Python लर्निंग हब

Python को एक-एक पाठ करके सीखें

छोटे पाठ, जिनमें एक बार में एक बात समझाई जाती है, और कोड जिसे आप इसी पेज पर बदलकर चला सकते हैं। शुरुआत से एक पाथ अपनाएँ, फिर चैलेंज से अभ्यास करें।

लर्निंग पाथ

एक पाथ अपनाएँ: पहले छोटे पाठ, फिर एक चैलेंज जिससे पता चले कि आप यह विचार खुद लागू कर सकते हैं।

Python प्रैक्टिस प्रॉब्लम

नंबर, टेक्स्ट और लिस्ट पर शुरुआती लोगों के लिए क्लासिक अभ्यास, हर एक के बाद खुद हल करने के लिए एक चैलेंज।

  • 15 पाठ
  • 26 चैलेंज
  • लगभग 11 घंटे
  1. नंबर और अंक 6
  2. टेक्स्ट के प्रॉब्लम 5
  3. लिस्ट के प्रॉब्लम 4

Python में एल्गोरिदम

सर्च, सॉर्टिंग, रिकर्शन, स्टैक और ग्राफ़ ट्रैवर्सल, हर विषय के बाद एक चैलेंज।

  • 9 पाठ
  • 19 चैलेंज
  • लगभग 8 घंटे
  1. पाठ: Python में Linear Search
  2. पाठ: Python में Binary Search
  3. पाठ: Python में Bubble Sort
  4. पाठ: Python में Merge Sort
  5. + 5 और चरण

NumPy और pandas से डेटा विश्लेषण

ऐरे, सांख्यिकी, मैट्रिक्स और DataFrame, फिर वही विचार मशीन लर्निंग चैलेंज में।

  • 6 पाठ
  • 13 चैलेंज
  • लगभग 5 घंटे
  1. पाठ: NumPy Arrays
  2. पाठ: NumPy में Mean, Median और Standard Deviation
  3. पाठ: NumPy में Matrix Multiplication
  4. पाठ: pandas DataFrame
  5. + 2 और चरण

Python में OOP और डिज़ाइन पैटर्न

क्लास और ऑब्जेक्ट, फिर असली Python कोड में इस्तेमाल होने वाले क्रिएशनल, स्ट्रक्चरल और बिहेवियरल पैटर्न।

  • 14 पाठ
  • 14 चैलेंज
  • लगभग 7 घंटे
  1. क्लास और ऑब्जेक्ट 2
  2. क्रिएशनल पैटर्न 3
  3. स्ट्रक्चरल पैटर्न 4
  4. बिहेवियरल पैटर्न 5

शुरू से AI की अवधारणाएँ

न्यूरॉन, ट्रेनिंग, रिग्रेशन, क्लासिफ़िकेशन, अटेंशन, टेक्स्ट जनरेशन, सर्च और रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग: हर विचार के लिए एक छोटा पाठ, उसके बाद चुनौतियाँ।

  • 14 पाठ
  • 47 चैलेंज
  • लगभग 18 घंटे
  1. न्यूरल नेटवर्क 4
  2. मशीन लर्निंग 4
  3. Transformer और LLM 3
  4. क्लासिक AI और रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग 3

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