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शुरुआती लोगों के लिए डेटा साइंस - एक पाठ्यक्रम

Azure Cloud Advocates, Microsoft में, डेटा साइंस पर आधारित 10 सप्ताह का, 20 पाठों का पाठ्यक्रम प्रस्तुत करने में गर्व महसूस करते हैं। प्रत्येक पाठ में प्री-लेसन और पोस्ट-लेसन क्विज़, पाठ को पूरा करने के लिए लिखित निर्देश, समाधान और असाइनमेंट शामिल हैं। हमारा प्रोजेक्ट-आधारित शिक्षण दृष्टिकोण आपको सीखने के साथ-साथ निर्माण करने की अनुमति देता है, जो नई कौशल को स्थायी रूप से सीखने का एक सिद्ध तरीका है।

हमारे लेखकों को हार्दिक धन्यवाद: जैस्मिन ग्रीनवे, दिमित्री सोश्निकोव, नित्या नरसिम्हन, जालेन मैक्गी, जेन लूपर, मॉड लेवी, टिफ़नी सॉटर्रे, क्रिस्टोफर हैरिसन।

🙏 विशेष धन्यवाद 🙏 हमारे Microsoft Student Ambassador लेखकों, समीक्षकों और सामग्री योगदानकर्ताओं को, विशेष रूप से आर्यन अरोरा, आदित्य गर्ग, अलोंड्रा सांचेज़, अंकिता सिंह, अनुपम मिश्रा, अर्पिता दास, छैल बिहारी दुबे, डिब्री नसोफर, दिशिता भसीन, मज्द साफी, मैक्स ब्लम, मिगुएल कोरेया, मोहम्मा इफ्तेखर (इफ्तु) इब्ने जलाल, नवरिन तबस्सुम, रेमंड वांगसा पुत्रा, रोहित यादव, समृद्धि शर्मा, सान्या सिन्हा, शीना नरूला, तौकीर अहमद, योगेंद्रसिंह पवार, विदुषी गुप्ता, जसलीन सोंधी।

शुरुआती लोगों के लिए डेटा साइंस - स्केच नोट @nitya द्वारा

🌐 बहुभाषी समर्थन

GitHub Action के माध्यम से समर्थित (स्वचालित और हमेशा अद्यतन)

अरबी | बंगाली | बल्गेरियाई | बर्मी (म्यांमार) | चीनी (सरलीकृत) | चीनी (पारंपरिक, हांगकांग) | चीनी (पारंपरिक, मकाऊ) | चीनी (पारंपरिक, ताइवान) | क्रोएशियाई | चेक | डेनिश | डच | एस्टोनियन | फिनिश | फ्रेंच | जर्मन | ग्रीक | हिब्रू | हिंदी | हंगेरियन | इंडोनेशियाई | इतालवी | जापानी | कोरियाई | लिथुआनियन | मलय | मराठी | नेपाली | नॉर्वेजियन | फारसी (फारसी) | पोलिश | पुर्तगाली (ब्राज़ील) | पुर्तगाली (पुर्तगाल) | पंजाबी (गुरमुखी) | रोमानियाई | रूसी | सर्बियाई (सिरिलिक) | स्लोवाक | स्लोवेनियन | स्पेनिश | स्वाहिली | स्वीडिश | टैगालोग (फिलिपिनो) | तमिल | थाई | तुर्की | यूक्रेनी | उर्दू | वियतनामी

यदि आप अतिरिक्त अनुवाद चाहते हैं, तो समर्थित भाषाओं की सूची यहां दी गई है।

हमारे समुदाय में शामिल हों

हमारे पास AI के साथ सीखने की एक श्रृंखला चल रही है, अधिक जानें और Learn with AI Series में 18 - 30 सितंबर, 2025 तक शामिल हों। आपको डेटा साइंस के लिए GitHub Copilot का उपयोग करने के टिप्स और ट्रिक्स मिलेंगे।

क्या आप एक छात्र हैं?

