इस 100% ऑनलाइन स्नातकोत्तर डिप्लोमा के साथ, आप डेटा साइंस और विश्लेषण के लिए पायथन के उपयोग में एक ठोस आधार प्राप्त करेंगे, जिसमें विकास वातावरण की कॉन्फ़िगरेशन और आवश्यक पुस्तकालयों का उपयोग शामिल है”

पायथन के साथ डेटा विश्लेषण व्यवसाय और विज्ञान में अपरिहार्य है, सबसे पहले, इसकी विशेष लाइब्रेरी, जैसे कि पांडास, न्यूमपाइ और मैटप्लॉटलिब के कारण, जो डेटा का कुशलतापूर्वक प्रकलन, दृश्यमान और विश्लेषण करने के लिए एक मजबूत और बहुमुखी मंच प्रदान करती हैं। इसके अलावा, सक्रिय पायथन समुदाय डेटा विश्लेषण के रुझानों के साथ तालमेल बनाए रखते हुए लगातार नई लाइब्रेरी और संसाधनों का योगदान दे रहा है। 

इस प्रकार इस स्नातकोत्तर डिप्लोमा का जन्म हुआ, जो कुशल डेटा प्रबंधन और विश्लेषण के लिए प्रमुख कौशलो के विकास पर केंद्रित एक व्यापक कार्यक्रम प्रदान करेगा। इस तरह, पेशेवर लोग मूलभूत बातों पर ध्यान केंद्रित करेंगे, जिसमें चर और डेटा प्रकार से लेकर नियंत्रण संरचनाओं और सर्वोत्तम कोडिंग प्रथाओं तक शामिल होंगे। 

इसी तरह, कंप्यूटर वैज्ञानिक डेटा संरचनाओं और उच्च कार्यों का गहन अध्ययन करेंगे, तथा पायथन में फ़ाइल प्रबंधन और मॉडलिंग तकनीकों पर चर्चा करेंगे। इस संदर्भ में, संरचनाओं के व्यावहारिक अनुप्रयोग, जैसे कि सारणी और शब्दकोश, के साथ-साथ फ़ंक्शन हैंडलिंग और कुशल फ़ाइल प्रसंस्करण पर जोर दिया जाएगा। न्यूमपाइ पांडास और मैटप्लॉटलिब के उच्च उपयोग का उल्लेख नहीं करना चाहिए, जो सरणी हेरफेर, कुशल संरचित डेटा हैंडलिंग और उच्च विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों में उच्च कौशल प्रदान करते हैं। 

अंत में, पाठ्यक्रम में न्यूमपाइ और पांडास के साथ उच्च डेटा प्रबंधन पर ध्यान दिया जाएगा, जिसमें प्रदर्शन और भंडारण अनुकूलन रणनीतियों पर ध्यान केंद्रित किया जाएगा। इस तरह, विभिन्न स्रोतों से डेटा लोडिंग और वेयरहाउसिंग, उच्च सफाई और परिवर्तन रणनीतियों, साथ ही समय श्रृंखला और जटिल डेटा विश्लेषण को कवर किया जाएगा। 

TECH विशेषज्ञों को अनुकूलनीय प्रमाणन प्रदान करेगा, जिससे उन्हें अपनी भागीदारी की अवधि का प्रबंधन करने में अधिक स्वायत्तता मिलेगी, जिससे उनके लिए अपनी दिन-प्रतिदिन की जिम्मेदारियों, चाहे वे व्यक्तिगत हों या कार्य-संबंधी, के बीच सामंजस्य बिठाना आसान हो जाएगा। यह विधि रीलर्निंग की प्रणाली पर आधारित होगी, जिसमें विषय-वस्तु के आत्मसातीकरण को बढ़ाने के लिए प्रमुख अवधारणाओं की पुनरावृत्ति शामिल है। 

आप पायथन के साथ डेटा विश्लेषण में विशेषज्ञता प्राप्त करेंगे, विश्लेषण प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करेंगे और सूचना की गुणवत्ता और व्याख्या में सुधार करेंगे, जिससे संस्थाओ को महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धात्मक लाभ मिलेगा”

