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कोर्स

इंटरमीडिएट Python

बेसिक4 घंटे

Matplotlib से विज़ुअलाइज़ेशन बनाकर और pandas से DataFrames को संभालकर अपने डेटा विज्ञान कौशल बढ़ाएँ।

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कोर्स विवरण

अपनी Python कौशल में सुधार करें

डेटा विज्ञान के किसी भी महत्वाकांक्षी अभ्यासकर्ता के लिए Python सीखना बेहद जरूरी है। Matplotlib के फ़ंक्शनों के साथ वास्तविक डेटा को विज़ुअलाइज़ करना सीखें और dictionary तथा pandas DataFrame जैसी डेटा संरचनाओं से परिचित हों। यह चार घंटे का मध्यवर्ती पाठ्यक्रम आपको अपनी मौजूदा Python कौशल को आगे बढ़ाने और नए Python अनुप्रयोगों तथा फ़ंक्शनों का अन्वेषण करने में मदद करेगा, जो आपके कौशल-भंडार को बढ़ाते हैं और आपको अधिक कुशलता से काम करने में सहायता करते हैं।

Python डिक्शनरी और pandas का उपयोग करना सीखें

डिक्शनरी Python सूचियों का एक विकल्प प्रदान करती हैं, जबकि pandas डेटा फ़्रेम सारणीबद्ध डेटा के साथ काम करने का सबसे लोकप्रिय तरीका है। इस पाठ्यक्रम के दूसरे अध्याय में, आप जानेंगे कि आप डेटासेट कैसे बना और संशोधित कर सकते हैं, और इन संरचनाओं का उपयोग करके उन्हें कैसे एक्सेस कर सकते हैं। पूरे पाठ्यक्रम में व्यावहारिक अभ्यास आपको प्रत्येक क्षेत्र में आत्मविश्वास बनाने में मदद करेगा।

Python Boolean Logic और Python Loops का अन्वेषण करें

इस पाठ्यक्रम के दूसरे भाग में, आप लॉजिक, कंट्रोल फ्लो, फ़िल्टरिंग और लूप्स पर नज़र डालेंगे। ये फ़ंक्शन Python प्रोग्रामों में निर्णय-निर्माण को नियंत्रित करने में मदद करते हैं और आपके डेटा के साथ अधिक ऑपरेशन्स करने में आपकी सहायता करते हैं, जिसमें दोहराए जाने वाले कथन शामिल हैं। आप पाठ्यक्रम को हैकर सांख्यिकी का उपयोग करके दांव जीतने की अपनी संभावनाओं की गणना करने के लिए अपनी सभी नई कौशलों को लागू करके पूरा करेंगे।

सभी अध्याय पूरे करने के बाद, आप अपनी नई कौशलों को अपने काम, नए करियर, या व्यक्तिगत प्रोजेक्ट में लागू करने के लिए तैयार होंगे, और अधिक उन्नत Python सीखने की ओर बढ़ने के लिए भी तैयार होंगे।

पूर्वापेक्षाएँ

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

1

Matplotlib

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन उभरते डेटा साइंटिस्ट्स के लिए एक अहम स्किल है। Matplotlib सार्थक और समझ में आने वाले plots बनाना आसान बनाता है। इस चैप्टर में, आप अलग‑अलग तरह के plots बनाना और उन्हें ऐसा कस्टमाइज़ करना सीखेंगे कि वे और आकर्षक और interpret करने में आसान हों।
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2

Dictionaries और Pandas

Dictionary, जो Python list का एक विकल्प है, और pandas DataFrame, जो Python में टैब्युलर डेटा पर काम करने का de facto standard है, के बारे में सीखें। आप डेटासेट्स बनाकर और बदलकर हैंड्स‑ऑन प्रैक्टिस करेंगे, और सीखेंगे कि इन डेटा स्ट्रक्चर्स से अपनी ज़रूरत की जानकारी कैसे एक्सेस करें।
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3

Logic, Control Flow और Filtering

Boolean logic, Python प्रोग्राम्स में decision‑making की नींव है। अलग‑अलग comparison operators के बारे में सीखें, उन्हें Boolean operators के साथ कैसे जोड़ा जाए, और control structures में Boolean outcomes का उपयोग कैसे करें। आप यह भी सीखेंगे कि pandas DataFrames में logic का उपयोग करके डेटा को कैसे filter करें।
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5

केस स्टडी: Hacker Statistics

यह चैप्टर आपको इस कोर्स में सीखे गए सभी कॉन्सेप्ट्स को लागू करने देगा। आप hacker statistics का उपयोग करके किसी शर्त को जीतने की अपनी संभावनाएँ निकालेंगे। competitive edge पाने के लिए random number generators, loops, और Matplotlib का उपयोग करें!
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