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Pandas & NumPy Academy

स्प्रेडशीट से उत्पादन-स्तर के डेटा विश्लेषण तक जाएँ। NumPy ऐरे, Pandas DataFrames, डेटा की सफ़ाई, groupby, मर्जिंग, टाइम सीरीज़ और Python में विज़ुअलाइज़ेशन सीखें।. CoddyKit का सीखने का मार्ग, जिसमें 30 छोटे पाठ्यक्रम और 120 संवादात्मक पाठ हैं, साथ ही 24/7 एआई शिक्षक भी आपके साथ है।

पाठ्यक्रम
30
पाठ
120
संवादात्मक चरण
1,560
शुरुआत निःशुल्क
पाठ्यक्रम 1
पाठ्यक्रम

इस मार्ग में 30 पाठ्यक्रम

सीखने के क्रम में Pandas & NumPy Academy मार्ग के सभी पाठ्यक्रम। पहला मुफ़्त है।

1

A14 पाठमुफ़्त

वैज्ञानिक Python की मूल निर्माण इकाई NumPy ndarray सीखिए। आप Python सूचियों से सरणियाँ बनाएँगे, shape और dtype समझेंगे और तत्व-दर-तत्व अंकगणित करेंगे। अंत तक आप संख्यात्मक कार्यों के लिए नेस्टेड सूचि…

  1. 1NumPy ऐरे बनाना
  2. 2ऐरे विशेषताएँ और निरीक्षण
  3. 3तत्व-दर-तत्व अंकगणित
  4. +1 और
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2

A14 पाठPRO

मूल अंकगणित से आगे बढ़कर NumPy के सार्वभौमिक फ़ंक्शन और ब्रॉडकास्टिंग नियमों में दक्षता प्राप्त कीजिए। आप np.sqrt और np.exp जैसे ufunc का उपयोग करेंगे, sum और mean से सरणियों का समुच्चय निकालेंगे, और…

  1. 1यूनिवर्सल फ़ंक्शन (ufuncs)
  2. 2एग्रीगेशन फ़ंक्शन
  3. 3ब्रॉडकास्टिंग के नियम
  4. +1 और
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3

A14 पाठPRO

Pandas Series जानिए: यह लेबल वाली एक-आयामी सरणी है और सभी Pandas डेटा संरचनाओं की नींव है। आप सूचियों और डिक्शनरी से Series बनाएँगे, लेबल और स्थिति के आधार पर मान प्राप्त करेंगे और उन पर वेक्टरकृत क्…

  1. 1Series बनाना
  2. 2लेबल-आधारित और स्थिति-आधारित एक्सेस
  3. 3Series पर वेक्टराइज़्ड ऑपरेशन
  4. +1 और
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4

A14 पाठPRO

DataFrame Pandas डेटा विश्लेषण का मुख्य उपकरण है—लेबल वाली पंक्तियों और स्तंभों वाली द्वि-आयामी सारणी। यह पाठ्यक्रम आपको DataFrames बनाने, जाँचने और उनमें बदलाव करने सिखाता है, ताकि आप किसी भी सारणीब…

  1. 1DataFrames बनाना
  2. 2स्तंभ और पंक्तियाँ चुनना
  3. 3स्तंभ जोड़ना और हटाना
  4. +1 और
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5

A14 पाठPRO

डेटा विश्लेषण हमेशा डेटा लोड करने से शुरू होता है और परिणाम सहेजने पर समाप्त होता है। यह पाठ्यक्रम सबसे सामान्य फ़ाइल प्रारूपों—CSV, Excel और JSON—को शामिल करता है, ताकि आप किसी भी डेटासेट को DataFra…

  1. 1CSV फ़ाइलें पढ़ना
  2. 2Excel और JSON फ़ाइलें पढ़ना
  3. 3DataFrames को फ़ाइलों में लिखना
  4. +1 और
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6

A24 पाठPRO

Pandas के बूलियन अनुक्रमण, क्वेरी स्ट्रिंग और संयुक्त शर्तों का उपयोग करके अपने DataFrames को सटीकता से काटें और छाँटें। आप मूल डेटासेट में बदलाव किए बिना किसी भी विश्लेषण कार्य के लिए आवश्यक पंक्तिय…

