाई | हिंदी | बंगाली | मराठी | नेपाली | पंजाबी (गुरमुखी) | पुर्तगाली (पुर्तगाल) | पुर्तगाली (ब्राज़ील) | इतालवी | पोलिश | तुर्की | ग्रीक | थाई | स्वीडिश | डेनिश | नॉर्वेजियन | फिनिश | डच | हिब्रू | वियतनामी | इंडोनेशियाई | मलय | टैगालोग (फिलिपिनो) | स्वाहिली | हंगेरियन | चेक | स्लोवाक | रोमानियाई | बुल्गारियाई | सर्बियाई (सिरिलिक) | क्रोएशियाई | स्लोवेनियाई | यूक्रेनी | बर्मी (म्यांमार)

यदि आप अतिरिक्त अनुवाद चाहते हैं, तो समर्थित भाषाओं की सूची यहां दी गई है।

हमारे समुदाय में शामिल हों

हमारे पास AI के साथ सीखने की एक Discord श्रृंखला चल रही है। अधिक जानें और AI के साथ सीखने की श्रृंखला में 18 - 30 सितंबर, 2025 तक शामिल हों। आपको डेटा साइंस के लिए GitHub Copilot का उपयोग करने के टिप्स और ट्रिक्स मिलेंगे।

क्या आप एक छात्र हैं?

निम्नलिखित संसाधनों के साथ शुरुआत करें:

• स्टूडेंट हब पेज इस पेज पर आपको शुरुआती संसाधन, स्टूडेंट पैक और यहां तक कि मुफ्त प्रमाणपत्र वाउचर प्राप्त करने के तरीके मिलेंगे। यह एक ऐसा पेज है जिसे आप बुकमार्क करना चाहेंगे और समय-समय पर जांचना चाहेंगे क्योंकि हम कम से कम मासिक रूप से सामग्री बदलते हैं।
• Microsoft Learn Student Ambassadors एक वैश्विक छात्र एंबेसडर समुदाय में शामिल हों, यह Microsoft में आपका प्रवेश द्वार हो सकता है।

शुरुआत करना

पूर्ण शुरुआती: डेटा साइंस में नए हैं? हमारे शुरुआती-अनुकूल उदाहरण से शुरुआत करें! ये सरल, अच्छी तरह से टिप्पणी किए गए उदाहरण आपको पूरे पाठ्यक्रम में गहराई से जाने से पहले मूल बातें समझने में मदद करेंगे।

शिक्षक: हमने इस पाठ्यक्रम का उपयोग करने के लिए कुछ सुझाव शामिल किए हैं। हमें आपके फीडबैक की आवश्यकता है हमारे चर्चा मंच में!

छात्र: इस पाठ्यक्रम का उपयोग अपने आप करने के लिए, पूरे रिपॉजिटरी को फोर्क करें और अपने आप अभ्यास करें, प्री-लेक्चर क्विज़ से शुरुआत करें। फिर लेक्चर पढ़ें और बाकी गतिविधियों को पूरा करें। पाठों को समझकर प्रोजेक्ट बनाने की कोशिश करें बजाय समाधान कोड की नकल करने के; हालांकि, वह कोड प्रत्येक प्रोजेक्ट-उन्मुख पाठ में /solutions फ़ोल्डर में उपलब्ध है। एक और विचार यह हो सकता है कि दोस्तों के साथ एक अध्ययन समूह बनाएं और सामग्री को एक साथ पढ़ें। आगे की पढ़ाई के लिए, हम Microsoft Learn की सिफारिश करते हैं।

टीम से मिलें

Gif द्वारा मोहित जैसल

🎥 ऊपर दी गई छवि पर क्लिक करें इस प्रोजेक्ट और इसे बनाने वाले लोगों के बारे में वीडियो देखने के लिए!

