ये कोर्स करने के बाद, मैं पेशेवर विज़ुअलाइज़ेशन और डैशबोर्ड बनाने में आत्मविश्वास महसूस करता हूँ
Shoebur Rahmanप्रोक्योरमेंट विशेषज्ञ, Giz Bangladesh
कोर्स विवरण
कोडिंग इंटरव्यू चुनौतीपूर्ण हो सकते हैं। आपसे प्रोग्रामिंग भाषा के ज्ञान की जाँच के लिए सवाल पूछे जा सकते हैं। इसके अलावा, आपको कोई टास्क हल करने के लिए भी दिया जा सकता है ताकि पता चले कि आप समस्याओं को कैसे सोचकर सुलझाते हैं। और जब आप डेटा साइंटिस्ट की भूमिका के लिए इंटरव्यू देते हैं, तो अक्सर आपसे उस भाषा के टूल्स के बारे में भी पूछा जाता है। किसी भी स्थिति में, बेहतरीन डेटा साइंटिस्ट पद पाने के लिए आपको थोड़ा अभ्यास करना होगा ताकि आप अपना सर्वश्रेष्ठ दे सकें। इसलिए अपनी विशेषज्ञता साबित करने के लिए लगातार अभ्यास करना बहुत जरूरी है! यह कोर्स उन लोगों के लिए मार्गदर्शिका है जो पेशेवर डेटा साइंटिस्ट बनने की राह शुरू कर रहे हैं, और उन लोगों के लिए एक पुनरावलोकन है जो नए अवसर तलाश रहे हैं। हम Python में कोडिंग इंटरव्यू की तैयारी के लिए बुनियादी से लेकर एडवांस्ड टॉपिक्स तक कवर करेंगे। चूँकि यह एक सामान्य step-by-step कोर्स नहीं है, कुछ अभ्यास काफ़ी चुनौतीपूर्ण हो सकते हैं। लेकिन इंटरव्यू पास करना आसान भी तो नहीं होता, है ना?
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Python डेटा स्ट्रक्चर्स और स्ट्रिंग मैनिपुलेशन
इस चैप्टर में हम Python में उपयोग होने वाले मुख्य डेटा स्ट्रक्चर्स का पुनरावलोकन करेंगे। हम देखेंगे कि lists, tuples, sets और dictionaries के साथ कैसे काम किया जाता है। साथ ही हम strings को भी कवर करेंगे और दिए गए टेक्स्ट से विशेष कैरेक्टर सीक्वेंस निकालने के लिए regular expressions कैसे लिखें, यह सीखेंगे।
- Python में मुख्य डेटा स्ट्रक्चर कौन से हैं?50 XP
- लिस्ट मेथड्स100 XP
- Sets पर ऑपरेशन50 XP
- Dictionary में डेटा स्टोर करना100 XP
- स्ट्रिंग्स को मैनिप्युलेट करने के आम तरीके क्या हैं?50 XP
- स्ट्रिंग इंडेक्सिंग और कॉनकैटिनेशन100 XP
- स्ट्रिंग पर ऑपरेशन100 XP
- DataFrame में स्ट्रिंग त्रुटियाँ ठीक करना100 XP
- Python में नियमित अभिव्यक्तियाँ कैसे लिखें?50 XP
- एक रेगुलर एक्सप्रेशन लिखें100 XP
- सही पैटर्न पहचानें50 XP
- किसी पैटर्न के आधार पर splitting100 XP
2
Iterable ऑब्जेक्ट्स और उनके प्रतिनिधि
यह चैप्टर iterable ऑब्जेक्ट्स पर केंद्रित है। हम iterable ऑब्जेक्ट्स की परिभाषा को ताज़ा करेंगे और समझाएँगे कि उन्हें कैसे पहचाना जाए। अगला, हम list comprehensions कवर करेंगे, जो Python में लिस्ट परिभाषित करने की एक विशेष और शक्तिशाली सुविधा है। फिर, हम याद करेंगे कि कई iterable ऑब्जेक्ट्स को एक में कैसे संयोजित किया जाए। अंत में, हम generators की मदद से custom iterable ऑब्जेक्ट्स बनाना सीखेंगे।
3
फंक्शंस और lambda expressions
यह चैप्टर Python के functional पहलुओं पर केंद्रित होगा। हम variable संख्या के positional और keyword arguments के साथ फंक्शंस को परिभाषित करने से शुरुआत करेंगे। अगला, हम lambda functions कवर करेंगे और देखेंगे कि वे किन मामलों में उपयोगी होते हैं। खासकर, हम देखेंगे कि उन्हें map(), filter() और reduce() जैसे फंक्शंस के साथ कैसे इस्तेमाल करें। अंत में, हम recursion क्या है और उसे सही तरीके से कैसे लागू करें, यह दोहराएँगे।
4
वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के लिए Python
यह चैप्टर Python में वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के विषयों को कवर करेगा। हम NumPy arrays और lists के बीच के अंतर को समझाने से शुरुआत करेंगे। हम बताएँगे कि जटिल गणनाओं के लिए arrays बेहतर क्यों होते हैं। अगला, हम pandas DataFrames पर उपयोगी मैनिपुलेशन तकनीकों को कवर करेंगे। अंत में, हम scatterplots, histograms और boxplots का उपयोग करके डेटा विज़ुअलाइज़ेशन करेंगे।
Python में कोडिंग इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास
कोर्स
पूर्ण
