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कोर्स

pandas के साथ Data Manipulation

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PythonData Manipulation4 घंटे - 6 घंटे4,850 XP550K+उपलब्धि प्रमाणपत्र

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कोर्स विवरण

pandas दुनिया की सबसे लोकप्रिय Python लाइब्रेरी है, जिसका उपयोग data manipulation से लेकर data analysis तक हर चीज़ के लिए किया जाता है। इस कोर्स में, आप सीखेंगे कि DataFrames को कैसे manipulate किया जाता है—वास्तविक दुनिया के datasets को analysis के लिए extract, filter, और transform करके। pandas का उपयोग करते हुए आप data science के सभी core concepts को explore करेंगे। Walmart की sales figures और global temperature time series समेत real-world data के साथ, आप सीखेंगे कि data कैसे import करें, साफ करें, आँकड़े (statistics) निकालें, और visualizations बनाएँ—pandas की मदद से Python की शक्ति को और बढ़ाएँ! वीडियो में live transcripts मौजूद हैं, जिन्हें आप वीडियो के नीचे बाएँ कोने में "Show transcript" पर क्लिक करके देख सकते हैं। कोर्स का glossary दाएँ तरफ resources सेक्शन में मिल जाएगा। CPE credits प्राप्त करने के लिए आपको कोर्स पूरा करना होगा और qualified assessment में 70% स्कोर हासिल करना होगा। आप दाएँ तरफ CPE credits callout पर क्लिक करके assessment पर जा सकते हैं।

पूर्वापेक्षाएँ

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

1

डेटा एकत्रीकरण

  • सारांश मान

    आप योग (totals), औसत (averages), और गिनती (counts) जैसे मुख्य आँकड़ों की गणना करके डेटा को समराइज़ करना सीखेंगे, जिससे आप रॉ डेटा (raw data) से सार्थक जानकारी (meaningful insights) प्राप्त करने में सक्षम होंगे।

  • एक ग्रुपिंग कॉलम

    आप summary statistics को categories के आधार पर विभाजित करना सीखेंगे, जिससे आप विभिन्न समूहों के metrics की तुलना कर सकेंगे और अपने डेटा में patterns खोज सकेंगे।

  • मल्टीपल ग्रुपिंग कॉलम्स

    आप एक साथ कई dimensions में डेटा का विश्लेषण करना सीखेंगे, जिससे आप एक साथ कई categories में summaries को विभाजित करके सूक्ष्म patterns की खोज कर पाएंगे।

2

डेटा रूपांतरण

  • बुनियादी रूपांतरण

    आप मौजूदा डेटा से वैल्यूज को कंबाइन और कैलकुलेट करके नए columns बनाना सीखेंगे, जिससे आप ऐसे ratios और अन्य metrics प्राप्त कर सकेंगे जो ओरिजिनल dataset में उपलब्ध नहीं हैं।

  • जटिल रूपांतरण

    आप multi-step calculations को हैंडल करना और totals के percentages कैलकुलेट करना सीखेंगे, जिससे आप ऐसे complex metrics बना सकेंगे जो intermediate results पर निर्भर करते हैं।

3

डेटा फ़िल्टरिंग

  • बुनियादी फ़िल्टरिंग

    आप शर्तों (conditions) के आधार पर अपने डेटा से विशिष्ट पंक्तियों को निकालना सीखेंगे, जिससे आप अपने विश्लेषण को प्रासंगिक सबसेट (subsets) पर केंद्रित कर सकेंगे और मिसिंग वैल्यूज़ (missing values) तथा टेक्स्ट पैटर्न (text patterns) को हैंडल कर सकेंगे।

  • एकाधिक शर्तें

    आप एक साथ कई criteria का उपयोग करके डेटा को filter करना सीखेंगे, जिससे आप AND और OR logic के साथ conditions को जोड़कर अपनी ज़रूरत की सटीक rows को निकाल सकेंगे।

  • जटिल फ़िल्टरिंग

    आप जटिल filtering को कंडीशन्स को अलग-अलग columns में विभाजित करके सरल बनाना सीखेंगे, और filter result के विपरीत परिणाम निकालना सीखेंगे, जिससे आपका analysis अधिक पारदर्शी और सत्यापन योग्य बनेगा।

4

सशर्त संक्रियाएँ

  • सशर्त रूपांतरण

    आप विशिष्ट स्थितियों के आधार पर विभिन्न गणनाएँ लागू करना सीखेंगे, जिससे आप वैल्यूज़ को मानकीकृत (standardize) करने, डेटा को श्रेणियों में वर्गीकृत करने और अपने डेटा के भीतर विभिन्न परिदृश्यों को संभालने में सक्षम होंगे।

  • सशर्त एग्रीगेशन

    आप ऐसे सारांश (summaries) कैलकुलेट करना सीखेंगे जिनमें केवल विशिष्ट मानदंडों (criteria) को पूरा करने वाली वैल्यूज़ शामिल हों, जिससे आप प्रत्येक ग्रुप के भीतर "केवल विलंबित उड़ानों का औसत" जैसे बारीक मेट्रिक्स (metrics) की गणना कर सकेंगे।

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