निम्नलिखित संसाधनों के साथ शुरुआत करें:

• स्टूडेंट हब पेज इस पेज पर आपको शुरुआती संसाधन, स्टूडेंट पैक्स और यहां तक कि मुफ्त प्रमाणपत्र वाउचर प्राप्त करने के तरीके मिलेंगे। यह एक ऐसा पेज है जिसे आप बुकमार्क करना चाहेंगे और समय-समय पर जांचना चाहेंगे क्योंकि हम कम से कम मासिक रूप से सामग्री बदलते हैं।
• Microsoft Learn Student Ambassadors एक वैश्विक छात्र एंबेसडर समुदाय में शामिल हों, यह Microsoft में आपका प्रवेश द्वार हो सकता है।

शुरुआत करना

📚 दस्तावेज़

• इंस्टॉलेशन गाइड - शुरुआती लोगों के लिए चरण-दर-चरण सेटअप निर्देश
• उपयोग गाइड - उदाहरण और सामान्य वर्कफ़्लो
• समस्या निवारण - सामान्य समस्याओं के समाधान
• योगदान गाइड - इस प्रोजेक्ट में योगदान कैसे करें
• शिक्षकों के लिए - शिक्षण मार्गदर्शन और कक्षा संसाधन

👨‍🎓 छात्रों के लिए

पूर्ण शुरुआती: डेटा साइंस में नए हैं? हमारे शुरुआती-अनुकूल उदाहरण से शुरुआत करें! ये सरल, अच्छी तरह से टिप्पणी किए गए उदाहरण आपको पूरी पाठ्यक्रम में जाने से पहले मूल बातें समझने में मदद करेंगे। छात्र: इस पाठ्यक्रम का उपयोग अपने आप करने के लिए, पूरे रिपॉजिटरी को फोर्क करें और अपने आप अभ्यास पूरा करें, एक प्री-लेक्चर क्विज़ से शुरुआत करें। फिर लेक्चर पढ़ें और बाकी गतिविधियों को पूरा करें। कोशिश करें कि पाठों को समझकर प्रोजेक्ट बनाएं बजाय समाधान कोड को कॉपी करने के; हालांकि, वह कोड प्रत्येक प्रोजेक्ट-उन्मुख पाठ में /solutions फ़ोल्डर में उपलब्ध है। एक और विचार यह हो सकता है कि दोस्तों के साथ एक अध्ययन समूह बनाएं और सामग्री को एक साथ पढ़ें। आगे की पढ़ाई के लिए, हम Microsoft Learn की सिफारिश करते हैं।

त्वरित शुरुआत:

1. अपने वातावरण को सेटअप करने के लिए इंस्टॉलेशन गाइड देखें
2. पाठ्यक्रम के साथ काम करने का तरीका जानने के लिए उपयोग गाइड की समीक्षा करें
3. पाठ 1 से शुरू करें और क्रमिक रूप से आगे बढ़ें
4. समर्थन के लिए हमारे Discord समुदाय में शामिल हों

👩‍🏫 शिक्षकों के लिए

शिक्षक: हमने इस पाठ्यक्रम का उपयोग करने के लिए कुछ सुझाव शामिल किए हैं। हमें आपके फीडबैक की आवश्यकता है हमारे चर्चा मंच में!

टीम से मिलें

Gif द्वारा मोहित जैसल

🎥 ऊपर दी गई छवि पर क्लिक करें इस प्रोजेक्ट और इसे बनाने वाले लोगों के बारे में वीडियो देखने के लिए!

