2026 में Excel उपयोगकर्ताओं के लिए pandas, NumPy और scikit-learn सीखने के बेहतरीन कोर्स

4. Python in Excel 2025 Masterclass for Data Science - Udemy

Udemy पर Alexander Hagmann का Python in Excel 2025 Masterclass for Data Science उन विश्लेषकों के लिए उपयुक्त विकल्प है जो वर्कबुक छोड़े बिना Python का उपयोग करना चाहते हैं।

• स्तर: बुनियादी Excel और Python कोडिंग कौशल आवश्यक
• समय: कुल लंबाई 7घं 34मि
• लागत: $19.99
• सर्वोत्तम हेतु: Excel सेल्स के अंदर pandas और scikit-learn चलाना

यह पाठ्यक्रम Microsoft के Python in Excel फीचर का उपयोग करता है ताकि आप कोशिकाओं में सीधे pandas, seaborn, और scikit-learn कोड लिख सकें—फिल्म राजस्व, Dow Jones स्टॉक कीमतें, और ओलंपिक मेडल तालिकाओं पर आधारित प्रोजेक्ट्स के साथ। इसकी Udemy पेज पर 261 रेटिंग्स के आधार पर 5 में से 4.2 की रेटिंग सूचीबद्ध है, और 12 नवंबर, 2026 को हमारे जांचने के समय यह US में $19.99 सूचीबद्ध था।

शर्तें आवश्यकताओं में हैं: Microsoft 365 सब्सक्रिप्शन वाला Windows डेस्कटॉप (Mac या Linux नहीं), साथ ही आरंभ करने से पहले बुनियादी Python कौशल। जो Excel उपयोगकर्ता शून्य से शुरू कर रहे हैं, उन्हें पहले Introduction to Python लेना चाहिए।

हमारी पसंद: DataCamp का Introduction to Python से शुरू करें—यह Associate Data Scientist in Python ट्रैक का पहला कोर्स है। यदि आपके काम का अधिकांश भाग लुकअप्स पर आधारित है, तो Pandas Joins for Spreadsheet Users जोड़ें।

सर्वश्रेष्ठ pandas, NumPy और scikit-learn कोर्स

pandas, NumPy, और scikit-learn सीखने का सबसे अच्छा तरीका उसी क्रम में है जिसमें आप उनका उपयोग करेंगे: डेटा को साफ़ और रेशेप करने के लिए pandas, अंदरूनी arrays के लिए NumPy, फिर मॉडलिंग के लिए scikit-learn। एक ट्रैक अधिकांश चीजें कवर करता है, और 3 अलग-अलग कोर्स प्रत्येक लाइब्रेरी को अलग-अलग कवर करते हैं।

1. Associate Data Scientist in Python - DataCamp

DataCamp का Associate Data Scientist in Python ट्रैक आपके पहले DataFrame से लेकर आपके पहले मशीन लर्निंग मॉडल तक पहुँचने का सर्वोत्तम एकल मार्ग है।

• स्तर: 23 कोर्स
• समय: 90 घंटे
• लागत: Premium में शामिल
• सर्वोत्तम हेतु: pandas और scikit-learn को एक ही योजना में सीखना

यह ट्रैक Data Manipulation with pandas, Joining Data with pandas, सांख्यिकी, Matplotlib और seaborn, फिर Supervised Learning with scikit-learn और Unsupervised Learning in Python को जोड़ता है। यह DataCamp के Data Scientist Certification के Associate स्तर के लिए भी आपको तैयार करता है।

2. Data Manipulation with pandas - DataCamp

DataCamp का Data Manipulation with pandas ऐसे विश्लेषकों के लिए सर्वश्रेष्ठ एकल pandas कोर्स है जो पहले से थोड़ी बहुत Python जानते हैं।

• स्तर: शुरुआती
• समय: 4 घंटे
• लागत: पहला पाठ निःशुल्क, फिर Premium में शामिल
• सर्वोत्तम हेतु: वे pandas कौशल जो फ़िल्टर, सॉर्ट और पिवट टेबल्स की जगह लेते हैं

आप डेटा आयात और साफ़ करते हैं, सार-सांख्यिकी की गणना करते हैं, और त्वरित चार्ट बनाते हैं—जो एक विश्लेषक हर हफ्ते Excel में अधिकांशतः करता है। Data Manipulation with pandas को DataCamp के AI tutor के साथ भी लिया जा सकता है, जो हर शिक्षार्थी की भूमिका, कौशल स्तर और लक्ष्यों के आधार पर विशिष्ट पाठ बनाता है।

3. Introduction to NumPy - DataCamp

DataCamp का Introduction to NumPy उन arrays को समझने के लिए सर्वश्रेष्ठ कोर्स है जिन पर pandas और scikit-learn चलते हैं।