  1. 1DataFrames पर बूलियन इंडेक्सिंग
  2. 2query() विधि
  3. 3isin() और between() फ़िल्टर
  4. +1 और
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7

A24 पाठPRO

वास्तविक दुनिया के डेटासेट कभी पूरी तरह साफ़ नहीं होते। यह पाठ्यक्रम आपको NaN के रूप में दर्शाए गए गायब मानों का पता लगाना, उनकी मात्रा निर्धारित करना, उन्हें हटाना और भरना सिखाता है, ताकि आपके विश्ल…

  1. 1गुम मानों की पहचान
  2. 2गुम मान हटाना
  3. 3गुम मान भरना
  4. +1 और
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8

A24 पाठPRO

Pandas डेटा लोड करते समय स्तंभों के dtypes का अनुमान लगाता है, लेकिन ये अनुमान अक्सर गलत होते हैं। यह पाठ्यक्रम आपको dtypes की जाँच करना, उनके बीच सही रूपांतरण करना और बड़े विश्लेषणों को तेज़ करने के…

  1. 1कॉलम के डेटा प्रकारों की जाँच
  2. 2astype() से प्रकार बदलना
  3. 3श्रेणीबद्ध डेटा प्रकार
  4. +1 और
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9

A24 पाठPRO

पाठ डेटा के लिए वेक्टरकृत उपकरणों का अपना अलग समूह चाहिए। Pandas का .str accessor Python की स्ट्रिंग विधियों की पूरी शक्ति स्तंभ की प्रत्येक पंक्ति पर बिना लूप के लागू करता है, जिससे पाठ की सफ़ाई तेज…

  1. 1.str एक्सेसर
  2. 2स्ट्रिंग विभाजित करना और बदलना
  3. 3Regex से पैटर्न मिलान
  4. +1 और
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10

A24 पाठPRO

पठनीय आउटपुट, कुशल विलय और सही विंडो गणनाओं के लिए डेटा का क्रम और अनुक्रमणिका नियंत्रित करना आवश्यक है। यह पाठ्यक्रम मानों और अनुक्रमणिका के आधार पर क्रमबद्ध करना, रैंकिंग और सार्थक अनुक्रमणिका निर्…

  1. 1कॉलम मानों के आधार पर क्रमबद्ध करना
  2. 2इंडेक्स के आधार पर क्रमबद्ध करना
  3. 3मानों की रैंकिंग
  4. +1 और
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11

B14 पाठPRO

GroupBy Pandas की सबसे शक्तिशाली सुविधाओं में से एक है, जो आपको डेटा को समूहों में बाँटकर एक ही पंक्ति में सारांश आँकड़े लागू करने देता है। यह पाठ्यक्रम विभाजित-लागू-समेकित पैटर्न समझाता है और सार्थक…

  1. 1स्प्लिट-अप्लाई-कम्बाइन पैटर्न
  2. 2एकल और अनेक कुंजियों के साथ GroupBy
  3. 3agg() विधि
  4. +1 और
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12

B14 पाठPRO

SQL की तरह कई सारणियों के डेटा को मिलाइए, लेकिन पूरी तरह Python में। यह पाठ्यक्रम inner, left, right और outer joins के साथ संयोजन भी शामिल करता है, ताकि आप आत्मविश्वास से कई स्रोतों वाले किसी भी डेटा…

  1. 1DataFrames को स्टैक करने के लिए pd.concat
  2. 2pd.merge: इनर और आउटर जॉइन
  3. 3लेफ़्ट और राइट जॉइन
  4. +1 और
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13

B14 पाठPRO

सुव्यवस्थित डेटा सिद्धांतों के अनुसार आपका डेटा एक विशिष्ट रूप में होना चाहिए। यह पाठ्यक्रम pivot_table, melt, stack और unstack का उपयोग करके चौड़े-से-लंबे और लंबे-से-चौड़े रूप में बदलना सिखाता है, त…

  1. 1pivot_table: क्रॉस-टैबुलेशन
  2. 2melt: वाइड से लॉन्ग प्रारूप
  3. 3MultiIndex के साथ stack और unstack
  4. +1 और
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14