यह पायथन के साथ डेटा विश्लेषण में स्नातकोत्तर डिप्लोमा बाजार का सबसे पूर्ण और अद्यतन कार्यक्रम प्रदान करता है। इसकी सबसे उल्लेखनीय विशेषताएं हैैं:

• पायथन के साथ डेटा विश्लेषण में विशेषज्ञों द्वारा व्यावहारिक केस अध्ययन प्रस्तुत किए जाते हैं 
• पुस्तक की ग्राफिक, योजनाबद्ध और व्यावहारिक सामग्री उन विषयों पर सैद्धांतिक और व्यावहारिक जानकारी प्रदान करती है जो पेशेवर अभ्यास के लिए आवश्यक हैं
• व्यावहारिक अभ्यास जहां आत्म-मूल्यांकन का उपयोग सीखने में सुधार के लिए किया जा सकता है
• इसमें नवीन प्रणालीयों पर विशेष जोर दिया गया है 
• सैद्धांतिक पाठ, विशेषज्ञ से प्रश्न, विवादास्पद विषयों पर बहस मंच और व्यक्तिगत प्रतिबिंब कार्य 
• वह विषय-वस्तु जो इंटरनेट कनेक्शन वाले किसी भी स्थिर या पोर्टेबल उपकरण से पहुंच योग्य है 

बुनियादी परिचालनों से लेकर उच्च विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों तक, आप उच्च डेटा विश्लेषण और प्रभावी विज़ुअलाइज़ेशन करने के कौशल प्राप्त करेंगे। आप नामांकन के लिए किसका इंतज़ार कर रहे हैं?”

कार्यक्रम के शिक्षण स्टाफ में क्षेत्र के पेशेवर शामिल हैं जो इस शैक्षिक कार्यक्रम में अपने कार्य अनुभव का योगदान देते हैं, साथ ही अग्रणी समाजों और प्रतिष्ठित विश्वविद्यालयों के प्रसिद्ध विशेषज्ञ भी शामिल हैं।

नवीनतम शैक्षिक प्रौद्योगिकी के साथ विकसित मल्टीमीडिया विषय-वस्तु , पेशेवरों को स्थितीय और प्रासंगिक शिक्षा प्रदान करेगी, अर्थात्, एक अनुरूपित वातावरण जो वास्तविक स्थितियों में सीखने के लिए प्रोग्राम की गई गहन शिक्षा प्रदान करेगा। 

यह कार्यक्रम समस्या-आधारित शिक्षा पर आधारित है, जिसके तहत पेशेवर को शैक्षणिक वर्ष के दौरान उत्पन्न होने वाली विभिन्न पेशेवर अभ्यास स्थितियों को हल करने का प्रयास करना होगा। इस उद्देश्य के लिए, छात्रों को प्रसिद्ध और अनुभवी विशेषज्ञों द्वारा निर्मित एक अभिनव इंटरएक्टिव वीडियो सिस्टम द्वारा सहायता प्रदान की जाएगी।  

आप न्यूमपाइ और पांडास के साथ उच्च डेटा प्रबंधन का अध्ययन करेंगे, जिसमें प्रदर्शन और भंडारण अनुकूलन रणनीतियों पर जोर दिया जाएगा, जो प्रौद्योगिकी और शिक्षा के क्षेत्र में अग्रणी शिक्षाप्रद संसाधनों के माध्यम से संभव होगा”

TECH पर दांव लगाएं! आप चर और नियंत्रण संरचनाओं जैसे मूलभूत पहलुओं के साथ-साथ आईपीथॉन और ज्यूपिटर नोटबुक के उपयोग जैसी उच्च तकनीकों को भी कवर करेंगे”

पेशेवरों के लिए मजबूत पायथन कौशल प्राप्त करने के लिए आवश्यक बुनियादी बातों से लेकर उच्च तकनीकों तक की विषय-वस्तु को सावधानीपूर्वक डिजाइन किया गया है। महत्वपूर्ण लाइब्रेरियों, जैसे कि न्यूमपी, पांडास और मैटप्लॉटलिब में प्रशिक्षण के माध्यम से, स्नातकों को न केवल तकनीकी कौशल प्राप्त होंगे, बल्कि रचनात्मकता और आत्मविश्वास के साथ जटिल चुनौतियों का सामना करने की क्षमता भी विकसित होगी। इस संबंध में, कार्यक्रम का उद्देश्य विश्लेषणात्मक मानसिकता विकसित करना, सर्वोत्तम प्रथाओं को बढ़ावा देना, तथा छात्रों को वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में इन कौशलों को लागू करने की गहरी समझ प्रदान करना भी होगा। 