• स्तर: शुरुआती
• समय: 4 घंटे
• लागत: पहला पाठ निःशुल्क, फिर Premium में शामिल
• सर्वोत्तम हेतु: Arrays और वेक्टराइज़्ड कैलकुलेशन

आप New York City tree census का उपयोग करते हुए arrays बनाते, सॉर्ट, फ़िल्टर और अपडेट करते हैं—जो कॉलम-दर-कॉलम बड़े वर्कशीट पर काम करने जैसा लगता है। अधिकांश Excel विश्लेषक इसे अपने पहले pandas कोर्स के बाद लेते हैं, जब arrays उनके pandas कोड में दिखने लगते हैं।

4. Supervised Learning with scikit-learn - DataCamp

DataCamp का Supervised Learning with scikit-learn उन विश्लेषकों के लिए सर्वश्रेष्ठ पहला scikit-learn कोर्स है जो सिर्फ रिपोर्ट नहीं, बल्कि भविष्यवाणी चाहते हैं।

• स्तर: इंटरमीडिएट
• समय: 4 घंटे
• लागत: पहला पाठ निःशुल्क, फिर Premium में शामिल
• सर्वोत्तम हेतु: आपके पहले वर्गीकरण और प्रतिगमन मॉडल

यह वास्तविक दुनिया के डेटासेट्स पर काम करता है और इसे Wayflyer के वरिष्ठ डेटा विश्लेषक George Boorman पढ़ाते हैं, इसलिए उदाहरण शोध समस्याओं की बजाय व्यावसायिक प्रश्नों की ओर झुकते हैं। इसे तब लें जब pandas सहज लगने लगे।

किसी target कॉलम के बिना ग्राहकों या उत्पादों को समूहबद्ध करने के लिए, Unsupervised Learning in Python scikit-learn और SciPy के साथ क्लस्टरिंग और डाइमेंशन रिडक्शन को कवर करता है।

हमारी पसंद: यदि आप एक ही योजना का पालन करना चाहते हैं तो DataCamp का Associate Data Scientist in Python लें। यदि आप चुन-चुनकर लेना पसंद करते हैं, तो Data Manipulation with pandas, फिर Supervised Learning with scikit-learn कार्यरत मॉडल तक सबसे छोटा मार्ग है।

प्रमाणपत्र सहित सर्वश्रेष्ठ Python डेटा साइंस कोर्स

प्रमाणपत्र सहित सर्वश्रेष्ठ Python डेटा साइंस कोर्स इस पर निर्भर करता है कि आप DataCamp की भूमिका-आधारित परीक्षाएं चाहते हैं या प्रदाता-ब्रांडेड सर्टिफिकेट। DataCamp के ट्रैक्स समयबद्ध और व्यावहारिक परीक्षाओं के लिए तैयार करते हैं, जबकि IBM और Google Coursera के माध्यम से प्रोफेशनल सर्टिफिकेट जारी करते हैं।

1. Data Analyst in Python - DataCamp

DataCamp का Data Analyst in Python ट्रैक उन Excel विश्लेषकों के लिए सर्वोत्तम प्रमाणन मार्ग है जो विश्लेषक ही रहना चाहते हैं, बस Python के साथ।

• स्तर: 9 कोर्स
• समय: 36 घंटे
• लागत: Premium में शामिल
• सर्वोत्तम हेतु: Python क्रेडेंशियल चाहने वाले विश्लेषक

यह ट्रैक DataCamp के Data Analyst Certification के लिए तैयार करता है: समयबद्ध परीक्षाएं DA101 (2 घंटे) और DA201 (1 घंटा) तथा व्यावहारिक परीक्षा DA601P, जिसे 30 दिनों के भीतर पूरा किया जाता है। प्रमाणन Premium में शामिल है और 2 वर्षों के लिए मान्य रहता है।

एक छोटे प्रथम क्रेडेंशियल के लिए, Python Data Fundamentals आपको Python Data Associate प्रमाणन के लिए तैयार करता है—एक समयबद्ध परीक्षा (PY101) और एक व्यावहारिक परीक्षा (PY501P)।

2. Data Scientist in Python - DataCamp

DataCamp का Data Scientist in Python ट्रैक सर्वोत्तम प्रमाणन मार्ग है जब pandas और scikit-learn अब आपके लिए नए न रहें।

• स्तर: 9 कोर्स
• समय: 26 घंटे
• लागत: Premium में शामिल
• सर्वोत्तम हेतु: डेटा साइंटिस्ट भूमिकाओं का लक्ष्य रखने वाले विश्लेषक

यह आपको DataCamp के Data Scientist Certification के Data Scientist स्तर (DS101, DS201 और व्यावहारिक DS601P) के लिए तैयार करता है और वह जोड़ता है जो विश्लेषक नौकरियों में कम ही मांगा जाता है: SQL, Git, Python पैकेज और मशीन लर्निंग के लिए प्रीप्रोसेसिंग। यदि आप अभी भी लाइब्रेरियों में नए हैं, तो पहले Associate Data Scientist in Python ट्रैक लें।

