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Python Academy

Python की बहुमुखी क्षमताएँ जानें और Python Academy के साथ विविध प्रोजेक्ट बनाएँ।. CoddyKit का सीखने का मार्ग, जिसमें 76 छोटे पाठ्यक्रम और 320 संवादात्मक पाठ हैं, साथ ही 24/7 एआई शिक्षक भी आपके साथ है।

पाठ्यक्रम
76
पाठ
320
संवादात्मक चरण
3,909
शुरुआत निःशुल्क
पाठ्यक्रम 1
पाठ्यक्रम

इस मार्ग में 76 पाठ्यक्रम

सीखने के क्रम में Python Academy मार्ग के सभी पाठ्यक्रम। पहला मुफ़्त है।

1

A13 पाठमुफ़्त

यह पाठ प्रोग्रामिंग की मूल बातें समझाता है और बताता है कि शुरुआती शिक्षार्थियों के लिए Python एक आदर्श भाषा क्यों है। आप अपना वातावरण सेट अप करना और अपना पहला Python प्रोग्राम लिखना भी सीखेंगे।

2

A14 पाठPRO

Python प्रोग्रामिंग की आधारभूत अवधारणाएँ सीखें, जिनमें चर, डेटा प्रकार और बुनियादी संक्रियाएँ शामिल हैं। यह श्रेणी आपको अधिक जटिल विषयों के लिए तैयार करती है।

3

A24 पाठPRO

Python में निर्णय लेने और लूप चलाने की प्रक्रियाओं का गहन अध्ययन करें। ऐसे प्रोग्राम लिखना सीखें जो अलग-अलग स्थितियों के अनुसार प्रतिक्रिया दे सकें और कार्यों को कुशलतापूर्वक दोहरा सकें।

4

A25 पाठPRO

फ़ंक्शन पुनः उपयोग योग्य कोड की आधारशिला होते हैं। यह श्रेणी फ़ंक्शन बनाने और उनका प्रभावी उपयोग करने का तरीका सिखाती है तथा मॉड्यूलर प्रोग्रामिंग से परिचित कराती है।

5

B15 पाठPRO

Python की मुख्य डेटा संरचनाओं, जैसे सूचियों, ट्यूपल्स, सेट्स और डिक्शनरीज़ का अध्ययन करें और डेटा को प्रभावी ढंग से व्यवस्थित तथा परिवर्तित करना सीखें।

6

B16 पाठPRO

ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग के सिद्धांतों को जानें—यह पुनः उपयोग योग्य और विस्तार योग्य अनुप्रयोग बनाने का एक शक्तिशाली तरीका है।

7

A23 पाठPRO

Python में फ़ाइलों से डेटा पढ़ना और उनमें डेटा लिखना सीखें, ताकि आप वास्तविक-विश्व के डेटा के साथ काम कर सकें और जानकारी को सुरक्षित रख सकें।

8

B14 पाठPRO

Python प्रोग्रामों में त्रुटियों को सहजता से संभालने की कुशलता प्राप्त करें, जिससे आपका कोड अधिक विश्वसनीय और उपयोगकर्ता-अनुकूल बने।

9

A14 पाठPRO

Python की आधारभूत संरचनाओं में महारत हासिल कीजिए: चर, डेटा प्रकार और उपयोगकर्ता इनपुट। सीखिए कि Python डेटा को कैसे संग्रहीत करता है, प्रकारों के बीच रूपांतरण कैसे करता है और उपयोगकर्ताओं से इनपुट कै…

10

B25 पाठPRO

अधिक कुशल, संक्षिप्त और Python-अनुरूप कोड लिखने के लिए Python की उन्नत अवधारणाओं का अध्ययन करें।

11

B15 पाठPRO

Python का विस्तृत लाइब्रेरी पारिस्थितिकी तंत्र डेटा विश्लेषण से लेकर वेब विकास तक अनेक कार्यों को पूरा करने में सक्षम बनाता है। यह श्रेणी कुछ लोकप्रिय लाइब्रेरीज़ से आपका परिचय कराती है।

12

B14 पाठPRO

Python का उपयोग करके वेब विकास की मूल बातें जानें और सरल वेब अनुप्रयोग बनाना सीखें।

13

B23 पाठPRO

अपने Python कोड की शुद्धता और कार्यक्षमता सुनिश्चित करने के लिए परीक्षण और डीबगिंग की तकनीकें सीखें।

