Azure Cloud Advocates ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਵਿੱਚ 10 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦਾ, 20 ਪਾਠਾਂ ਦਾ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖੁਸ਼ ਹਨ ਜੋ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਹਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਪਾਠ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ, ਪਾਠ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲਿਖਤ ਨਿਰਦੇਸ਼, ਇੱਕ ਹੱਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪੈਡਾਗੌਜੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਨਵੀਆਂ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ 'ਪੱਕਾ' ਕਰਨ ਦਾ ਸਾਬਤ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
ਸਾਡੇ ਲੇਖਕਾਂ ਨੂੰ ਦਿਲੋਂ ਧੰਨਵਾਦ: ਜੈਸਮਿਨ ਗ੍ਰੀਨਵੇ, ਦਿਮਿਤਰੀ ਸੋਸ਼ਨਿਕੋਵ, ਨਿਤਿਆ ਨਰਸਿੰਹਨ, ਜੇਲਨ ਮੈਕਗੀ, ਜੈਨ ਲੂਪਰ, ਮੌਡ ਲੇਵੀ, ਟਿਫਨੀ ਸੌਟਰ, ਕ੍ਰਿਸਟੋਫਰ ਹੈਰਿਸਨ।
🙏 ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਧੰਨਵਾਦ 🙏 ਸਾਡੇ ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਸਟੂਡੈਂਟ ਐਮਬੈਸਡਰ ਲੇਖਕਾਂ, ਸਮੀਖਾਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਯੋਗਦਾਨਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਰਯਨ ਅਰੋੜਾ, ਅਦਿਤਿਆ ਗਰਗ, ਅਲੋਂਡਰਾ ਸਾਂਚੇਜ਼, ਅੰਕਿਤਾ ਸਿੰਘ, ਅਨੁਪਮ ਮਿਸ਼ਰਾ, ਅਰਪਿਤਾ ਦਾਸ, ਛੈਲਬਿਹਾਰੀ ਦੁਬੇ, ਦਿਬਰੀ ਨਸੋਫਰ, ਦਿਸ਼ਿਤਾ ਭਾਸਿਨ, ਮਜਦ ਸਾਫੀ, ਮੈਕਸ ਬਲਮ, ਮਿਗੁਏਲ ਕੋਰੇਆ, ਮੋਹੰਮਾ ਇਫ਼ਤੇਖਰ (ਇਫ਼ਤੂ) ਇਬਨੇ ਜਲਾਲ, ਨਾਵਰਿਨ ਤਬਸੁਮ, ਰੇਮੰਡ ਵਾਂਗਸਾ ਪੁਤਰਾ, ਰੋਹਿਤ ਯਾਦਵ, ਸਮਰਿਧੀ ਸ਼ਰਮਾ, ਸੰਯਾ ਸਿੰਹਾ, ਸ਼ੀਨਾ ਨਰੂਲਾ, ਤੌਕੀਰ ਅਹਿਮਦ, ਯੋਗੇਂਦਰਸਿੰਘ ਪਵਾਰ, ਵਿਦੁਸ਼ੀ ਗੁਪਤਾ, ਜਸਲੀਨ ਸੋਨਧੀ।
 |
|---|
| ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ - @nitya ਦੁਆਰਾ ਸਕੈਚਨੋਟ |
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਸਹਾਇਤਾਪ੍ਰਾਪਤ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਇੱਥੇ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਸਾਡੇ Discord 'Learn with AI' ਸੀਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ, Learn with AI Series ਤੋਂ 18 - 30 ਸਤੰਬਰ, 2025। ਤੁਸੀਂ GitHub Copilot ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਈ ਵਰਤਣ ਦੇ ਟਿੱਪਸ ਅਤੇ ਟ੍ਰਿਕਸ ਸਿੱਖੋਗੇ।
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ:
- ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹੱਬ ਪੇਜ ਇਸ ਪੇਜ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਰੋਤ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਪੈਕ ਅਤੇ ਮੁਫ਼ਤ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਵਾਊਚਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਮਿਲਣਗੇ। ਇਹ ਇੱਕ ਪੇਜ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਬੁੱਕਮਾਰਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਚੈੱਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਸਮੱਗਰੀ ਬਦਲਦੇ ਹਾਂ।
- Microsoft Learn Student Ambassadors ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਐਮਬੈਸਡਰਾਂ ਦੇ ਗਲੋਬਲ ਸਮੁਦਾਇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ, ਇਹ ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡਾ ਰਸਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਗਾਈਡ - ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਸੈਟਅਪ ਨਿਰਦੇਸ਼
- ਵਰਤੋਂ ਗਾਈਡ - ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਅਤੇ ਆਮ ਵਰਕਫਲੋਜ਼
- ਟ੍ਰਬਲਸ਼ੂਟਿੰਗ - ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲ
- ਯੋਗਦਾਨ ਗਾਈਡ - ਇਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਦੇਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ
- ਅਧਿਆਪਕਾਂ ਲਈ - ਪੜ੍ਹਾਉਣ ਦੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਕਲਾਸਰੂਮ ਸਰੋਤ
ਪੂਰੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ: ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਹੋ? ਸਾਡੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਅਨੁਕੂਲ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ! ਇਹ ਸਧਾਰਨ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟਿੱਪਣੀ ਕੀਤੇ ਉਦਾਹਰਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੂਰੇ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਡੁੱਬਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੂਲ ਭਾਗ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ: ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਰਤਣ ਲਈ, ਪੂਰੇ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਫੋਰਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਭਿਆਸ ਪੂਰੇ ਕਰੋ, ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਪਾਠ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰੋ। ਪਾਠਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ ਨਾ ਕਿ ਹੱਲ ਕੋਡ ਨੂੰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਦੀ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹ ਕੋਡ ਹਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਾਠ ਵਿੱਚ /solutions ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੋਸਤਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਸਮੂਹ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਪੜ੍ਹੋ। ਹੋਰ ਅਧਿਐਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ Microsoft Learn ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਤੁਰੰਤ ਸ਼ੁਰੂਆਤ:
- ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਗਾਈਡ ਚੈੱਕ ਕਰੋ ਆਪਣੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਸੈਟਅਪ ਕਰਨ ਲਈ
- ਵਰਤੋਂ ਗਾਈਡ ਦੀ ਸਮੀਖਾ ਕਰੋ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਸਿੱਖਣ ਲਈ
- ਪਾਠ 1 ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਅਗੇ ਵਧੋ
- ਸਾਡੇ Discord ਸਮੁਦਾਇ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ
ਅਧਿਆਪਕ: ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਸੁਝਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਹਨ ਕਿ ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਚਰਚਾ ਫੋਰਮ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ!
Gif ਦੁਆਰਾ ਮੋਹਿਤ ਜੈਸਲ
🎥 ਉਪਰੋਕਤ ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਤੇ ਉਸ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਬਾਰੇ ਵੀਡੀਓ ਦੇਖਣ ਲਈ!
ਅਸੀਂ ਇਸ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੌਰਾਨ ਦੋ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣਿਆ ਹੈ: ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਾਰੰ-ਵਾਰ ਕਵਿਜ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਸਿਰੀਜ਼ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਸਿੱਖ ਚੁੱਕੇ ਹੋਣਗੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨੈਤਿਕ ਧਾਰਨਾਵਾਂ, ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ, ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ, ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਅਸਲ ਜਗਤ ਦੇ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਲਾਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਘੱਟ-ਦਬਾਅ ਵਾਲਾ ਕਵਿਜ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇ ਸਿੱਖਣ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਕਲਾਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੂਜਾ ਕਵਿਜ਼ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਲਚਕੀਲਾ ਅਤੇ ਮਨੋਰੰਜਕ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰੇ ਜਾਂ ਅੰਸ਼ਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਛੋਟੇ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ 10 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੇ ਚੱਕਰ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ਵਧਦੇ ਹੀ ਜਟਿਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਸਾਡੇ Code of Conduct, Contributing, Translation ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖੋ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਫੀਡਬੈਕ ਦਾ ਸਵਾਗਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ!
- ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਕੈਚਨੋਟ
- ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਹਾਇਕ ਵੀਡੀਓ
- ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਰਮਅਪ ਕਵਿਜ਼
- ਲਿਖਤ ਪਾਠ
- ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਾਠਾਂ ਲਈ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਗਾਈਡ
- ਗਿਆਨ ਜਾਂਚ
- ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ
- ਸਹਾਇਕ ਪੜ੍ਹਾਈ
- ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ
- ਪਾਠ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕਵਿਜ਼
ਕਵਿਜ਼ਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਨੋਟ: ਸਾਰੇ ਕਵਿਜ਼ Quiz-App ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਕੁੱਲ 40 ਕਵਿਜ਼, ਹਰ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਪ੍ਰਸ਼ਨ। ਇਹ ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲਿੰਕ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਪਰ ਕਵਿਜ਼ ਐਪ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ Azure 'ਤੇ ਡਿਪਲੌਇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ;
quiz-appਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ। ਇਹ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਸਥਾਨਕ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਹੋ? ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ examples directory ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਨ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟਿੱਪਣੀ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ:
- 🌟 ਹੈਲੋ ਵਰਲਡ - ਤੁਹਾਡਾ ਪਹਿਲਾ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ
- 📂 ਡਾਟਾ ਲੋਡ ਕਰਨਾ - ਡਾਟਾਸੈਟਸ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਖੋਜਣ ਸਿੱਖੋ
- 📊 ਸਧਾਰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ - ਅੰਕੜੇ ਗਣਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭੋ
- 📈 ਮੁੱਢਲੀ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ - ਚਾਰਟ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਾਓ
- 🔬 ਅਸਲ ਜਗਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ - ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਪੂਰਾ ਵਰਕਫਲੋ
ਹਰ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਹਰ ਕਦਮ ਦੀ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਟਿੱਪਣੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਹੀ ਉਤਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ!