3. IBM Data Science Professional Certificate - IBM

Coursera पर IBM का Data Science Professional Certificate एक प्रसिद्ध शुरुआती क्रेडेंशियल है जो सभी 3 लाइब्रेरियों को कवर करता है।

• स्तर: शुरुआती स्तर, पूर्व अनुभव आवश्यक नहीं
• समय: 10 घंटे प्रति सप्ताह की दर से 4 महीने
• लागत: Coursera Plus में शामिल
• सर्वोत्तम हेतु: 12-कोर्स श्रृंखला से ब्रांड-नेम सर्टिफिकेट

इसके Coursera पेज पर 12 कोर्स में pandas, NumPy, Matplotlib, seaborn, scikit-learn और SciPy जैसी लाइब्रेरियाँ सूचीबद्ध हैं, और किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं बताई गई है। यह एकल ट्रैक की तुलना में बड़ा कमिटमेंट है, और पेज पर 10 घंटे प्रति सप्ताह की दर से 4 महीने सूचीबद्ध हैं।

4. Google Advanced Data Analytics Professional Certificate - Google

Coursera पर Google का Advanced Data Analytics Professional Certificate उन विश्लेषकों के लिए अच्छा क्रेडेंशियल हो सकता है जिनके पास पहले से Google का एंट्री-लेवल सर्टिफिकेट है।

• स्तर: उन्नत स्तर, अनुशंसित अनुभव
• समय: 10 घंटे प्रति सप्ताह की दर से 6 महीने
• लागत: Coursera Plus में शामिल
• सर्वोत्तम हेतु: प्रतिगमन और मशीन लर्निंग में आगे बढ़ते विश्लेषक

इसके Coursera पेज में इसे Google Data Analytics Certificate के स्नातकों के लिए डिज़ाइन बताया गया है, जो 7 कोर्स में सांख्यिकीय विश्लेषण, Python, प्रतिगमन मॉडल और मशीन लर्निंग कवर करता है। जिन Excel उपयोगकर्ताओं के पास यह पृष्ठभूमि नहीं है, उन्हें शुरुआत कठिन लगेगी, और DataCamp की तुलना में कोर्स कम इंटरैक्टिव हैं।

हमारी पसंद: DataCamp का Data Analyst in Python एक Excel विश्लेषक के लिए Python की ओर बढ़ते समय सबसे प्रत्यक्ष क्रेडेंशियल है। यदि आपके लिए परीक्षा-आधारित कौशल प्रमाण से अधिक ब्रांड-नेम सर्टिफिकेट मायने रखता है, तो IBM का Data Science Professional Certificate चुनें।

सर्वश्रेष्ठ निःशुल्क pandas, NumPy और scikit-learn कोर्स

सर्वश्रेष्ठ निःशुल्क pandas कोर्स Kaggle Learn का Pandas कोर्स है, और Kaggle का Intro to Machine Learning सर्वश्रेष्ठ अगला निःशुल्क कदम है। DataCamp के प्रारंभिक Python कोर्स पहले पाठ के साथ निःशुल्क खुलते हैं, जो यह देखने के लिए पर्याप्त है कि प्रारूप आपको उपयुक्त लगता है या नहीं।

1. Pandas - Kaggle Learn

Kaggle Learn का Pandas कोर्स ब्राउज़र में pandas का अभ्यास करने का सर्वश्रेष्ठ निःशुल्क तरीका है।

• स्तर: बुनियादी Python ज्ञान मानता है
• समय: 4 घंटे
• लागत: कोई लागत नहीं, सभी Kaggle Learn कोर्स की तरह
• सर्वोत्तम हेतु: सर्टिफिकेट सहित निःशुल्क pandas अभ्यास

इसके 6 पाठ एक छोटे ट्यूटोरियल को एक अभ्यास नोटबुक के साथ जोड़ते हैं—डेटा पढ़ने और लिखने से लेकर टेबल्स को समूहबद्ध करने, सॉर्ट करने और संयोजित करने तक। यह पहले Kaggle का अपना Python कोर्स मानता है, और आपके लिए Excel आदतों का अनुवाद नहीं करता।

2. Intro to Machine Learning - Kaggle Learn

Kaggle Learn का Intro to Machine Learning एक मॉडल बनाने और मान्य करने की सर्वश्रेष्ठ निःशुल्क पहली झलक है।

• स्तर: इंटरमीडिएट
• समय: 3 घंटे
• लागत: कोई लागत नहीं, सभी Kaggle Learn कोर्स की तरह
• सर्वोत्तम हेतु: pandas के बाद पहला निःशुल्क मॉडल