B14 पाठPRO

समय-क्रमित डेटा के लिए पुनःनमूनाकरण, रोलिंग गणनाओं और तिथि अंकगणित के विशेष उपकरण आवश्यक होते हैं। यह पाठ्यक्रम आपको DatetimeIndex के साथ काम करना, किसी भी आवृत्ति पर resample करना और पूर्वानुमान कार…

  1. 1DatetimeIndex और अवधि-रेंज
  2. 2समय-श्रृंखला का पुनः नमूनीकरण
  3. 3शिफ्टिंग और लैग फ़ीचर
  4. +1 और
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15

B14 पाठPRO

दृश्यांकन डेटा विश्लेषण से अलग नहीं किया जा सकता। यह पाठ्यक्रम Matplotlib के Figure और Axes ऑब्जेक्ट का परिचय देता है और रेखा आलेख, बार चार्ट तथा बिखराव आलेख पर पूरा नियंत्रण देता है, ताकि आप अपने नि…

  1. 1Figure और Axes की संरचना
  2. 2लाइन और स्कैटर प्लॉट
  3. 3बार चार्ट और हिस्टोग्राम
  4. +1 और
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16

B14 पाठPRO

Seaborn सांख्यिकीय ग्राफ़िक्स के लिए बनाए गए उच्च-स्तरीय इंटरफ़ेस के साथ Matplotlib को सरल बनाता है। आप कुछ ही पंक्तियों में वितरण आलेख, श्रेणीगत तुलना आलेख और प्रतिगमन आलेख बनाएँगे, साथ ही रूप-सज्जा…

  1. 1वितरण प्लॉट: histplot और kdeplot
  2. 2श्रेणीबद्ध प्लॉट: boxplot, barplot, violinplot
  3. 3स्कैटर प्लॉट और पेयर प्लॉट
  4. +1 और
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17

B14 पाठPRO

EDA किसी भी मॉडलिंग से पहले किया जाने वाला जासूसी कार्य है। यह पाठ्यक्रम आपको नए डेटासेट का प्रोफ़ाइल बनाने, समस्याओं की पहचान करने, परिकल्पनाएँ बनाने और Pandas तथा दृश्यांकन उपकरणों का उपयोग करके सा…

  1. 1डेटासेट प्रोफ़ाइल जाँच-सूची
  2. 2एकचर विश्लेषण
  3. 3द्विचर और सहसंबंध विश्लेषण
  4. +1 और
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18

B14 पाठPRO

Pandas अनुक्रमण में दक्षता तेज़ खोज, कुशल स्लाइसिंग और साफ़ बहु-स्तरीय सारांशों का मार्ग खोलती है। यह पाठ्यक्रम MultiIndex बनाना, पदानुक्रमित चयन, अनुक्रमणिका-संरेखण की किनारी स्थितियाँ और क्रमबद्ध अ…

  1. 1MultiIndex बनाना
  2. 2MultiIndex से डेटा चुनना
  3. 3इंडेक्स संरेखण और रीइंडेक्सिंग
  4. +1 और
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19

B14 पाठPRO

विंडो फ़ंक्शन पंक्तियों की स्लाइडिंग या विस्तारित परास पर आँकड़े निकालते हैं, जिससे चल औसत, संचयी योग और समूह के भीतर रैंक जैसी गणनाएँ संभव होती हैं। यह पाठ्यक्रम इन तकनीकों को वित्तीय और समय-श्रृंखल…

  1. 1रोलिंग विंडो
  2. 2एक्सपैंडिंग विंडो
  3. 3घातांकीय भारित चल औसत
  4. +1 और
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20

B14 पाठPRO

जब DataFrames लाखों पंक्तियों तक बढ़ जाते हैं, तो साधारण कोड रुकावट बन जाता है। इस पाठ्यक्रम में आप Pandas कोड का प्रदर्शन विश्लेषण करना, iterrows जैसे आम धीमे तरीकों से बचना और गति बढ़ाने के लिए वेक…

  1. 1timeit और memory_profiler से प्रोफ़ाइल बनाना
  2. 2iterrows और Python लूप से बचना
  3. 3मेमोरी घटाने के लिए कुशल डेटा प्रकार
  4. +1 और
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21