शिक्षण दृष्टिकोण

हमने इस पाठ्यक्रम को बनाते समय दो शिक्षण सिद्धांतों को चुना है: यह सुनिश्चित करना कि यह प्रोजेक्ट-आधारित है और इसमें बार-बार क्विज़ शामिल हैं। इस श्रृंखला के अंत तक, छात्र डेटा साइंस के बुनियादी सिद्धांतों को सीख चुके होंगे, जिनमें नैतिक अवधारणाएं, डेटा तैयारी, डेटा के साथ काम करने के विभिन्न तरीके, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा विश्लेषण, डेटा साइंस के वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामले और अधिक शामिल हैं।

इसके अलावा, कक्षा से पहले एक कम-जोखिम वाला क्विज़ छात्र को एक विषय सीखने के इरादे की ओर ले जाता है, जबकि कक्षा के बाद दूसरा क्विज़ आगे की अवधारण सुनिश्चित करता है। इस पाठ्यक्रम को लचीला और मजेदार बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया था और इसे पूरे या आंशिक रूप से लिया जा सकता है। प्रोजेक्ट छोटे से शुरू होते हैं और 10 सप्ताह के चक्र के अंत तक धीरे-धीरे जटिल हो जाते हैं।

हमारा आचार संहिता, योगदान, अनुवाद दिशानिर्देश देखें। हम आपके रचनात्मक फीडबैक का स्वागत करते हैं!

प्रत्येक पाठ में शामिल हैं:

• वैकल्पिक स्केच नोट
• वैकल्पिक पूरक वीडियो
• प्री-लेसन वार्मअप क्विज़
• लिखित पाठ
• प्रोजेक्ट-आधारित पाठों के लिए, प्रोजेक्ट बनाने के लिए चरण-दर-चरण गाइड
• ज्ञान जांच
• एक चुनौती
• पूरक पढ़ाई
• असाइनमेंट
• पोस्ट-लेसन क्विज़

क्विज़ के बारे में एक नोट: सभी क्विज़ Quiz-App फोल्डर में संग्रहीत हैं, जिनमें कुल 40 क्विज़ हैं और प्रत्येक में तीन प्रश्न हैं। ये पाठों के भीतर लिंक किए गए हैं, लेकिन क्विज़ ऐप को लोकल रूप से चलाया जा सकता है या Azure पर डिप्लॉय किया जा सकता है; quiz-app फोल्डर में दिए गए निर्देशों का पालन करें। इन्हें धीरे-धीरे स्थानीयकृत किया जा रहा है।

🎓 शुरुआती लोगों के लिए आसान उदाहरण

डेटा साइंस में नए हैं? हमने आपके लिए एक विशेष उदाहरण डायरेक्टरी बनाई है, जिसमें सरल और अच्छी तरह से टिप्पणी की गई कोड शामिल है ताकि आप आसानी से शुरुआत कर सकें:

• 🌟 हैलो वर्ल्ड - आपका पहला डेटा साइंस प्रोग्राम
• 📂 डेटा लोड करना - डेटा सेट को पढ़ना और एक्सप्लोर करना सीखें
• 📊 सरल विश्लेषण - सांख्यिकी की गणना करें और पैटर्न खोजें
• 📈 मूलभूत विज़ुअलाइज़ेशन - चार्ट और ग्राफ बनाएं
• 🔬 वास्तविक दुनिया की परियोजना - शुरुआत से अंत तक पूरा वर्कफ़्लो

प्रत्येक उदाहरण में हर चरण को विस्तार से समझाने वाली टिप्पणियां शामिल हैं, जो इसे बिल्कुल शुरुआती लोगों के लिए आदर्श बनाती हैं!

👉 उदाहरणों से शुरुआत करें 👈

पाठ

शुरुआती लोगों के लिए डेटा साइंस: रोडमैप - @nitya द्वारा स्केच नोट

पाठ संख्या	विषय	पाठ समूह	सीखने के उद्देश्य	लिंक किया गया पाठ	लेखक
01	डेटा साइंस को परिभाषित करना	परिचय	डेटा साइंस के पीछे के बुनियादी अवधारणाओं को जानें और यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग और बड़े डेटा से कैसे संबंधित है।	पाठ वीडियो	Dmitry
02	डेटा साइंस नैतिकता	परिचय	डेटा नैतिकता की अवधारणाएं, चुनौतियां और ढांचे।	पाठ	Nitya
03	डेटा को परिभाषित करना	परिचय	डेटा को कैसे वर्गीकृत किया जाता है और इसके सामान्य स्रोत।	पाठ	Jasmine
04	सांख्यिकी और संभावना का परिचय	परिचय	डेटा को समझने के लिए संभावना और सांख्यिकी की गणितीय तकनीकें।	पाठ वीडियो	Dmitry
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	Christopher
06	NoSQL डेटा के साथ काम करना	डेटा के साथ काम करना	गैर-रिलेशनल डेटा का परिचय, इसके विभिन्न प्रकार और डॉक्यूमेंट डेटाबेस का अन्वेषण और विश्लेषण करने की मूल बातें।	पाठ	Jasmine
07	पायथन के साथ काम करना	डेटा के साथ काम करना	Pandas जैसी लाइब्रेरी का उपयोग करके डेटा अन्वेषण के लिए पायथन का उपयोग करने की मूल बातें। पायथन प्रोग्रामिंग की बुनियादी समझ की सिफारिश की जाती है।	पाठ वीडियो	Dmitry
08	डेटा तैयारी	डेटा के साथ काम करना	डेटा को साफ और बदलने के लिए तकनीकों पर चर्चा, ताकि गायब, गलत या अधूरी डेटा की चुनौतियों को संभाला जा सके।	पाठ	Jasmine
09	मात्राओं का विज़ुअलाइज़ेशन	डेटा विज़ुअलाइज़ेशन	Matplotlib का उपयोग करके पक्षी डेटा 🦆 को विज़ुअलाइज़ करना सीखें।	पाठ	Jen
10	डेटा वितरण का विज़ुअलाइज़ेशन	डेटा विज़ुअलाइज़ेशन	एक अंतराल के भीतर अवलोकन और रुझानों को विज़ुअलाइज़ करना।	पाठ	Jen
11	अनुपात का विज़ुअलाइज़ेशन	डेटा विज़ुअलाइज़ेशन	अलग-अलग और समूहित प्रतिशत को विज़ुअलाइज़ करना।	पाठ	Jen
12	संबंधों का विज़ुअलाइज़ेशन	डेटा विज़ुअलाइज़ेशन	डेटा सेट और उनके वेरिएबल्स के बीच कनेक्शन और सहसंबंध को विज़ुअलाइज़ करना।	पाठ	Jen
13	सार्थक विज़ुअलाइज़ेशन	डेटा विज़ुअलाइज़ेशन	आपकी विज़ुअलाइज़ेशन को प्रभावी समस्या समाधान और अंतर्दृष्टि के लिए मूल्यवान बनाने के लिए तकनीक और मार्गदर्शन।	पाठ	Jen
14	डेटा साइंस जीवनचक्र का परिचय	जीवनचक्र	डेटा साइंस जीवनचक्र का परिचय और डेटा प्राप्त करने और निकालने का पहला चरण।	पाठ	Jasmine
15	विश्लेषण करना	जीवनचक्र	डेटा साइंस जीवनचक्र के इस चरण में डेटा का विश्लेषण करने की तकनीकों पर ध्यान केंद्रित किया गया है।	पाठ	Jasmine
16	संचार	जीवनचक्र	डेटा साइंस जीवनचक्र के इस चरण में डेटा से अंतर्दृष्टि को इस तरह से प्रस्तुत करना शामिल है जो निर्णय निर्माताओं के लिए समझना आसान बनाता है।	पाठ	Jalen
17	क्लाउड में डेटा साइंस	क्लाउड डेटा	क्लाउड में डेटा साइंस और इसके लाभों का परिचय।	पाठ	Tiffany और Maud
18	क्लाउड में डेटा साइंस	क्लाउड डेटा	लो कोड टूल्स का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित करना।	पाठ	Tiffany और Maud
19	क्लाउड में डेटा साइंस	क्लाउड डेटा	Azure Machine Learning Studio के साथ मॉडल को डिप्लॉय करना।	पाठ	Tiffany और Maud
20	वास्तविक दुनिया में डेटा साइंस	वास्तविक दुनिया में	वास्तविक दुनिया में डेटा साइंस संचालित परियोजनाएं।	पाठ	Nitya

