क्या आप डेटा साइंटिस्ट बनने में रुचि रखते हैं लेकिन यह नहीं जानते कि कहां से शुरू करें? ठीक है, आप भाग्यशाली हैं क्योंकि मेरे पास एक अध्ययन योजना है जो आपको सप्ताह में केवल 10 घंटे में डेटा साइंस के लिए पायथन सीखने में मदद करेगी!

सबसे पहली बात, संसाधनों की बात करते हैं। यदि आप बजट पर हैं, तो कोई बात नहीं! रस्सियों को सीखने में आपकी मदद करने के लिए हम मुफ्त वीडियो संसाधनों से चिपके रहेंगे।

इससे पहले कि हम इसमें गोता लगाएँ, मैं यह उल्लेख करना चाहता हूँ कि मैं सुझाए गए किसी भी संसाधन से संबद्ध नहीं हूँ। सिफारिशें विशुद्ध रूप से मेरे अपने अनुभवों और क्षेत्र के अन्य शिक्षार्थियों पर आधारित हैं।

सप्ताह 1-2: पायथन मूल बातें

हम पायथन प्रोग्रामिंग की मूल बातों के साथ शुरुआत करेंगे। आप एक ठोस नींव के बिना गगनचुंबी इमारत का निर्माण नहीं कर सकते, और आप पायथन के मूल सिद्धांतों में महारत हासिल किए बिना डेटा वैज्ञानिक नहीं बन सकते। आरंभ करने के लिए यहां कुछ बेहतरीन संसाधन दिए गए हैं:

• डॉ चक द्वारा हर किसी के लिए पायथन: यह YouTube ट्यूटोरियल श्रृंखला शुरुआती लोगों के लिए पायथन के बारे में जानने के लिए आवश्यक सब कुछ शामिल करती है। प्रशिक्षक आसानी से समझ में आने वाले तरीके से अवधारणाओं की व्याख्या करता है और आरंभ करने में आपकी मदद करने के लिए बहुत सारे उदाहरण प्रदान करता है। [जोड़ना:https://www.youtube.com/watch?v=8DvywoWv6fI&list=PLlRFEj9H3Oj7Bp8-DfGpfAfDBiblRfl5p]
• कोरी शेफर द्वारा पायथन क्रैश कोर्स: यह YouTube ट्यूटोरियल श्रृंखला डेटा प्रकार, नियंत्रण प्रवाह और कार्यों सहित पायथन प्रोग्रामिंग की मूल बातें शामिल करती है। प्रशिक्षक आकर्षक है और स्पष्ट स्पष्टीकरण प्रदान करता है। [जोड़ना:https://www.youtube.com/watch?v=1F_OgqRuSdI&list=PL-osiE80TeTt2d9bfVyTiXJA-UTHn6WwU]

एक बार जब आप बुनियादी बातों की अच्छी समझ प्राप्त कर लेते हैं, तो यह पायथन के साथ डेटा विश्लेषण पर जाने का समय है। इस चरण में, आप सीखेंगे कि डेटा के साथ काम करने के लिए पायथन का उपयोग कैसे करें, जिसमें डेटा में हेरफेर करना, डेटा की सफाई करना और डेटा की कल्पना करना शामिल है। इस चरण के लिए कुछ बेहतरीन संसाधनों में शामिल हैं:

• कोरी शेफर द्वारा पंडों का ट्यूटोरियल: यह YouTube ट्यूटोरियल सीरीज़, पांडस लाइब्रेरी का उपयोग करके पायथन में डेटा के साथ काम करने के बारे में जानने के लिए आवश्यक सब कुछ शामिल करती है। प्रशिक्षक आपको आरंभ करने में मदद करने के लिए स्पष्ट स्पष्टीकरण और बहुत सारे उदाहरण प्रदान करता है। [जोड़ना:https://www.youtube.com/watch?v=vmEHCJofslg&list=PL-osiE80TeTsWlCv3ltqybIXRzMrvEvHE]
• एडुरेका द्वारा माटप्लोटलिब और सीबॉर्न के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन: यह YouTube ट्यूटोरियल मैटप्लोटलिब और सीबॉर्न का उपयोग करके पायथन में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के बारे में जानने के लिए आवश्यक सब कुछ शामिल करता है। प्रशिक्षक आपको आरंभ करने में मदद करने के लिए स्पष्ट स्पष्टीकरण और बहुत सारे उदाहरण प्रदान करता है। [जोड़ना:https://www.youtube.com/watch?v=6guP1VeWz2w]

अब जब आपको पायथन और डेटा विश्लेषण में अच्छी नींव मिल गई है, तो यह मशीन सीखने की ओर बढ़ने का समय है। मशीन लर्निंग डेटा साइंस का एक प्रमुख घटक है, और पायथन के पास पुस्तकालयों का खजाना है जो मशीन लर्निंग मॉडल बनाना आसान बनाता है। विभिन्न प्रकार की मशीन लर्निंग के बारे में सीखकर प्रारंभ करें, जैसे पर्यवेक्षित और अनुपयोगी शिक्षण। फिर, मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए स्किकिट-लर्न का उपयोग करना सीखें। इस चरण के लिए कुछ बेहतरीन संसाधनों में शामिल हैं:

• सेंडेक्स द्वारा पायथन के साथ मशीन लर्निंग: इस YouTube ट्यूटोरियल श्रृंखला में वह सब कुछ शामिल है जो आपको स्किकिट-लर्न का उपयोग करके पायथन के साथ मशीन लर्निंग के बारे में जानने की जरूरत है। प्रशिक्षक आपको आरंभ करने में मदद करने के लिए स्पष्ट स्पष्टीकरण और बहुत सारे उदाहरण प्रदान करता है। [जोड़ना:https://www.youtube.com/watch?v=OGxgnH8y2NM&list=PLQVvvaa0QuDfKTOs3Keq_kaG2P55YRn5v]
• एड्यूरेका द्वारा स्किकिट-लर्न ट्यूटोरियल: यह YouTube ट्यूटोरियल श्रृंखला मशीन लर्निंग के लिए एक लोकप्रिय पायथन लाइब्रेरी स्किकिट-लर्न के बारे में जानने के लिए आवश्यक सब कुछ शामिल करती है। प्रशिक्षक आपको आरंभ करने में मदद करने के लिए स्पष्ट स्पष्टीकरण और बहुत सारे उदाहरण प्रदान करता है। [जोड़ना:https://www.youtube.com/watch?v=0Lt9w-BxKFQ&list=PL9ooVrP1hQOGtDdGMzQ6K8ew2Tc3A7GyL]

अब जब आपने पायथन प्रोग्रामिंग, डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग की मूल बातें सीख ली हैं, तो यह आपके कौशल का परीक्षण करने का समय है! इस चरण में, आप एक कैपस्टोन परियोजना पर काम करेंगे जो आपको वास्तविक दुनिया की समस्या के बारे में जो सीखा है उसे लागू करने में मदद करेगी।

कैपस्टोन परियोजनाओं के लिए कुछ महान विचारों में शामिल हैं:

• रुझानों की पहचान करने और सुधार के लिए सिफारिशें करने के लिए बिक्री डेटा का विश्लेषण करना
• फिल्मों या संगीत के लिए एक सिफारिश प्रणाली का निर्माण
• किसी विशिष्ट समस्या के लिए भविष्य कहनेवाला मॉडल विकसित करना, जैसे किसी व्यवसाय के लिए ग्राहक मंथन की भविष्यवाणी करना

• केन जी द्वारा डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स: इस YouTube प्लेलिस्ट में विभिन्न प्रकार के डेटा साइंस प्रोजेक्ट आइडिया हैं, साथ ही उन्हें बनाने के तरीके पर ट्यूटोरियल भी हैं। [जोड़ना:https://www.youtube.com/playlist?list=PL2zq7klxX5ASFejJj80ob9ZAnBHdz5O1t]
• कागल: कागल डेटा विज्ञान प्रतियोगिताओं के लिए एक मंच है, साथ ही साथ काम करने के लिए डेटासेट खोजने के लिए एक महान संसाधन है। आप वित्त से लेकर स्वास्थ्य देखभाल से लेकर सोशल मीडिया तक विभिन्न विषयों पर डेटासेट पा सकते हैं। [जोड़ना:https://www.kaggle.com/]