Thursday, November 18, 2021
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पाइथन : सभी basic और advance टॉपिक की जानकारी

पाइथन basics to advanced topics

पाइथन : सभी basic और advance टॉपिक की जानकारी : Python एक interpreted , High-level , general-purpose प्रोग्रामिंग भाषा है । इसको Guido van Rossum ने 1991 में बनाया था ।

Python programming का इस्तेमाल हर जगह होता है । इसका सबसे ज्यादा इस्तेमाल Artificial Intelligence में होता है इसके अलावा वेब डेवलपमेंट, माइक्रो कंट्रोलर, सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट में पाइथन का इस्तेमाल होता है ।

इस पोस्ट में मैंने बताया है, सभी पाइथन टॉपिक के बारे में, बेसिक से लेकर एडवांस टॉपिक, जिसके बारे में आपको जानकारी जरूर होना चाहिए । ये टुटोरिअल पोस्ट नहीं है, मैंने बस टॉपिक के बारे में बताया है, ये सब टॉपिक के बारे में आपको सीखना है ।

पाइथन बेसिक टॉपिक :

Hello World

Variables and types

Lists

Basic operators

String Formatting

Basic String operations

Conditions

Loops

Functions

Lambda Function

User Input

Class and object

Inheritance

Dictionary

Modules and Packages

File Handling

File Handling

Read Files

Write/Create Files

Delete Files


पाइथन बेसिक सिखने के बाद आप वही पे सिमित मत रहिये, एडवांस टॉपिक सीखना शुरू कर दीजिये, सारे एडवांस टॉपिक नीचे लिखें गए हैं। इसके अलावा आप पाइथन स्क्रिप्टिंग, वेब डेवलपमेंट सिख सकते हैं ।

 

पाइथन एडवांस टॉपिक  : Python advance topic in hindi

List Comprehensions

Generators

Regular Expression

Exception Handling

Sets

Multiple function arguments

Serialization

Partial Function

Code Introspection

Closures

Decorators

Map, Filter and Reduce


 

Data Science :

डाटा साइंस, मशीन लर्निंग पाइथन एडवांस टॉपिक में आता है। अगर आप बेसिक सिख लिए हैं तो मशीन लर्निंग, डाटा साइंस  सिखने के लिए ये सारी टॉपिक सीख लीजिये ।

नीचे दिए गए टॉपिक डाटा साइंस और मशीन लर्निंग सिखने में आपको मदद करेंगी । इनका सीखना अति आवश्यक है ।

 

Pandas : data manipulation और डाटा को handle करने के लिए । data analysis करने के लिए भी pandas का जरुरत पड़ता है ।

Numpy : array को handle करने के लिए । complex matrix को हैंडल करने के लिए । Numpy का performance काफी ज्यादा अच्छा है, normal calculation से ।

 

Machine Learning :

मशीन लर्निंग सिखने के लिए आपको नीचे दिए गए टॉपिक को सीखना पड़ेगा ।

scikit-learn : 

यह एक मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जिसे गूगल ने बनाया है ।

यह साधारण और बहुत ही efficient tool है, predictive data analysis के लिए ।

यह सभी के लिए है और इसको बार बार इस्तेमाल किया जा सकता है ।

इसे numpy , SciPy aur matplotlib का धयान रख कर बनाया गया ।

यह ओपन सोर्स है ।

Tensorflow : 

TensorFlow एक लाइब्रेरी है मशीन लर्निंग के लिए । यह ओपन सोर्स है, इसे गूगल ने बनाया है।

डेवेलपर्स इसका इस्तेमाल करके बहुत ही आसानी से मशीन लर्निंग का एप्लीकेशन बना सकता है । यह बहुत ही ज्यादा tools देता है जिसका मदद से कोई भी researcher आसानी से मशीन लर्निंग में काम कर सकता है । .

 

Pytorch : 

PyTorch एक ओपन सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जो Torch लाइब्रेरी पर आधारित है । इसका इस्तेमाल computer vision और natural language processing में होता है ।

इसे फेसबुक के AI रिसर्च लैब के द्वारा बनाया गया । यह मुफ्त में उपलब्ध है ।


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