B24 पाठPRO

अब तक सीखी गई सभी बातों को एक वास्तविक खुदरा बिक्री डेटासेट पर लागू कीजिए। आप कच्चे ऑर्डर रिकॉर्ड साफ करेंगे, क्षेत्र और उत्पाद श्रेणी के अनुसार आय की गणना करेंगे, समय के साथ रुझानों का दृश्यांकन करे…

  1. 1बिक्री डेटासेट लोड और ऑडिट करना
  2. 2आय की गणना और फ़ीचर इंजीनियरिंग
  3. 3क्षेत्र और श्रेणी के अनुसार GroupBy विश्लेषण
  4. +1 और
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22

B24 पाठPRO

किसी उत्पाद में उपयोगकर्ता किस तरह आगे बढ़ते हैं, यह समझने के लिए एक अनुकरणित क्लिकस्ट्रीम डेटासेट का विश्लेषण कीजिए। आप सत्र की अवधि, फ़नल रूपांतरण दर और समूह-आधारित बनाए रखने की दर की गणना करेंगे त…

  1. 1सेशन बनाना और इवेंट क्रमबद्ध करना
  2. 2फ़नल विश्लेषण
  3. 3कोहोर्ट रिटेंशन तालिका
  4. +1 और
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23

B24 पाठPRO

NaN मान हटाने से आगे बढ़कर, पेशेवर डेटा सफाई में डुप्लिकेट, असामान्य मान, असंगत श्रेणियाँ और स्कीमा उल्लंघन भी सँभाले जाते हैं। यह पाठ्यक्रम आपको दोहराए जा सकने वाली सफाई-जाँचसूची और उसे व्यवस्थित रू…

  1. 1डुप्लिकेट की पहचान और हटाना
  2. 2अपवाद मानों की पहचान और处理
  3. 3असंगत श्रेणियों का मानकीकरण
  4. +1 और
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24

B24 पाठPRO

जब अंतर्निहित एकत्रीकरण फ़ंक्शन पर्याप्त न हों, तो apply() आपको कोई भी Python फ़ंक्शन परिभाषित करके उसे पंक्तियों, स्तंभों या समूहों पर चलाने देता है। यह पाठ्यक्रम अधिकतम लचीलेपन के लिए apply, mapply…

  1. 1कॉलम और पंक्तियों पर apply()
  2. 2GroupBy के साथ apply()
  3. 3तत्व-स्तरीय ऑपरेशन के लिए map() और applymap()
  4. +1 और
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25

B24 पाठPRO

उत्पादन-स्तर का डेटा विश्लेषण एक बार चलने वाली नोटबुक प्रक्रिया नहीं है; यह दोहराए जा सकने वाला कार्यप्रवाह है। इस पाठ्यक्रम में आप अपने कोड को मॉड्यूलर रूपांतरण चरणों के रूप में व्यवस्थित करना, उन्ह…

  1. 1रूपांतरण चरणों को फ़ंक्शन के रूप में व्यवस्थित करना
  2. 2Config dict से शृंखलाओं में पैरामीटर जोड़ना
  3. 3अभिकथनों से पाइपलाइन चरणों का परीक्षण
  4. +1 और
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26

B24 पाठPRO

कई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम रैखिक बीजगणितीय संक्रियाओं के रूप में व्यक्त किए जाते हैं। यह पाठ्यक्रम NumPy के linalg मॉड्यूल को कवर करता है: मैट्रिक्स गुणन, सारणिक, व्युत्क्रम, आइगेनवैल्यू और समीकरणों क…

  1. 1np.matmul और @ से मैट्रिक्स गुणन
  2. 2सारणिक, प्रतिलोम और ट्रांसपोज़
  3. 3रैखिक समीकरण-तंत्र का हल
  4. +1 और
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27

B24 पाठPRO

जब कोई डेटासेट RAM में समाने के लिए बहुत बड़ा हो, तो आपको खंडों में प्रसंस्करण की रणनीतियों की आवश्यकता होती है। इस पाठ्यक्रम में आप CSV फ़ाइलों को खंडों में पढ़ना, परिणामों को क्रमिक रूप से एकत्र कर…

  1. 1chunksize के साथ CSV स्ट्रीम करना
  2. 2खंडों में क्रमिक एग्रीगेशन
  3. 3Dask DataFrames का परिचय
  4. +1 और
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28

B24 पाठPRO

उत्पादन-स्तर का अधिकांश डेटा CSV फ़ाइलों में नहीं, बल्कि संबंधपरक डेटाबेस में रहता है। यह पाठ्यक्रम दिखाता है कि SQLAlchemy का उपयोग करके सीधे Pandas से PostgreSQL और SQLite पर प्रश्न कैसे चलाएँ, साफ…

  1. 1SQLAlchemy से डेटाबेस से जुड़ना
  2. 2Pandas से SQL क्वेरी चलाना
  3. 3DataFrames को डेटाबेस तालिकाओं में लिखना
  4. +1 और
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29

B24 पाठPRO

Pandas डेटा का वर्णन करता है; SciPy उसके बारे में परिकल्पनाओं का परीक्षण करता है। यह पाठ्यक्रम सबसे सामान्य सांख्यिकीय परीक्षणों—t-परीक्षण, काई-वर्ग, ANOVA और सहसंबंध की सार्थकता—से परिचित कराता है,…

  1. 1वर्णनात्मक आँकड़े और सामान्यता परीक्षण
  2. 2माध्य की तुलना के लिए T-परीक्षण
  3. 3स्वतंत्रता के लिए Chi-Squared परीक्षण
  4. +1 और
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30

B24 पाठPRO

इस ट्रैक में सीखे गए हर कौशल को एक ही आरंभ-से-अंत परियोजना में एकत्र कीजिए: CSV और डेटाबेस तालिका से कच्चा डेटा ग्रहण कीजिए, उसे साफ करके मिलाइए, groupby और विंडो फ़ंक्शन से उन्नत KPI की गणना कीजिए,…

  1. 1प्रोजेक्ट सेटअप और डेटा ग्रहण
  2. 2डेटा सफ़ाई और फ़ीचर इंजीनियरिंग
  3. 3विश्लेषण और KPI गणना
  4. +1 और
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CoddyKit PRO

इस मार्ग के सभी 30 पाठ्यक्रम और हर दूसरे मार्ग के पाठ्यक्रम अनलॉक करें

एआई शिक्षक, प्रमाणन परीक्षा और प्रमाणपत्र। वेब, iOS और Android पर काम करता है।

सभी योजनाएँ देखें
वार्षिक$29.90 / वर्षलगभग $2.49 प्रति माहएक बार भुगतान करेंआजीवन$69.99 एक बारकोई नवीनीकरण नहीं। PRO हमेशा के लिए।
पाठ्यक्रम का परिचय

डेटा विश्लेषण: Pandas और NumPy

स्प्रेडशीट से उत्पादन-स्तर के डेटा विश्लेषण तक जाएँ। NumPy ऐरे, Pandas DataFrames, डेटा की सफ़ाई, groupby, मर्जिंग, टाइम सीरीज़ और Python में विज़ुअलाइज़ेशन सीखें। इस पाठ्यक्रम में बिल्कुल शुरुआती (A1) से उन्नत (B2) स्तर तक बढ़ते हुए 30 छोटे पाठ्यक्रम शामिल हैं। हर पाठ केंद्रित है और प्रत्येक अवधारणा को पक्का करने के लिए छोटे क्विज़ दिए गए हैं।

आप क्या सीखेंगे

आप मूलभूत बातों से शुरुआत करके मध्यवर्ती और उन्नत विषयों तक पहुँचेंगे, जहाँ हर पाठ्यक्रम पिछले पाठ्यक्रम पर आधारित होगा। हर पाठ व्यावहारिक है, जिसमें वास्तविक उदाहरण और आवश्यकता पड़ने पर सहायता के लिए AI ट्यूटर उपलब्ध है।

यह कैसे काम करता है

हर पाठ्यक्रम चार केंद्रित पाठों में बाँटा गया है। रोज़ कुछ पाठ पूरे कीजिए और महीनों के बजाय कुछ ही सप्ताहों में पूरे पाठ्यक्रम में महारत हासिल कीजिए।