शिक्षण दृष्टिकोण

हमने इस पाठ्यक्रम को बनाते समय दो शैक्षिक सिद्धांतों को चुना है: यह सुनिश्चित करना कि यह प्रोजेक्ट-आधारित हो और इसमें बार-बार क्विज़ शामिल हों। इस श्रृंखला के अंत तक, छात्र डेटा विज्ञान के बुनियादी सिद्धांतों को सीखेंगे, जिसमें नैतिक अवधारणाएँ, डेटा तैयारी, डेटा के साथ काम करने के विभिन्न तरीके, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा विश्लेषण, डेटा विज्ञान के वास्तविक जीवन के उपयोग के मामले और बहुत कुछ शामिल हैं।

इसके अलावा, कक्षा से पहले एक कम दबाव वाला क्विज़ छात्रों को विषय सीखने की ओर प्रेरित करता है, जबकि कक्षा के बाद दूसरा क्विज़ आगे की जानकारी को बनाए रखने में मदद करता है। इस पाठ्यक्रम को लचीला और मज़ेदार बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है और इसे पूरा या आंशिक रूप से लिया जा सकता है। परियोजनाएँ छोटी शुरू होती हैं और 10 सप्ताह के चक्र के अंत तक धीरे-धीरे जटिल होती जाती हैं।

हमारा आचार संहिता, योगदान, अनुवाद दिशानिर्देश देखें। हम आपके रचनात्मक सुझावों का स्वागत करते हैं!

प्रत्येक पाठ में शामिल हैं:

• वैकल्पिक स्केच नोट
• वैकल्पिक पूरक वीडियो
• पाठ से पहले वार्मअप क्विज़
• लिखित पाठ
• प्रोजेक्ट-आधारित पाठों के लिए, प्रोजेक्ट बनाने के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका
• ज्ञान जांच
• एक चुनौती
• पूरक पढ़ाई
• असाइनमेंट
• पाठ के बाद का क्विज़

क्विज़ के बारे में एक नोट: सभी क्विज़ Quiz-App फ़ोल्डर में संग्रहीत हैं, प्रत्येक में तीन प्रश्नों के कुल 40 क्विज़। इन्हें पाठों के भीतर से जोड़ा गया है, लेकिन क्विज़ ऐप को स्थानीय रूप से चलाया जा सकता है या Azure पर तैनात किया जा सकता है; quiz-app फ़ोल्डर में दिए गए निर्देशों का पालन करें। इन्हें धीरे-धीरे स्थानीयकृत किया जा रहा है।

🎓 शुरुआती लोगों के लिए अनुकूल उदाहरण

डेटा विज्ञान में नए हैं? हमने एक विशेष उदाहरण निर्देशिका बनाई है जिसमें सरल, अच्छी तरह से टिप्पणी की गई कोड है जो आपको शुरुआत करने में मदद करेगा:

• 🌟 हैलो वर्ल्ड - आपका पहला डेटा विज्ञान प्रोग्राम
• 📂 डेटा लोड करना - डेटा सेट को पढ़ना और उनका अन्वेषण करना सीखें
• 📊 सरल विश्लेषण - सांख्यिकी की गणना करें और पैटर्न खोजें
• 📈 मूल विज़ुअलाइज़ेशन - चार्ट और ग्राफ़ बनाएं
• 🔬 वास्तविक जीवन परियोजना - शुरुआत से अंत तक पूरा वर्कफ़्लो

प्रत्येक उदाहरण में हर चरण को समझाने वाली विस्तृत टिप्पणियाँ शामिल हैं, जो इसे पूर्ण शुरुआती लोगों के लिए आदर्श बनाती हैं!

👉 उदाहरणों से शुरुआत करें 👈

पाठ

डेटा विज्ञान के लिए शुरुआती: रोडमैप - @nitya द्वारा स्केच नोट

पाठ संख्या	विषय	पाठ समूह	सीखने के उद्देश्य	लिंक किया गया पाठ	लेखक
01	डेटा विज्ञान की परिभाषा	परिचय	डेटा विज्ञान के पीछे बुनियादी अवधारणाओं को जानें और यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग और बड़े डेटा से कैसे संबंधित है।	पाठ वीडियो	Dmitry
02	डेटा विज्ञान नैतिकता	परिचय	डेटा नैतिकता अवधारणाएँ, चुनौतियाँ और ढाँचे।	पाठ	Nitya
03	डेटा की परिभाषा	परिचय	डेटा कैसे वर्गीकृत किया जाता है और इसके सामान्य स्रोत।	पाठ	Jasmine
04	सांख्यिकी और संभावना का परिचय	परिचय	डेटा को समझने के लिए संभावना और सांख्यिकी की गणितीय तकनीकें।	पाठ वीडियो	Dmitry
05	संबंधपरक डेटा के साथ काम करना	डेटा के साथ काम करना	संबंधपरक डेटा का परिचय और संरचित क्वेरी भाषा, जिसे SQL ("सी-क्वेल") भी कहा जाता है, के साथ संबंधपरक डेटा का अन्वेषण और विश्लेषण करने की मूल बातें।	पाठ	Christopher
06	NoSQL डेटा के साथ काम करना	डेटा के साथ काम करना	गैर-संबंधपरक डेटा का परिचय, इसके विभिन्न प्रकार और दस्तावेज़ डेटाबेस का अन्वेषण और विश्लेषण करने की मूल बातें।	पाठ	Jasmine
07	Python के साथ काम करना	डेटा के साथ काम करना	Pandas जैसी लाइब्रेरी के साथ डेटा अन्वेषण के लिए Python का उपयोग करने की मूल बातें। Python प्रोग्रामिंग की बुनियादी समझ की सिफारिश की जाती है।	पाठ वीडियो	Dmitry
08	डेटा तैयारी	डेटा के साथ काम करना	डेटा को साफ़ करने और बदलने के लिए डेटा तकनीकों पर विषय, ताकि गायब, गलत या अधूरे डेटा की चुनौतियों को संभाला जा सके।	पाठ	Jasmine
09	मात्राओं का विज़ुअलाइज़ेशन	डेटा विज़ुअलाइज़ेशन	Matplotlib का उपयोग करके पक्षी डेटा 🦆 को विज़ुअलाइज़ करना सीखें।	पाठ	Jen
10	डेटा वितरण का विज़ुअलाइज़ेशन	डेटा विज़ुअलाइज़ेशन	अंतराल के भीतर अवलोकन और रुझानों को विज़ुअलाइज़ करना।	पाठ	Jen
11	अनुपात का विज़ुअलाइज़ेशन	डेटा विज़ुअलाइज़ेशन	विवेकपूर्ण और समूहित प्रतिशत को विज़ुअलाइज़ करना।	पाठ	Jen
12	संबंधों का विज़ुअलाइज़ेशन	डेटा विज़ुअलाइज़ेशन	डेटा सेट और उनके चर के बीच कनेक्शन और सहसंबंध को विज़ुअलाइज़ करना।	पाठ	Jen
13	सार्थक विज़ुअलाइज़ेशन	डेटा विज़ुअलाइज़ेशन	प्रभावी समस्या समाधान और अंतर्दृष्टि के लिए अपने विज़ुअलाइज़ेशन को मूल्यवान बनाने के लिए तकनीक और मार्गदर्शन।	पाठ	Jen
14	डेटा विज्ञान जीवनचक्र का परिचय	जीवनचक्र	डेटा विज्ञान जीवनचक्र का परिचय और डेटा प्राप्त करने और निकालने का पहला चरण।	पाठ	Jasmine
15	विश्लेषण करना	जीवनचक्र	डेटा विज्ञान जीवनचक्र का यह चरण डेटा का विश्लेषण करने की तकनीकों पर केंद्रित है।	पाठ	Jasmine
16	संचार	जीवनचक्र	डेटा विज्ञान जीवनचक्र का यह चरण डेटा से अंतर्दृष्टि को इस तरह से प्रस्तुत करने पर केंद्रित है जो निर्णय निर्माताओं के लिए समझना आसान बनाता है।	पाठ	Jalen
17	क्लाउड में डेटा विज्ञान	क्लाउड डेटा	क्लाउड में डेटा विज्ञान और इसके लाभों का परिचय देने वाले पाठों की श्रृंखला।	पाठ	Tiffany और Maud
18	क्लाउड में डेटा विज्ञान	क्लाउड डेटा	लो कोड टूल्स का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित करना।	पाठ	Tiffany और Maud
19	क्लाउड में डेटा विज्ञान	क्लाउड डेटा	Azure Machine Learning Studio के साथ मॉडल तैनात करना।	पाठ	Tiffany और Maud
20	वास्तविक दुनिया में डेटा विज्ञान	वास्तविक दुनिया में	वास्तविक दुनिया में डेटा विज्ञान संचालित परियोजनाएँ।	पाठ	Nitya

GitHub Codespaces

इस नमूने को Codespace में खोलने के लिए निम्न चरणों का पालन करें:

1. कोड ड्रॉप-डाउन मेनू पर क्लिक करें और "Open with Codespaces" विकल्प चुनें।
2. पैन के नीचे + New codespace चुनें। अधिक जानकारी के लिए, GitHub दस्तावेज़ देखें।

VSCode Remote - Containers

अपने स्थानीय मशीन और VSCode का उपयोग करके इस रिपॉजिटरी को कंटेनर में खोलने के लिए निम्न चरणों का पालन करें, VS Code Remote - Containers एक्सटेंशन का उपयोग करें:

1. यदि यह पहली बार है जब आप विकास कंटेनर का उपयोग कर रहे हैं, तो कृपया सुनिश्चित करें कि आपका सिस्टम प्री-रेक्स (जैसे कि Docker इंस्टॉल हो) शुरुआती दस्तावेज़ में मिलता है।

इस रिपॉजिटरी का उपयोग करने के लिए, आप या तो रिपॉजिटरी को एक अलग Docker वॉल्यूम में खोल सकते हैं:

नोट: अंदरूनी तौर पर, यह Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... कमांड का उपयोग करेगा ताकि स्रोत कोड को स्थानीय फाइल सिस्टम के बजाय Docker वॉल्यूम में क्लोन किया जा सके। वॉल्यूम कंटेनर डेटा को बनाए रखने के लिए पसंदीदा तंत्र हैं।

या स्थानीय रूप से क्लोन की गई या डाउनलोड की गई रिपॉजिटरी का संस्करण खोलें:

• इस रिपॉजिटरी को अपने स्थानीय फाइल सिस्टम पर क्लोन करें।
• F1 दबाएं और Remote-Containers: Open Folder in Container... कमांड चुनें।
• इस फ़ोल्डर की क्लोन की गई प्रति चुनें, कंटेनर शुरू होने की प्रतीक्षा करें, और चीजों को आज़माएं।

ऑफलाइन एक्सेस

आप इस दस्तावेज़ को Docsify का उपयोग करके ऑफलाइन चला सकते हैं। इस रिपॉजिटरी को फोर्क करें, Docsify इंस्टॉल करें अपने स्थानीय मशीन पर, फिर इस रिपॉजिटरी के रूट फ़ोल्डर में docsify serve टाइप करें। वेबसाइट आपके लोकलहोस्ट पर पोर्ट 3000 पर सर्व की जाएगी: localhost:3000।

नोट, नोटबुक्स Docsify के माध्यम से रेंडर नहीं की जाएंगी, इसलिए जब आपको नोटबुक चलाने की आवश्यकता हो, तो इसे अलग से VS Code में Python कर्नेल चलाकर करें।

अन्य पाठ्यक्रम

हमारी टीम अन्य पाठ्यक्रम भी बनाती है! देखें:

Azure / Edge / MCP / एजेंट्स

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जनरेटिव AI सीरीज

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मुख्य शिक्षण

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कोपायलट सीरीज

मदद प्राप्त करना

समस्याओं का सामना कर रहे हैं? सामान्य समस्याओं के समाधान के लिए हमारा ट्रबलशूटिंग गाइड देखें।

अगर आप फंस गए हैं या AI ऐप्स बनाने के बारे में कोई सवाल है, तो शामिल हों:

अगर आपको उत्पाद पर प्रतिक्रिया देनी है या निर्माण के दौरान कोई त्रुटि हो रही है, तो यहां जाएं:

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अस्वीकरण:
यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में दस्तावेज़ को आधिकारिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं।