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कोर्स

Python टूलबॉक्स

बेसिक4 घंटे

आधुनिक डेटा विज्ञान कौशल को iterators और list comprehensions सीखकर आगे बढ़ाएँ।

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कोर्स विवरण

इस Python टूलबॉक्स कोर्स में, आप अपने एडवांस्ड Python स्किल्स को और मजबूत करेंगे। सबसे पहले, आप इटरेटर के बारे में सीखेंगे—ऐसे ऑब्जेक्ट्स जिन्हें आपने पहले से for लूप्स में देखा है। इसके बाद, आप लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन्स सीखेंगे, जो Python में काम करने वाले सभी डेटा प्रोफेशनल्स और डेवलपर्स के लिए बेहद उपयोगी टूल हैं। कोर्स के अंत में, आप एक केस स्टडी पर काम करेंगे जिसमें आप इस कोर्स के दोनों भागों में सीखी तकनीकों को एक साथ लागू करेंगे।वीडियो में लाइव ट्रांसक्रिप्ट शामिल हैं जिन्हें आप वीडियो के नीचे-बाएँ कोने में "Show transcript" पर क्लिक करके देख सकते हैं। कोर्स का ग्लॉसरी दाएँ ओर संसाधन सेक्शन में मिल जाएगा। CPE क्रेडिट प्राप्त करने के लिए, आपको कोर्स पूरा करना होगा और क्वालिफाइड असेसमेंट में 70% स्कोर तक पहुँचना होगा। आप दाएँ ओर CPE क्रेडिट्स कॉलआउट पर क्लिक करके असेसमेंट तक जा सकते हैं।

पूर्वापेक्षाएँ

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

1

PythonLand में इटरेटर का उपयोग

आप इटरेटर और इटेरेबल्स के बारे में विस्तार से सीखेंगे, जिनके साथ आप पहले ही for लूप्स लिखते समय काम कर चुके हैं। आप कुछ उपयोगी फंक्शन्स जानेंगे जो आपको इटरेटर के साथ असरदार तरीके से काम करने में मदद करेंगे। और आप इस अध्याय को एक ऐसे यूज़ केस से समाप्त करेंगे जो डेटा साइंस की दुनिया और बड़े डेटा के साथ काम करने से जुड़ा है—इस केस में, आप Twitter के डेटा को इटरेटर का प्रयोग करके चंक्स में लोड करेंगे।
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2

लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन्स और जेनेरेटर्स

इस अध्याय में, आप इटरेटर के अपने ज्ञान पर आगे बढ़ेंगे और लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन्स से परिचित होंगे, जो आपको सिर्फ एक लाइन के कोड में जटिल लिस्ट्स—और लिस्ट्स की लिस्ट—बनाने देते हैं! लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन्स आपके कोड को काफी सरल और कुशल बना सकते हैं, और ये आपके Python टूलबॉक्स का अहम हिस्सा बन जाएँगे। इसके बाद, आप जेनेरेटर्स के बारे में सीखेंगे, जो बड़े डेटा सीक्वेंसेज़ के साथ काम करते समय बेहद सहायक होते हैं—खासकर तब जब आप डेटा को मेमोरी में स्टोर नहीं करना चाहते, बल्कि ज़रूरत के अनुसार ऑन-द-फ्लाई जनरेट करना चाहते हैं।
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3

सब कुछ साथ लाएँ!

यह अध्याय आपको अपने नए सीखे हुए स्किल्स को वास्तविक दुनिया के डेटासेट—World Bank के World Development Indicators—से सार्थक जानकारी निकालने और उसे सँभालने पर लागू करने का मौका देगा। आप अपने खुद के फंक्शन्स और लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन्स लिखेंगे, और इटरेटर व जेनेरेटर्स के साथ काम करते हुए अपनी Python क्षमता को मज़बूत करेंगे।
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