Python Programming
सिंटैक्स से लेकर असली स्क्रिप्ट्स तक — डेटा स्ट्रक्चर्स, OOP, फाइल हैंडलिंग और डेटा एनालिटिक्स का स्वाद।
⏱ अवधि: 30–40 दिन
Python क्यों सीखें?
Python आज की सबसे ज़्यादा इस्तेमाल होने वाली प्रोग्रामिंग लैंग्वेजेज़ में से एक है, और शुरुआत करने के लिए एक बेहद फ्रेंडली जगह है।
- सीखना आसान — सिंपल सिंटैक्स, प्लेन इंग्लिश के करीब, साफ़ और पढ़ने लायक कोड को बढ़ावा देता है।
- असल में versatile — वेब डेवलपमेंट, डेटा एनालिसिस, मशीन लर्निंग, ऑटोमेशन और बहुत कुछ के लिए इस्तेमाल होता है।
- बड़ी लाइब्रेरीज़ — डेटा के लिए NumPy और Pandas, ML के लिए TensorFlow और PyTorch, वेब के लिए Flask और Django।
- डेटा साइंस और AI के लिए पहली पसंद — अब भी दोनों फील्ड्स में सबसे आम शुरुआती बिंदु।
- मज़बूत जॉब मार्केट डिमांड — Google, Netflix और NASA जैसी कंपनियां इस्तेमाल करती हैं।
Python कोर्स सिलेबस
सात मॉड्यूल्स, आपकी पहली स्क्रिप्ट से लेकर पहले डेटा-एनालिटिक्स प्रोजेक्ट तक।
मॉड्यूल 01
Python बेसिक्स और सिंटैक्स
- वेरिएबल्स और डेटा टाइप्स
- ऑपरेटर्स
- इनपुट और आउटपुट
- साफ़, पढ़ने लायक कोड लिखना
मॉड्यूल 02
कंट्रोल फ्लो और फंक्शन्स
- if / else कंडीशंस
- for और while लूप्स
- फंक्शन्स डिफाइन और कॉल करना
- वेरिएबल स्कोप
मॉड्यूल 03
ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग
- क्लासेज़ और ऑब्जेक्ट्स
- इनहेरिटेंस और एनकैप्सुलेशन
- Python में OOP कब इस्तेमाल करें
मॉड्यूल 04
डेटा स्ट्रक्चर्स
- लिस्ट्स और ट्यूपल्स
- डिक्शनरीज़ और सेट्स
- सही स्ट्रक्चर चुनना
मॉड्यूल 05
फाइल हैंडलिंग
- फाइल्स पढ़ना और लिखना
- CSV डेटा के साथ काम करना
मॉड्यूल 06
ऑटोमेशन प्रोजेक्ट्स
- समय बचाने वाली स्क्रिप्ट्स लिखना
- टास्क ऑटोमेशन बेसिक्स
मॉड्यूल 07
डेटा एनालिटिक्स का परिचय
- NumPy बेसिक्स
- Pandas बेसिक्स
- असली डेटासेट्स पर पहली नज़र
यह कहाँ ले जाता है
इस कोर्स के बाद, स्टूडेंट्स Python डेवलपर्स, डेटा एनालिस्ट्स, या ऑटोमेशन इंजीनियर्स के रूप में काम करते हैं — और कई सीधे हमारे डेटा-एनालिटिक्स ट्रैक में जाते हैं।