 |
|---|
| ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਈ: ਰੋਡਮੈਪ - @nitya ਦੁਆਰਾ ਸਕੈਚਨੋਟ |
| ਪਾਠ ਨੰਬਰ | ਵਿਸ਼ਾ | ਪਾਠ ਸਮੂਹ | ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ | ਲਿੰਕ ਕੀਤਾ ਪਾਠ | ਲੇਖਕ |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ | ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ | ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕ੍ਰਿਤਮ ਬੁੱਧੀ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ। | lesson video | Dmitry |
| 02 | ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਨੈਤਿਕਤਾ | ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ | ਡਾਟਾ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੇ ਧਾਰਨਾਵਾਂ, ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ। | lesson | Nitya |
| 03 | ਡਾਟਾ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ | ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ | ਡਾਟਾ ਕਿਵੇਂ ਵਰਗਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਆਮ ਸਰੋਤ। | lesson | Jasmine |
| 04 | ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ | ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ | ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਅੰਕੜੇ ਦੇ ਗਣਿਤਕ ਤਕਨੀਕ। | lesson video | Dmitry |
| 05 | ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਕਵੈਰੀ ਲੈਂਗਵੇਜ (SQL) ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ ਸਿਧਾਂਤ। | lesson | Christopher |
| 06 | NoSQL ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | ਗੈਰ-ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ, ਇਸਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਡਾਟਾਬੇਸ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ ਸਿਧਾਂਤ। | lesson | Jasmine |
| 07 | Python ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | Pandas ਵਰਗੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਦੀ ਖੋਜ ਲਈ Python ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ ਸਿਧਾਂਤ। Python ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਮੁੱਢਲੀ ਸਮਝ ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਹੈ। | lesson video | Dmitry |
| 08 | ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ | ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ | ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੂਪਾਂਤਰਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੁੰਮ, ਗਲਤ ਜਾਂ ਅਧੂਰੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ। | lesson | Jasmine |
| 09 | ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | Matplotlib ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪੰਛੀਆਂ ਦੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋ 🦆 | lesson | Jen |
| 10 | ਡਾਟਾ ਦੇ ਵੰਡ ਦੀ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਵਿੱਚ ਅਵਲੋਕਨ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ। | lesson | Jen |
| 11 | ਅਨੁਪਾਤਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਤੇ ਸਮੂਹਬੱਧ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ। | lesson | Jen |
| 12 | ਸੰਬੰਧਾਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | ਡਾਟਾ ਦੇ ਸੈੱਟ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਵੈਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ। | lesson | Jen |
| 13 | ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ | ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼। | lesson | Jen |
| 14 | ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ | Lifecycle | ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੱਢਣ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ। | lesson | Jasmine |
| 15 | ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ | Lifecycle | ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਇਹ ਚਰਨ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। | lesson | Jasmine |
| 16 | ਸੰਚਾਰ | Lifecycle | ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਸਮਝਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। | lesson | Jalen |
| 17 | ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ | Cloud Data | ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾ। | lesson | Tiffany ਅਤੇ Maud |
| 18 | ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ | Cloud Data | Low Code ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨਾ। | lesson | Tiffany ਅਤੇ Maud |
| 19 | ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ | Cloud Data | Azure Machine Learning Studio ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡਿਪਲੌਇ ਕਰਨਾ। | lesson | Tiffany ਅਤੇ Maud |
| 20 | ਜੰਗਲੀ ਹਾਲਾਤ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ | In the Wild | ਅਸਲ ਜਗਤ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਚਲਿਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ। | lesson | Nitya |
ਇਸ ਸੈਂਪਲ ਨੂੰ Codespace ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ ਇਹ ਕਦਮ ਅਨੁਸਰਣ ਕਰੋ:
- Code ਡ੍ਰੌਪ-ਡਾਊਨ ਮੀਨੂ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ ਅਤੇ Open with Codespaces ਵਿਕਲਪ ਚੁਣੋ।
- ਪੈਨ ਦੇ ਹੇਠਾਂ + New codespace ਚੁਣੋ। ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, GitHub ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵੇਖੋ।
ਇਹ ਕਦਮ ਅਨੁਸਰਣ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਸਥਾਨਕ ਮਸ਼ੀਨ ਅਤੇ VSCode ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੰਟੇਨਰ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹੋ:
- ਜੇ ਇਹ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਕੰਟੇਨਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰੀ-ਰਿਕਵਾਇਰਮੈਂਟਸ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ Docker ਇੰਸਟਾਲ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇ) ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ।
ਇਸ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਅਲੱਗ Docker ਵਾਲਿਊਮ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ:
ਨੋਟ: ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... ਕਮਾਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੇਗਾ
-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA){kind=icon}
-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC){kind=icon}
-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9){kind=icon}
ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਆਈ? ਸਾਡੇ Troubleshooting Guide ਵਿੱਚ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲ ਚੈੱਕ ਕਰੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਫਸ ਜਾਓ ਜਾਂ AI ਐਪ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਸਵਾਲ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ:
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਤਪਾਦ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇਣਾ ਹੈ ਜਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੌਰਾਨ ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜਾਓ:
ਅਸਵੀਕਰਤਾ:
ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ Co-op Translator ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀ ਹੋਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸੁਚੀਤਤਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ।