पूरा मुफ़्त Course · Hindi + English
60 दिनों में Data Science – Job-Ready, Hindi + English
Python की पहली line से deployed machine-learning project तक पूरा self-study रास्ता। हर दिन असली business scenario, असली outputs और charts वाला चलने लायक code, solutions के साथ practice tasks, quiz और interview सवाल – e-commerce sales, Delhi air quality, house prices, loans और telecom churn जैसे Indian datasets पर।
- 1Week 1: Python
- 2Week 2–3: NumPy + pandas
- 3Week 4: Visualisation
- 4Week 5: Statistics
- 5Week 6: SQL
- 6Week 7–8: Machine learning
- 7Week 9: Career toolkit
- 8Days 56–60: Major project
🛒
Sales EDA (Day 19)2,000 orders का analysis और management summary🎓
Student performance (Day 25)Visual report और सबूत पर आधारित सलाह🗄️
SQL warehouse (Day 35)Star schema, CTEs और window functions📞
Churn prediction (Days 56–60)Model, ₹ impact, Streamlit app और APIआप क्या सीखेंगे
- Data के लिए Python: variables, loops, functions, files
- NumPy arrays, broadcasting और simulation
- pandas: select, filter, groupby, pivot, merge
- Data cleaning, dates, text और feature creation
- दोहराने लायक checklist से exploratory data analysis
- Matplotlib, Seaborn और interactive Plotly charts
- Data storytelling और dashboards
- Descriptive statistics, probability और distributions
- Confidence intervals, hypothesis tests और A/B testing
- SQL: joins, GROUP BY, CTEs और window functions
- Regression, classification, trees, forests और boosting
- Metrics, pipelines, cross-validation और tuning
- Clustering, PCA, NLP और time-series forecasting
- Neural networks और deep-learning basics
- joblib, Flask और Streamlit से models deploy करना
- Excel, Power BI, Git/GitHub, resume और interviews
- Business impact के साथ end-to-end churn project
🐍 Week 1 – Data Science के लिए Python
7 दिन
01
दिन 1: Data Science क्या है? Jobs और Roadmap
02
दिन 2: Setup: Python, Jupyter और Google Colab
03
दिन 3: Python Basics: Variables, Types, Operators
04
दिन 4: Conditions, Loops और Functions
05
दिन 5: Lists, Tuples, Dictionaries और Sets
06
दिन 6: Files, CSV, JSON, Errors और Modules
07
दिन 7: Mini Project: Expense Analyzer
🔢 Week 2 – NumPy और Pandas
7 दिन🧹 Week 3 – Data Cleaning और EDA
6 दिन📊 Week 4 – Visualisation और Storytelling
5 दिन📐 Week 5 – Statistics और Probability
6 दिन🛢️ Week 6 – Data Science के लिए SQL
4 दिन🤖 Week 7 – Machine Learning Core
8 दिन
36
दिन 36: Machine Learning क्या है?
37
दिन 37: scikit-learn और Train/Test Split
38
दिन 38: Linear Regression: House Prices
39
दिन 39: Multiple Regression, Ridge और Lasso
40
दिन 40: Logistic Regression: Loan Approval
41
दिन 41: Confusion Matrix, Precision, Recall, ROC
42
दिन 42: KNN और Decision Trees
43
दिन 43: Random Forest और Gradient Boosting
⚙️ Week 8 – Advanced ML
7 दिन
44
दिन 44: Feature Engineering और Scaling
45
दिन 45: Pipelines, Cross-Validation और Tuning
46
दिन 46: K-Means Clustering: Customer Segments
47
दिन 47: PCA और Dimensionality Reduction
48
दिन 48: NLP: Text Cleaning और Sentiment Model
49
दिन 49: Time Series और Forecasting
50
दिन 50: Models Save और Deploy (Streamlit, Flask)
🚀 Week 9 – Deep Learning, Deploy और Career
5 दिन🏆 Major Project – Churn Prediction
5 दिनअक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
क्या programming background चाहिए?
नहीं। Day 1 शून्य से शुरू होता है और Days 2–7 ज़रूरी सारा Python सिखाते हैं। सिर्फ़ laptop या browser में Google Colab चाहिए।
क्या यह course सच में job-ready है?
यह वे skills cover करता है जो Indian data-analyst और junior data-scientist roles माँगते हैं – Python, pandas, SQL, statistics, ML, Excel और Power BI – साथ में चार portfolio projects, resume guide और जवाबों के साथ 35+ interview सवाल।
क्या outputs और charts असली हैं?
हाँ। हर program course datasets पर Python 3, pandas 2 और scikit-learn 1.x से चलाया गया; हर page पर outputs और chart images असली नतीजे हैं।
रोज़ कितना समय लगता है?
Practice समेत रोज़ लगभग 1.5 से 3 घंटे। आप तेज़ या धीरे चल सकते हैं – यह 100% self-paced है।
Datasets कहाँ मिलेंगे?
Login करके “Datasets + पूरा Code Download” button लें। Kit में हर CSV और हर दिन का code चलाने लायक files में है।
