मुख्य सामग्री पर जाएं
होमPython

कोर्स

Python में Statistics परिचय

मध्यमकौशल स्तर
अपडेट किया गया 02/2026
Python से सांख्यिकीय कौशल बढ़ाएँ और डेटा इकट्ठा, विश्लेषण व सटीक निष्कर्ष निकालना सीखें।
मुफ़्त में पाठ्यक्रम शुरू करें
PythonProbability & Statistics
4 घंटे
15 वीडियो
54 अभ्यास
4,250 XP
180K+
उपलब्धि का प्रमाण पत्र

अपना मुफ़्त खाता बनाएं

Google के साथ जारी रखेंअधिक विकल्प दिखाएँ

या


जारी रखने पर, आप हमारी उपयोग की शर्तें, हमारी गोपनीयता नीति को स्वीकार करते हैं और यह भी कि आपका डेटा संयुक्त राज्य अमेरिका में संग्रहीत किया जाता है।

हजारों कंपनियों के शिक्षार्थियों द्वारा पसंद किया गया

Group

टीम को ट्रेनिंग देना चाहते हैं?

व्यवसाय के लिए आज़माएँ

पाठ्यक्रम विवरण

Statistics वह विधा है जिसमें आप डेटा को इकट्ठा करते हैं, उसका विश्लेषण करते हैं, और उनसे निष्कर्ष निकालते हैं। यह एक बेहद उपयोगी टूल है जिसकी मदद से आप भविष्य की झलक पा सकते हैं और कई तरह के सवालों के उत्तर का अनुमान लगा सकते हैं। उदाहरण के लिए, कोई व्यक्ति आपका प्रोडक्ट खरीदेगा इसकी संभावना क्या है, आपकी सपोर्ट टीम को कितनी कॉल्स मिलेंगी, और 95% आबादी के लिए आपको कितने जींस साइज़ बनाने चाहिए? इस कोर्स में, आप अपने सांख्यिकीय कौशल को बढ़ाते हुए ऐसे ही सवालों के जवाब निकालना सीखेंगे। आप औसत निकालना, scatterplots से संख्यात्मक मानों के बीच संबंध दिखाना, और correlation की गणना करना सीखेंगे। आप probability पर भी काम करेंगे, जो सांख्यिकीय तर्क का आधार है, और सीखेंगे कि Python का उपयोग करके अच्छी तरह डिज़ाइन किया गया अध्ययन कैसे करें ताकि आप अपने निष्कर्ष खुद डेटा से निकाल सकें।वीडियो में लाइव ट्रांसक्रिप्ट उपलब्ध हैं जिन्हें आप वीडियो के नीचे-बाएँ दिए गए "Show transcript" पर क्लिक करके देख सकते हैं। कोर्स का glossary दाएँ ओर resources सेक्शन में मिल जाएगा। CPE क्रेडिट पाने के लिए आपको कोर्स पूरा करना होगा और qualified assessment में 70% स्कोर हासिल करना होगा। आप दाएँ ओर CPE credits कॉलआउट पर क्लिक करके assessment तक पहुँच सकते हैं।

पूर्व आवश्यकताएं

Data Manipulation with pandas
1

Summary Statistics

Summary statistics आपको बड़े डेटासेट्स को संक्षेप में समेटकर मुख्य बातें उजागर करने के टूल्स देता है। इस चैप्टर में, आप mean, median, और standard deviation सहित summary statistics का पता लगाएंगे और उन्हें सही तरीके से interpret करना सीखेंगे। आप अपनी critical thinking स्किल्स भी विकसित करेंगे, जिससे आप अपने डेटा के लिए सबसे उपयुक्त summary statistics चुन पाएँगे।
अध्याय शुरू करें
2

Random Numbers and Probability

इस चैप्टर में, आप random samples जनरेट करना और probability से chance को मापना सीखेंगे। आप रियल-वर्ल्ड सेल्स डेटा के साथ काम करके किसी salesperson के सफल होने की probability की गणना करेंगे। अंत में, आप binary outcomes वाली घटनाओं को मॉडल करने के लिए binomial distribution का उपयोग करेंगे।
अध्याय शुरू करें
3

More Distributions and the Central Limit Theorem

अब बारी है statistics की सबसे महत्वपूर्ण probability distributions में से एक, normal distribution, को समझने की। आप normal distributions को प्लॉट करने के लिए histograms बनाएँगे और central limit theorem को समझेंगे। फिर आप अपनी statistical functions की समझ को बढ़ाते हुए Poisson, exponential, और t-distributions को अपने टूलकिट में जोड़ेंगे।
अध्याय शुरू करें
4

Correlation and Experimental Design

इस चैप्टर में, आप दो वैरिएबल्स के बीच linear relationship की ताकत को मापना सीखेंगे, और जानेंगे कि confounding variables कैसे दो अन्य वैरिएबल्स के संबंध को प्रभावित कर सकते हैं। आप यह भी देखेंगे कि किसी study का design उसके नतीजों को कैसे प्रभावित कर सकता है, डेटा का विश्लेषण कैसे बदल सकता है, और आपके निष्कर्षों की विश्वसनीयता पर क्या असर डाल सकता है।
अध्याय शुरू करें
Python में Statistics परिचय
पाठ्यक्रम
पूर्ण

उपलब्धि का प्रमाण पत्र अर्जित करें

इस प्रमाण पत्र को अपनी LinkedIn प्रोफ़ाइल, रिज्यूमे या CV में जोड़ें
इसे सोशल मीडिया पर और अपनी प्रदर्शन समीक्षा में साझा करें
अभी नामांकन करें

19 मिलियन से अधिक शिक्षार्थियों के साथ जुड़ें और आज ही Python में Statistics परिचय शुरू करें!

अपना मुफ़्त खाता बनाएं

Google के साथ जारी रखेंअधिक विकल्प दिखाएँ

या


जारी रखने पर, आप हमारी उपयोग की शर्तें, हमारी गोपनीयता नीति को स्वीकार करते हैं और यह भी कि आपका डेटा संयुक्त राज्य अमेरिका में संग्रहीत किया जाता है।

मोबाइल के लिए DataCamp के साथ अपने डेटा कौशल को बढ़ाएं

हमारे मोबाइल कोर्स और दैनिक 5 मिनट की कोडिंग चुनौतियों के साथ चलते-फिरते प्रगति करें।