पायथन के साथ डेटा विश्लेषण की आकर्षक दुनिया में तल्लीन हो जाएँ, और डेटा-संचालित युग में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए आवश्यक उपकरणों और जानकारियों से खुद को सुसज्जित करें”

मॉड्यूल 1. पायथन के साथ डेटा प्रोसेसिंग और बिग डेटा 

1.1. डेटा पर पायथन का उपयोग करना 

1.1.1. डेटा विज्ञान और विश्लेषण में पायथन 
1.1.2. डेटा के लिए आवश्यक लाइब्रेरी 
1.1.3. अनुप्रयोग और उदाहरण 

1.2. पायथन डेवलपमेंट एनवायरनमेंट की स्थापना 

1.2.1. पायथन की स्थापना और उपकरण 
1.2.2. वर्चुअल वातावरण का विन्यास 
1.2.3. एकीकृत विकास उपकरण (आईडीई) 

1.3. पायथन में चर, डेटा प्रकार और ऑपरेटर 

1.3.1. चर और आदिम डेटा प्रकार 
1.3.2. डेटा संरचनाएं: 
1.3.3. अंकगणित और तार्किक ऑपरेटर 

1.4. प्रवाह नियंत्रण: सशर्त और लूप 

1.4.1. सशर्त नियंत्रण संरचनाएं (यदि, अन्यथा, यदि नहीं) 
1.4.2. लूप्स (फॉर, व्हाइल) और फ्लो कंट्रोल 
1.4.3. सूची समझ और जनरेटर अभिव्यक्तियाँ 

1.5. पायथन के साथ फंक्शन और मॉड्यूलरिटी 

1.5.1. कार्यों का उपयोग 
1.5.2. पैरामीटर, तर्क और वापसी मान 
1.5.3. मॉड्यूलरिटी और कोड का पुनः उपयोग 

1.6. पायथन के साथ त्रुटि और अपवाद प्रबंधन 

1.6.1.  त्रुटियाँ और अपवाद 
1.6.2. ट्राई-एक्सेप्ट के साथ एक्सेप्शन हैंडलिंग 
1.6.3. कस्टम अपवाद बनाना 

1.7. आईपाइथन टूल 

1.7.1. आईपाइथन टूल 
1.7.2. डेटा विश्लेषण के लिए आईपायथन का उपयोग करना 
1.7.3. मानक पायथन इंटरप्रेटर से अंतर 

1.8. ज्यूपिटर नोटबुक 

1.8.1. ज्यूपिटर नोटबुक 
1.8.2. डेटा विश्लेषण के लिए नोटबुक का उपयोग 
1.8.3. ज्यूपिटर नोटबुक का प्रकाशन 

1.9. पायथन कोडिंग सर्वोत्तम अभ्यास 

1.9.1. शैली और परंपराएँ (डब्ल्यूबीएस 8) 
1.9.2. दस्तावेज़ीकरण और टिप्पणियाँ 
1.9.3. परीक्षण और डिबगिंग रणनीतियाँ 

1.10. पायथन संसाधन और समुदाय 

1.10.1. ऑनलाइन संसाधन और दस्तावेज़ीकरण 
1.10.2. समुदाय और मंच 
1.10.3. पायथन सीखना और अपडेट करना 

मॉड्यूल 2. पायथन में डेटा संरचनाएं और कार्य 

2.1. पायथन में सेट 

2.1.1. संचालन और विधियाँ 
2.1.2. अंतर और व्यावहारिक अनुप्रयोग 
2.1.3. पुनरावृत्ति और समझ 

2.2. पायथन में शब्दकोश और उनका उपयोग 

2.2.1. शब्दकोश निर्माण और हेरफेर 
2.2.2. डेटा पहुँच और प्रबंधन 
2.2.3. पैटर्न और उच्च तकनीकें 

2.3. पायथन में सूची और शब्दकोश समझ 

2.3.1. वाक्यविन्यास और उदाहरण 
2.3.2. दक्षता और पठनीयता 
2.3.3. व्यावहारिक अनुप्रयोगों 

2.4. पायथन में डेटा पर फ़ंक्शन 

2.4.1. फ़ंक्शन बनाना 
2.4.2. स्कोप और नामस्थान 
2.4.3. अनाम और लैम्ब्डा फ़ंक्शन 

2.5. पायथन में फ़ंक्शन तर्क और रिटर्न मान 

2.5.1. स्थितिगत और नामित तर्क 
2.5.2. एकाधिक वापसी मान 
2.5.3. चर और कीवर्ड तर्क 

2.6. पायथन में लैम्ब्डा फ़ंक्शन और उच्च-क्रम फ़ंक्शन 

2.6.1. लैम्ब्डा फ़ंक्शन का उपयोग 
2.6.2. मैप, फ़िल्टर और रिड्यूस फ़ंक्शन 
2.6.3. डेटा प्रोसेसिंग अनुप्रयोग 

2.7. पायथन में फ़ाइल हैंडलिंग 

2.7.1. फ़ाइलें पढ़ना और लिखना 
2.7.2. बाइनरी और टेक्स्ट फ़ाइलों को संभालना 
2.7.3. सर्वोत्तम अभ्यास और अपवाद प्रबंधन 

2.8. पायथन में टेक्स्ट और बाइनरी फ़ाइलें पढ़ना और लिखना 

2.8.1. फ़ाइल प्रारूप और एनकोडिंग 
2.8.2. बड़ी फ़ाइलों को संभालना 
2.8.3. क्रमांकन और क्रमांकन (जेएसओएन, अचार) 

2.9. संदर्भ और फ़ाइल संचालन 

2.9.1. संदर्भ प्रबंधक का उपयोग करना (इसके साथ) 
2.9.2. फ़ाइल प्रसंस्करण तकनीक 
2.9.3. सुरक्षा और त्रुटि प्रबंधन 

2.10. पायथन मॉडलिंग लाइब्रेरीज़ 

2.10.1. स्किकिट-लर्न 
2.10.2. टेंसरफ़्लो 
2.10.3. पाइटॉर्च  

मॉड्यूल 3. न्यूमपाइ और पांडा के साथ पायथन में डेटा प्रबंधन 

3.1. न्यूमपाइ में ऐरे बनाना और उनमें हेरफेर करना 

3.1.1. न्यूमपाइ 
3.1.2. ऐरे के साथ बुनियादी संचालन 
3.1.3. ऐरे हेरफेर और परिवर्तन 

3.2. ऐरे के साथ वेक्टरीकृत संचालन 

3.2.1. वेक्टराइजेशन 
3.2.2. सार्वभौमिक कार्य (यूफ़ंक) 
3.2.3. दक्षता और प्रदर्शन 

3.3. न्यूमपाइ में अनुक्रमण और विभाजन 

3.3.1. तत्वों और स्लाइसिंग तक पहुंच 
3.3.2. उच्च और बूलियन अनुक्रमण 
3.3.3. पुनःक्रमण और चयन 

3.4. पांडास श्रृंखला और डेटाफ्रेम 

3.4.1. पांडास 
3.4.2. पांडास में डेटा संरचनाएं 
3.4.3. डेटाफ्रेम हेरफेर 

3.5. पांडास में अनुक्रमण और चयन 

3.5.1. श्रृंखला और डेटाफ़्रेम में डेटा तक पहुंच 
3.5.2. चयन और फ़िल्टरिंग विधियाँ 
3.5.3. लोक और इलोक का उपयोग 

3.6. पांडास के साथ संचालन 

3.6.1. अंकगणितीय संचालन और संरेखण 
3.6.2. एकत्रीकरण और सांख्यिकी कार्य 
3.6.3. कार्यों का रूपांतरण और अनुप्रयोग 

3.7. पांडा में अपूर्ण डेटा को संभालना 

3.7.1. शून्य मानों का पता लगाना और उनका प्रबंधन करना 
3.7.2. अपूर्ण डेटा भरना और हटाना 
3.7.3. अधूरे डेटा को संभालने की रणनीतियाँ 

3.8. अधूरे डेटा को संभालने की रणनीतियाँ 

3.8.1. संयोजन और डेटा विलय 
3.8.2. समूहन और एकत्रीकरण (समूह द्वारा) 
3.8.3. पिवट टेबल और क्रॉसटैब 

3.9. मैटप्लोटलिब के साथ विज़ुअलाइज़ेशन 

3.9.1. मैटप्लोटलिब 
3.9.2. ग्राफ़िक्स निर्माण और अनुकूलन 
3.9.3. पांडास के साथ एकीकरण 

3.10. मैटप्लोटलिब में ग्राफिक्स को अनुकूलित करना 

3.10.1. शैलियाँ और सेटिंग्स 
3.10.2. उच्च ग्राफिक्स (स्कैटर, बार, आदि) 
3.10.3. जटिल दृश्यावलोकन बनाना 

मॉड्यूल 4. न्यूमपाइ और पांडास में उच्च तकनीकें और व्यावहारिक अनुप्रयोग 

4.1. विभिन्न स्रोतों से डेटा लोड करना 

4.1.1. सीएसवी, एक्सेल और डेटाबेस से आयात करना 
4.1.2. एपीआई और वेब से डेटा पढ़ना 
4.1.3. बिग डेटा प्रबंधन रणनीतियाँ 

4.2. पायथन में डेटा संग्रहण 

4.2.1. विभिन्न प्रारूपों में निर्यात करना 
4.2.2. भंडारण क्षमता 
4.2.3. डेटा सुरक्षा और गोपनीयता 

4.3. पायथन में डेटा सफाई की रणनीतियाँ 

4.3.1. विसंगतियों की पहचान और सुधार 
4.3.2. डेटा सामान्यीकरण और परिवर्तन 
4.3.3. सफाई प्रक्रियाओं का स्वचालन 

4.4. पांडा में उच्च डेटा रूपांतरण 

4.4.1. हेरफेर और परिवर्तन तकनीक 
4.4.2. डेटाफ़्रेम का संयोजन और पुनर्गठन 
4.4.3. पांडा में नियमित अभिव्यक्तियों का उपयोग 

4.5. पांडा में डेटाफ्रेम का संयोजन 

4.5.1. मर्ज, जॉइन और संयोजन 
4.5.2. संघर्षों और कुंजियों से निपटना 
4.5.3. कुशल संयोजन रणनीतियाँ 

4.6. पांडा में डेटा का उच्च रूपांतरण और पिवोटिंग 

4.6.1. धुरी और पिघल 
4.6.2. पुनः आकार देने और स्थानांतरण की तकनीकें 
4.6.3. डेटा विश्लेषण में अनुप्रयोग 

4.7. पांडा में समय श्रृंखला 

4.7.1. तारीखों और समय का प्रबंधन 
4.7.2. रीसैंपलिंग और विंडो फ़ंक्शन 
4.7.3. प्रवृत्ति और मौसमी विश्लेषण 

4.8. पांडा में उच्च सूचकांक प्रबंधन 

4.8.1. बहुस्तरीय और पदानुक्रमित अनुक्रमणिका 
4.8.2. उच्च चयन और हेरफेर 
4.8.3. पूछताछ अनुकूलन 

4.9. प्रदर्शन अनुकूलन रणनीतियाँ 

4.9.1. गति और दक्षता सुधार 
4.9.2. पायथन और नुम्बा का उपयोग 
4.9.3. समांतरीकरण और वितरित प्रसंस्करण 

4.10. व्यावहारिक डेटा हेरफेर की परियोजनाएं 

4.10.1. उपयोग के वास्तविक उदाहरणों का विकास 
4.10.2. पायथन तकनीकों का एकीकरण 
4.10.3. जटिल डेटा समस्याओं को हल करने की रणनीतियाँ

यह कार्यक्रम न केवल ज्ञान में निवेश का प्रतिनिधित्व करता है, बल्कि आपकी पूरी क्षमता को स्नातकोत्तर डिप्लोमा योग्यता में बदलने का एक रोमांचक अवसर भी है”