टूल

सिर्फ़ पढ़ें नहीं, एआई के साथ अभ्यास करें

AI-संचालित टूल और सुविधाओं के साथ अपनी सीखने की गति बढ़ाएँ

AI से बातचीतAI ट्यूटर से बातचीत करेंसुपर प्रश्न पूछेंविशेषज्ञ-स्तर के उत्तर पाएँPROपाठ बनाएँAI-संचालित पाठ निर्माताPROप्रमाणन परीक्षा शुरू करेंअपना प्रमाणपत्र प्राप्त करेंPROचुनौती शुरू करेंअपने कौशल को परखें

आप कैसे सीखेंगे

  1. 01

    इंटरैक्टिव पाठ

    तुरंत प्रतिक्रिया वाले व्यावहारिक कोड लेखन अभ्यास

  2. 02

    AI ट्यूटर

    अटकने पर हमारे AI से तुरंत सहायता पाएँ

  3. 03

    अंतर्निर्मित संपादक

    सीधे अपने ब्राउज़र में कोड लिखें और चलाएँ

  4. 04

    प्रमाणपत्र

    पाठ्यक्रम पूरा करने पर प्रमाणपत्र पाएँ

खोज जारी रखें

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FAQ

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या Pandas & NumPy Academy पाठ्यक्रम निःशुल्क है?

हाँ। आप Pandas & NumPy Academy पाठ्यक्रम निःशुल्क शुरू कर सकते हैं और इसके इंटरैक्टिव पाठ बिना किसी शुल्क के पूरे कर सकते हैं। वैकल्पिक PRO सदस्यता उन्नत एआई टूल और साझा किया जा सकने वाला प्रमाणपत्र उपलब्ध कराती है।

क्या Python सीखने के लिए मुझे पहले से अनुभव होना चाहिए?

नहीं। पाठ्यक्रम बुनियादी सिद्धांतों से शुरू होता है और धीरे-धीरे उन्नत विषयों तक जाता है, इसलिए आप Python का पहले से कोई अनुभव न होने पर भी शुरुआत कर सकते हैं।

CoddyKit पर मैं Python कैसे सीखूँगा?

आप करके सीखते हैं। छोटे-छोटे इंटरैक्टिव पाठों में स्पष्ट व्याख्या के साथ ऐसा व्यावहारिक कोडिंग अभ्यास होता है जो वास्तविक समय में चलता है, और जब भी आप अटकते हैं, 24/7 एआई ट्यूटर व्यक्तिगत सहायता देता है।

क्या Pandas & NumPy Academy पूरा करने पर मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा?

हाँ। PRO शिक्षार्थी परीक्षा दे सकते हैं और Pandas & NumPy Academy पाठ्यक्रम पूरा करने का ऐसा साझा किया जा सकने वाला प्रमाणपत्र प्राप्त कर सकते हैं, जिसमें सत्यापन योग्य कोड होता है।

क्या मैं अपने फ़ोन पर Python सीख सकता हूँ?

हाँ। CoddyKit वेब पर और मूल iOS तथा एंड्रॉइड ऐप के रूप में उपलब्ध है, इसलिए आप किसी भी डिवाइस पर Python सीख सकते हैं और आपकी प्रगति सभी डिवाइसों पर सिंक होती रहती है।

CoddyKit PRO की कीमत कितनी है?

Pandas & NumPy Academy का पहला पाठ्यक्रम मुफ़्त है। CoddyKit PRO हर पाठ्यक्रम को अनलॉक करता है: $5.90 प्रति सप्ताह, $7.90 प्रति माह, $29.90 प्रति वर्ष, या बिना किसी नवीनीकरण के आजीवन पहुँच के लिए एक बार $69.99।

Pandas & NumPy Academy पूरा करने में कितना समय लगता है?

Pandas & NumPy Academy में 30 पाठ्यक्रम और 120 पाठ हैं। अधिकांश पाठों में लगभग 5–10 मिनट लगते हैं, इसलिए अपनी गति से पूरे मार्ग को पूरा करने में लगभग 14 घंटे का व्यावहारिक अभ्यास लगता है।

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एआई-संचालित पाठों के साथ प्रोग्रामिंग में निपुण बनने वाले हज़ारों शिक्षार्थियों से जुड़ें।

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