इसके 7 पाठ इस बात से शुरू होते हैं कि मॉडल कैसे काम करते हैं, फिर मॉडल वैलिडेशन, अंडरफिटिंग और ओवरफिटिंग से लेकर रैंडम फॉरेस्ट तक। यह छोटा है, इसलिए scikit-learn में पूर्ण आधार की बजाय पहले मॉडल की अपेक्षा करें।

3. Introduction to Python और Python for Spreadsheet Users, पाठ 1 - DataCamp

DataCamp के Introduction to Python और Python for Spreadsheet Users के पहले पाठ निःशुल्क हैं, जिसके लिए कोई सब्सक्रिप्शन आवश्यक नहीं।

• स्तर: शुरुआती
• समय: प्रति निःशुल्क पाठ लगभग 1 घंटा
• लागत: निःशुल्क
• सर्वोत्तम हेतु: यह परखना कि इंटरएक्टिव लर्निंग आपको सूट करती है या नहीं

निःशुल्क पहला पाठ पूरा कोर्स नहीं है, लेकिन यह आपकी पहली Python पंक्तियाँ लिखने और यह देखने के लिए पर्याप्त है कि इंटरएक्टिव प्रारूप आपको अनुकूल लगता है या नहीं। DataCamp के निःशुल्क ट्यूटोरियल बाकी चीजें भरते हैं—Python in Excel ट्यूटोरियल से लेकर ऊपर लिंक किए गए pandas गाइड तक।

हमारी पसंद: Kaggle Learn का निःशुल्क Pandas कोर्स सर्वश्रेष्ठ निःशुल्क विकल्प है, जिसके बाद इसका Intro to Machine Learning कोर्स आता है। स्प्रेडशीट आदतों पर आधारित कोर्स आज़माने के लिए Introduction to Python और Python for Spreadsheet Users के निःशुल्क पहले पाठ का उपयोग करें।

हमने ये Python डेटा साइंस कोर्स कैसे चुने

हमने यह सूची उन विश्लेषकों के लिए बनाई है जो Excel से Python पर आ रहे हैं, न कि उन प्रोग्रामर्स के लिए जो कोई लाइब्रेरी जोड़ रहे हैं।

• हमने ऊपर दर्शाई तारीख पर प्रत्येक रेटिंग, समीक्षा संख्या और शिक्षार्थी संख्या को लाइव सत्यापित किया।
• हम 200 से कम समीक्षाओं वाले किसी भी कोर्स के लिए स्कोर नहीं दिखाते; उन्हें "New" के रूप में चिह्नित किया जाता है।
• ट्रैक रेटिंग्स ट्रैक के भीतर कोर्सेज़ में समीक्षा-वेटेड औसत के रूप में गणना की जाती हैं, न कि ट्रैक पेज की अपनी रेटिंग के रूप में।
• हमने पिछले 18 महीनों में अपडेटेड सामग्री वाले कोर्स को प्राथमिकता दी।
• हमने प्रविष्टियों को प्रत्येक लक्ष्य से प्रासंगिकता के आधार पर पहले, फिर नवीनता के आधार पर रैंक किया—रेटिंग या लोकप्रियता के आधार पर नहीं।
• जहाँ भी अन्य प्रदाताओं के कोर्स बेहतर विकल्प हैं, हमने उन्हें शामिल किया और ऐसा कहा।
• हमने उन कोर्स को तरजीह दी जो स्प्रेडशीट कार्यों (पिवट टेबल्स, लुकअप्स, Excel फाइलें) से शुरू होते हैं, सामान्य प्रोग्रामिंग कोर्स पर नहीं।

अंतिम विचार

यदि आप Excel से आ रहे हैं और आपके पास कोडिंग पृष्ठभूमि नहीं है, तो DataCamp के Introduction to Python से शुरू करें और Associate Data Scientist in Python ट्रैक तक जारी रखें। ट्रैक उसी कोर्स से शुरू होता है, इसलिए मिलकर वे पूरा सवाल कवर करते हैं: Python की बुनियादी बातें, फिर एक ही योजना में pandas और scikit-learn मॉडल—साथ में Introduction to NumPy। यदि स्प्रेडशीट तुलना से आपको सीखने में मदद मिलती है, तो Python for Spreadsheet Users इसे शुरू करने से पहले या साथ में लें।

जिन विश्लेषकों को क्रेडेंशियल की आवश्यकता है, उन्हें Data Analyst in Python लेना चाहिए, और जिनका बजट शून्य है उन्हें Kaggle Learn के निःशुल्क Pandas कोर्स से शुरू करना चाहिए। आप जहाँ से भी शुरू करें, अपने काम की एक वास्तविक वर्कबुक चुनें और आगे बढ़ते हुए उसे pandas में फिर से बनाएँ। यह किसी भी एकल कोर्स से अधिक सिखाता है।