14

B13 पाठPRO

सामान्य दोहराए जाने वाले कार्यों के लिए Python स्क्रिप्ट लिखकर उन्हें स्वचालित करें और अपनी उत्पादकता बढ़ाएँ।

15

B15 पाठPRO

यह श्रेणी डेटा विज्ञान का अवलोकन प्रस्तुत करती है और इस क्षेत्र में Python की भूमिका से परिचित कराती है। आप डेटा को प्रभावी ढंग से साफ़ करना, पूर्व-संसाधित करना और प्रबंधित करना सीखेंगे।

16

C16 पाठPRO

यह पाठ मशीन लर्निंग और उन्नत डेटा विज्ञान के विषयों का गहन अध्ययन कराता है तथा आपको पूर्वानुमानित मॉडल बनाना और डीप लर्निंग की अवधारणाओं का अन्वेषण करना सिखाता है।

17

A24 पाठPRO

Python स्ट्रिंग का गहन अध्ययन कीजिए: स्लाइसिंग, फ़ॉर्मैटिंग और पाठ डेटा में बदलाव तथा विश्लेषण करने वाली अंतर्निहित स्ट्रिंग विधियों की समृद्ध लाइब्रेरी।

18

A24 पाठPRO

Python के सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले अनुक्रम प्रकार सीखिए: सूचियों और ट्यूपल को बनाना, बदलना और दोहराकर पढ़ना, तथा यह जानना कि किसे कब उपयोग करना है।

19

A24 पाठPRO

Python के कुंजी-मान भंडार (dict) और अव्यवस्थित, अद्वितीय-तत्व संग्रह (set) में महारत हासिल कीजिए। तेज़ खोज, सेट संचालन और डिक्शनरी कॉम्प्रिहेंशन कीजिए।

20

A24 पाठPRO

कंडीशनल और लूप के माध्यम से प्रोग्राम के निष्पादन को निर्देशित करना सीखिए। if/elif/else तर्क को for और while लूप, break, continue तथा else क्लॉज़ के साथ संयोजित कीजिए।

21

A24 पाठPRO

Python फ़ंक्शन के साथ पुनः उपयोग योग्य, मॉड्यूलर कोड लिखिए। स्थितीय और कीवर्ड आर्ग्युमेंट, डिफ़ॉल्ट मान, *args, **kwargs और रिटर्न मान शामिल हैं।

22

A24 पाठPRO

Python में फ़ाइल सिस्टम के साथ काम कीजिए: फ़ाइलों को अलग-अलग मोड में खोलिए, पंक्ति-दर-पंक्ति पढ़िए, डेटा को सुरक्षित रूप से लिखिए और pathlib से फ़ाइल पथ प्रबंधित कीजिए।

23

A24 पाठPRO

अपवादों को शालीनता से पकड़कर और संभालकर मजबूत Python प्रोग्राम लिखिए। try/except/else/finally का उपयोग कीजिए, कस्टम अपवाद उठाइए और ट्रेसबैक से डीबग कीजिए।

24

A24 पाठPRO

वर्चुअल एनवायरनमेंट, pip निर्भरता प्रबंधन और requirements.txt की सर्वोत्तम विधियों से Python प्रोजेक्ट को अलग-थलग और पुनरुत्पाद्य रखिए।

25

A15 पाठPRO

यह श्रेणी कृत्रिम बुद्धिमत्ता की परिभाषा, महत्त्व और ऐतिहासिक पड़ावों सहित इसके मूलभूत सिद्धांतों का परिचय देती है। आप संकीर्ण, सामान्य और अतिबुद्धिमान कृत्रिम बुद्धिमत्ता जैसे प्रकारों का अध्ययन करे…

26

B14 पाठPRO

Python कोड को पुनः उपयोग योग्य मॉड्यूल और पैकेज में व्यवस्थित कीजिए। import की कार्यप्रणाली, मानक लाइब्रेरी, वर्चुअल एनवायरनमेंट और pip पैकेज प्रबंधन समझिए।

27

B14 पाठPRO

सूची कॉम्प्रिहेंशन, जनरेटर एक्सप्रेशन और आलसी मूल्यांकन के लिए yield कीवर्ड से Python-सदृश, स्मृति-कुशल कोड लिखिए।

28

A15 पाठPRO

स्वास्थ्य सेवा, वित्त, ई-कॉमर्स, गेमिंग और स्वचालन जैसे उद्योगों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विविध वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगों का अन्वेषण करें। यह श्रेणी बताती है कि रोगों के निदान और वित्तीय प्रक्रिया…

29

B14 पाठPRO

Python क्लास और ऑब्जेक्ट का उपयोग करके सुव्यवस्थित प्रोग्राम बनाइए। क्लास परिभाषा, __init__, इंस्टेंस और क्लास एट्रिब्यूट तथा विधियाँ समझिए।

30

B14 पाठPRO

इनहेरिटेंस से Python क्लास का विस्तार कीजिए, विधियों को ओवरराइड कीजिए, super() का उपयोग कीजिए और लचीला, विस्तार योग्य कोड लिखने के लिए पॉलीमॉर्फ़िज़्म लागू कीजिए।

31

A15 पाठPRO

आवश्यक Python उपकरणों और लाइब्रेरी में निपुण होकर कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधान बनाने के लिए तैयार हों। यह श्रेणी आपके विकास परिवेश की स्थापना, NumPy, Pandas और Scikit-learn जैसी Python लाइब्रेरी के उपय…

32

B14 पाठPRO

re मॉड्यूल के साथ Python में पैटर्न मिलान में महारत हासिल कीजिए। रेगेक्स पैटर्न लिखिए, match/search/findall/sub का उपयोग कीजिए और समूहों तथा फ़्लैग को संभालिए।

33

B14 पाठPRO

Python में JSON और CSV डेटा को पार्स और जनरेट कीजिए। json और csv मॉड्यूल का उपयोग कीजिए, एन्कोडिंग संबंधी समस्याएँ संभालिए और वास्तविक डेटा फ़ाइलों के साथ काम कीजिए।

34

B15 पाठPRO

कृत्रिम बुद्धिमत्ता परियोजनाओं के लिए डेटा को प्रभावी ढंग से तैयार करना और उसमें बदलाव करना सीखें। यह श्रेणी विभिन्न प्रकार के डेटा, अनुपस्थित मानों को संभालने की तकनीकों, डेटा सामान्यीकरण और डेटासेट…

35

B14 पाठPRO

print कथनों की जगह Python के logging मॉड्यूल का उपयोग कीजिए। लॉग स्तर, हैंडलर और फ़ॉर्मैटर कॉन्फ़िगर कीजिए; pdb और IDE डीबगर का प्रभावी उपयोग कीजिए।

36

B14 पाठPRO

Python Enums और NamedTuples: Enum क्लास, IntEnum और Flag, आदि

37

A25 पाठPRO

जब आप डेटा को दृश्य रूप में देख पाते हैं, तो उसे समझना आसान हो जाता है। यह श्रेणी Matplotlib और Plotly जैसी Python लाइब्रेरीज़ का उपयोग करके सार्थक दृश्यांकन बनाना सिखाती है। बुनियादी रेखा-चार्ट से ल…

38

B14 पाठPRO

pathlib से आधुनिक फ़ाइल पथ: Path ऑब्जेक्ट, फ़ाइलें पढ़ना और लिखना, आदि

39

B14 पाठPRO

datetime से तारीखें और समय: date, time, datetime, Timedelta और अंकगणित, आदि

40

B15 पाठPRO

यह श्रेणी पर्यवेक्षित लर्निंग के आधारभूत एल्गोरिदम, जैसे रैखिक प्रतिगमन, लॉजिस्टिक प्रतिगमन और सटीकता तथा F1 स्कोर जैसे मूल्यांकन मापदंडों का अध्ययन कराती है। आप इन एल्गोरिदम को Python में लागू करना…

41

B14 पाठPRO

collections मॉड्यूल: Counter, defaultdict, आदि

42

B14 पाठPRO

उन्नत स्ट्रिंग फ़ॉर्मैटिंग: f-string अभिव्यक्तियाँ, फ़ॉर्मैट विनिर्देशक, आदि

43

B25 पाठPRO

अपर्यवेक्षित लर्निंग डेटा में छिपे हुए प्रतिरूपों को खोजने पर केंद्रित होती है। यह श्रेणी K-Means जैसी क्लस्टरिंग तकनीकों और PCA तथा t-SNE जैसी आयाम-न्यूनकरण विधियों से परिचित कराती है। अंत तक आप इन…