GitHub Codespaces

Codespace में इस सैंपल को खोलने के लिए इन चरणों का पालन करें:

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 दस्तावेज़ देखें।

VSCode Remote - Containers

अपने लोकल मशीन और VSCode का उपयोग करके इस रिपॉजिटरी को कंटेनर में खोलने के लिए इन चरणों का पालन करें:

1. यदि यह पहली बार है जब आप डेवलपमेंट कंटेनर का उपयोग कर रहे हैं, तो कृपया सुनिश्चित करें कि आपका सिस्टम शुरुआती दस्तावेज़ में प्री-रिक्वायरमेंट्स को पूरा करता है (जैसे Docker इंस्टॉल हो)।

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

नोट: आंतरिक रूप से, यह Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... कमांड का उपयोग करेगा ताकि स्रोत कोड को लोकल फाइल सिस्टम के बजाय Docker वॉल्यूम में क्लोन किया जा सके। वॉल्यूम कंटेनर डेटा को बनाए रखने के लिए पसंदीदा तंत्र हैं।

या लोकल रूप से क्लोन की गई या डाउनलोड की गई रिपॉजिटरी खोलें:

• इस रिपॉजिटरी को अपने लोकल फाइल सिस्टम पर क्लोन करें।
• F1 दबाएं और Remote-Containers: Open Folder in Container... कमांड चुनें।
• इस फोल्डर की क्लोन की गई कॉपी चुनें, कंटेनर के शुरू होने का इंतजार करें, और चीजों को आजमाएं।

ऑफलाइन एक्सेस

आप इस दस्तावेज़ को Docsify का उपयोग करके ऑफलाइन चला सकते हैं। इस रिपॉजिटरी को फोर्क करें, अपने लोकल मशीन पर Docsify इंस्टॉल करें, फिर इस रिपॉजिटरी के रूट फोल्डर में docsify serve टाइप करें। वेबसाइट आपके लोकलहोस्ट पर पोर्ट 3000 पर सर्व की जाएगी: localhost:3000।

नोट, नोटबुक्स Docsify के माध्यम से रेंडर नहीं होंगे, इसलिए जब आपको नोटबुक चलाने की आवश्यकता हो, तो इसे अलग से VS Code में पायथन कर्नेल चलाते हुए करें।

अन्य पाठ्यक्रम

हमारी टीम अन्य पाठ्यक्रम भी तैयार करती है! देखें:

• शुरुआती लोगों के लिए Edge AI
• शुरुआती लोगों के लिए AI एजेंट्स
• शुरुआती लोगों के लिए जनरेटिव AI
• शुरुआती लोगों के लिए जनरेटिव AI .NET
• जावास्क्रिप्ट के साथ जनरेटिव AI
• जावा के साथ जनरेटिव AI
• शुरुआती लोगों के लिए AI
• शुरुआती लोगों के लिए डेटा साइंस
• शुरुआती लोगों के लिए Bash
• शुरुआती लोगों के लिए मशीन लर्निंग
• शुरुआती लोगों के लिए साइबर सुरक्षा
• शुरुआती लोगों के लिए वेब डेव
• शुरुआती लोगों के लिए IoT
• शुरुआती लोगों के लिए मशीन लर्निंग
• शुरुआती लोगों के लिए XR विकास
• AI पेयर प्रोग्रामिंग के लिए GitHub Copilot में महारत हासिल करना
• शुरुआती लोगों के लिए XR विकास
• C#/.NET डेवलपर्स के लिए GitHub Copilot में महारत हासिल करना
• अपना खुद का Copilot एडवेंचर चुनें

सहायता प्राप्त करना

यदि आप फंस जाते हैं या AI ऐप्स बनाने के बारे में कोई प्रश्न हैं, तो शामिल हों:

यदि आपको उत्पाद प्रतिक्रिया देनी है या निर्माण के दौरान त्रुटियां आती हैं, तो यहां जाएं:

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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 प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में उपलब्ध मूल दस्तावेज़ को आधिकारिक 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 उत्तरदायी नहीं हैं।