44

B14 पाठPRO

CLI टूल बनाना: argparse की मूल बातें, उप-कमांड और विकल्प, आदि

45

B14 पाठPRO

sqlite3 से SQLite डेटाबेस: कनेक्ट करना और तालिकाएँ बनाना, Insert, Select, Update, Delete, आदि

46

B25 पाठPRO

कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क की दुनिया में प्रवेश करें, जो आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता की आधारशिला हैं। यह श्रेणी न्यूरल नेटवर्क की संरचना, सक्रियण फलनों और बैकप्रोपेगेशन को समझाती है। आप TensorFlow का उपयो…

47

B14 पाठPRO

openpyxl से Excel स्वचालन: वर्कबुक पढ़ना, सेल लिखना और शैलीबद्ध करना, आदि

48

B24 पाठPRO

डेकोरेटर से Python फ़ंक्शन और क्लास को बेहतर बनाइए। अपने डेकोरेटर बनाइए, नियंत्रित एट्रिब्यूट पहुँच के लिए @property का उपयोग कीजिए और @classmethod तथा @staticmethod लागू कीजिए।

49

B25 पाठPRO

जानें कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानव भाषा को कैसे संसाधित और समझती है। यह श्रेणी टेक्स्ट प्री-प्रोसेसिंग तकनीकों, टोकनाइज़ेशन, भावना विश्लेषण और ट्रांसफ़ॉर्मर जैसे उन्नत मॉडलों को शामिल करती है। अंत तक…

50

B24 पाठPRO

with कथन का उपयोग करके संसाधनों को सुरक्षित रूप से प्रबंधित कीजिए। __enter__/__exit__ के साथ कस्टम संदर्भ प्रबंधक लिखिए और contextlib के साथ काम कीजिए।

51

B24 पाठPRO

pytest का उपयोग करके स्वचालित परीक्षणों के साथ विश्वसनीय Python कोड लिखिए। परीक्षण खोज, फ़िक्स्चर, पैरामीटराइज़ेशन, मॉकिंग और कोड कवरेज रिपोर्टिंग शामिल हैं।

52

B15 पाठPRO

इस श्रेणी में जानें कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता दृश्य डेटा की व्याख्या और उसमें बदलाव कैसे करती है। छवि निरूपण की मूल बातों से शुरुआत करते हुए आप छवि संसाधन के लिए OpenCV का उपयोग करना और छवि वर्गीकरण तथा…

53

B24 पाठPRO

itertools और functools के साथ Python के कार्यात्मक प्रोग्रामिंग टूलकिट का उपयोग कीजिए। सुरुचिपूर्ण कोड के लिए combinations, chain, partial, reduce और lru_cache अपनाइए।

54

B24 पाठPRO

Python Dataclasses और attrs: Dataclass परिभाषित करना, डिफ़ॉल्ट मान और field(), आदि

55

C15 पाठPRO

सुदृढीकरण लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंट को उनके कार्यों के लिए पुरस्कार या दंड प्राप्त करके अपने परिवेश से सीखने में सक्षम बनाती है। यह श्रेणी Q-learning जैसी प्रमुख अवधारणाओं का परिचय देती है, ड…

56

B24 पाठPRO

संरचनात्मक पैटर्न मिलान: match और case की मूल बातें, अनुक्रमों और मैपिंग का मिलान, आदि

57

B24 पाठPRO

क्लोज़र और फ़ंक्शन की आंतरिक कार्यप्रणाली: प्रथम-श्रेणी फ़ंक्शन, क्लोज़र और मुक्त चर, आदि

58

B24 पाठPRO

जेनरेटर, इटरेटर और yield: इटरेटर प्रोटोकॉल, जेनरेटर फ़ंक्शन, आदि

59

B24 पाठPRO

subprocess और OS के साथ सहभागिता: subprocess से कमांड चलाना, आउटपुट प्राप्त करना, आदि

60

B24 पाठPRO

SQLAlchemy से डेटाबेस ORM: SQLAlchemy Core बनाम ORM, मॉडल परिभाषित करना, आदि

61

B24 पाठPRO

Flask से वेब विकास: रूट और दृश्य, Jinja2 से टेम्पलेट, आदि

62

B24 पाठPRO

async/await और asyncio से थ्रेड के बिना समवर्ती Python प्रोग्राम लिखिए। इवेंट लूप, कोरूटीन, कार्य और एसिंक्रोनस I/O पाइपलाइन बनाइए।

63

B24 पाठPRO

Python कोड में स्थिर प्रकार एनोटेशन जोड़िए। स्थिर जाँच के लिए mypy का उपयोग कीजिए, जेनेरिक प्रकार, TypeVar, Protocol और रनटाइम प्रकार संकुचन में महारत हासिल कीजिए।

64

B24 पाठPRO

NumPy के साथ संख्यात्मक कंप्यूटिंग की नींव बनाइए। डेटा विज्ञान कार्यप्रवाहों के लिए ndarray संचालन, ब्रॉडकास्टिंग, वेक्टराइज़ेशन और रैखिक बीजगणित में महारत हासिल कीजिए।

65

B24 पाठPRO

Pandas के साथ बड़े पैमाने पर संरचित डेटा का विश्लेषण कीजिए। Series, DataFrame, groupby, मर्जिंग, टाइम सीरीज़ और डेटा सफ़ाई पाइपलाइन के साथ काम कीजिए।

66

B24 पाठPRO

FastAPI के साथ उच्च-प्रदर्शन और स्वतः-दस्तावेज़ित REST APIs बनाइए। Pydantic मॉडल, निर्भरता इंजेक्शन, एसिंक्रोनस एंडपॉइंट और OpenAPI जनरेशन का उपयोग कीजिए।

67

B24 पाठPRO

Python का उपयोग करके वेब से डेटा निकालिए। साधारण स्क्रैपिंग के लिए requests + BeautifulSoup और बड़े पैमाने पर स्पाइडर-आधारित क्रॉल के लिए Scrapy में महारत हासिल कीजिए।

68

B24 पाठPRO

scikit-learn के साथ Python में मशीन लर्निंग लागू कीजिए। वर्गीकरण, प्रतिगमन और क्लस्टरिंग मॉडल बनाइए तथा क्रॉस-वैलिडेशन और मेट्रिक से उनका मूल्यांकन कीजिए।

69

B24 पाठPRO

Django से वेब विकास: प्रोजेक्ट और ऐप्स, मॉडल और माइग्रेशन, आदि

70

B24 पाठPRO

Matplotlib से डेटा विज़ुअलाइज़ेशन: फ़िगर और अक्ष, रेखा, बार और बिखराव आलेख, आदि

71

B24 पाठPRO

Plotly से इंटरैक्टिव चार्ट: Plotly Express की मूल बातें, इंटरैक्टिव सुविधाएँ, आदि

72

B24 पाठPRO

PyPI पर पैकेजिंग और प्रकाशन: प्रोजेक्ट संरचना और pyproject.toml, build से निर्माण, आदि

73

C14 पाठPRO

समवर्ती कार्य: threading और multiprocessing: थ्रेड और GIL, ThreadPoolExecutor, आदि

74

C14 पाठPRO

मेटाक्लास, डिस्क्रिप्टर और __slots__ के साथ Python के ऑब्जेक्ट मॉडल का गहन अध्ययन कीजिए। समझिए कि भाषा स्वयं कैसे बनी है और शक्तिशाली अमूर्तन बनाइए।

75

C14 पाठPRO

C एक्सटेंशन से Python को तेज़ बनाइए। Python/C API, ctypes और cffi से Python से C कोड कॉल कीजिए और प्रदर्शन-संवेदी एक्सटेंशन लिखिए।

76

C14 पाठPRO

CPython के स्मृति मॉडल, रेफ़रेंस काउंटिंग और कचरा संग्रहण को समझिए तथा प्रदर्शन की अड़चनें खोजने और ठीक करने के लिए प्रोफ़ाइलिंग टूल का उपयोग कीजिए।

CoddyKit PRO

इस मार्ग के सभी 76 पाठ्यक्रम और हर दूसरे मार्ग के पाठ्यक्रम अनलॉक करें

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

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

Python: पहली स्क्रिप्ट से उत्पादन-स्तर के कोड तक

Python डेटा साइंस, स्वचालन, वेब विकास और एआई अनुसंधान में सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली सामान्य-उद्देश्य प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है। इसका पढ़ने में आसान वाक्य-विन्यास शुरुआत में इसे सुलभ बनाता है, जबकि इसका पारितंत्र — NumPy, पैंडस, फ्लास्क, FastAPI, जैंजो, साइकिट-लर्न, एंसियो — गंभीर उत्पादन कार्यों तक विस्तार पा सकता है। यह पाठ्यक्रम-मार्ग पहली चर लिखने से लेकर एसिंक्रोनस वेब एपीआई बनाने, मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षित करने और C एक्सटेंशन स्तर पर मेमोरी का प्रदर्शन-विश्लेषण करने तक पूरी श्रृंखला सिखाता है।

आप क्या सीखेंगे

आप भाषा की मूल कार्यप्रणाली — स्ट्रिंग, सूची, डिक्शनरी, नियंत्रण प्रवाह, फ़ंक्शन और फ़ाइल इनपुट-आउटपुट — से शुरुआत करेंगे, फिर इनहेरिटेंस, बहुरूपता, डेकोरेटर, कॉन्टेक्स्ट मैनेजर और डेटा-क्लास के साथ ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड डिज़ाइन सीखेंगे। डेटा के क्षेत्र में आप पैंडस और NumPy से डेटासेट में बदलाव करेंगे, मैटप्लॉटलिब और प्लॉटली से परिणामों का दृश्यांकन करेंगे, साइकिट-लर्न से पर्यवेक्षित और अनपर्यवेक्षित लर्निंग लागू करेंगे तथा न्यूरल नेटवर्क और एनएलपी जानेंगे। वेब के क्षेत्र में आप फ्लास्क और FastAPI से एपीआई, जैंजो से फुल-स्टैक ऐप और CLI टूल, SQLite, SQLAlchemy तथा ओपनपाइएक्सएल से कार्य-स्वचालन बनाएँगे। उन्नत विषयों में एंसियो के साथ async/await, थ्रेडिंग और मल्टीप्रोसेसिंग के साथ समवर्ती निष्पादन, mypy के साथ प्रकार संकेत, मेटाक्लास और Python C एक्सटेंशन शामिल हैं।

सीखने का मार्ग

76 से अधिक सक्रिय पाठ्यक्रमों में यह मार्ग A1 से C1 तक चलता है। इसकी शुरुआत प्रोग्रामिंग का परिचय और Python की मूल बातें से होती है, फिर स्ट्रिंग, सूची, डिक्शनरी, नियंत्रण प्रवाह और फ़ाइल संचालन के माध्यम से A2 स्तर की दक्षता बनती है। इसके बाद मॉड्यूल, OOP, नियमित अभिव्यक्तियों, लॉग दर्ज करने तथा JSON और CSV के साथ काम करने वाले B1 स्तर के विषय आते हैं। B2 स्तर में जनरेटर, क्लोज़र, संरचनात्मक पैटर्न मिलान, async/await, फ्लास्क, जैंजो, FastAPI, पैंडस, NumPy और साइकिट-लर्न के साथ मशीन लर्निंग शामिल हैं। यह मार्ग C1 स्तर पर समवर्ती निष्पादन: थ्रेडिंग और मल्टीप्रोसेसिंग, Python मेटाक्लास और डिस्क्रिप्टर, Python C एक्सटेंशन, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और Python मेमोरी प्रबंधन और प्रदर्शन-विश्लेषण के साथ पूरा होता है।

यह कैसे काम करता है

हर पाठ्यक्रम छोटे, केंद्रित पाठों में बाँटा गया है, जिन्हें आप अंतर्निर्मित कोड संपादक में वास्तविक समय की प्रतिक्रिया के साथ पूरा करते हैं। जब भी आप अटकें, एआई शिक्षक उपलब्ध रहता है और अभ्यासों का स्वचालित मूल्यांकन होता है, इसलिए आप समीक्षा की प्रतीक्षा किए बिना अपनी गति से आगे बढ़ सकते हैं।

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

FAQ

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या Python Academy पाठ्यक्रम निःशुल्क है?

हाँ। आप Python 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 Python Academy पूरा करने पर मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा?

हाँ। PRO शिक्षार्थी परीक्षा दे सकते हैं और Python 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?

Python 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।

Python Academy पूरा करने में कितना समय लगता है?

Python Academy में 76 पाठ्यक्रम और 320 पाठ हैं। अधिकांश पाठों में लगभग 5–10 मिनट लगते हैं, इसलिए अपनी गति से पूरे मार्ग को पूरा करने में लगभग 37 घंटे का व्यावहारिक अभ्यास लगता है।

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