गणित की पढ़ाई शुरू कर दी है, जिससे पहले डेटास्ट्रक्चर एंड एल्गोरिदम को समझें और फिर डेटा साइंस और मशीन लर्निंग को

मोटामोटी 12वीं तक के गणित की जरूरत कंप्यूटर साइंस में पड़ती ही पड़ती है। चूँकि गणित से जूझे जमानेा हो गया है, इसलिए नए सिरे से बीजगणित समझ रहा हूँ, थोड़ा अंकगणित भी। बाद में डेटा साइंस के लिए गहराई में उतरेंगे। गणित पढ़ने से खुशी के होर्मोन यानि के डोपामाइन स्तर में होती है वृद्धि। पारंपरिक वेब डेवलपमेंट में शुरुआती स्तर का काम जानने वाले के लिए रोटी कमाना आसान नहीं रह गया है, इसलिए गहराई में उतरना बेहद जरूरी हो गया है। अभी ५७ का हूँ, ६० तक भी अगर ठीक से कमाने लगा तो ५ साल में लग जाएगी रुपया की खरही, फिर हमारे नात नतेरुआ करेंगे, मौज।

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इस वीडियो ट्रांसक्रिप्ट के आधार पर डेटा साइंस सीखने के लिए निम्नलिखित मुख्य चैप्टर्स और अध्यायों (Chapters & Topics) को पढ़ना जरूरी है:

1. प्रोग्रामिंग लैंग्वेज (Programming Language)
   • पायथन (Python): वेरिएबल्स, लूप्स (Loops), कंडीशनल स्टेटमेंट्स (If-Else), और फंक्शंस (Functions)।
   • पायथन लाइब्रेरीज (Data Preprocessing):
     • NumPy: न्यूमेरिकल कंप्यूटेशन के लिए।
     • Pandas: डेटा प्री-प्रोसेसिंग और क्लीनिंग के लिए।
2. गणित और सांख्यिकी (Math & Statistics)
   • स्टैटिस्टिक्स (Statistics): मीन, मीडियन, मोड, वेरिएंस, और स्टैंडर्ड डेविएशन।
   • प्रोबेबिलिटी (Probability): कंडीशनल प्रोबेबिलिटी, नाइव बेयस थ्योरम (Naive Bayes Theorem), और प्रोबेबिलिटी डिस्ट्रीब्यूशन (नॉर्मल, गॉसियन, पॉइजन, बाइनोमियल)।
   • लीनियर अलजेब्रा (Linear Algebra): वेक्टर्स, मैट्रिसेज, आइगन वेक्टर्स, और आइगन वैल्यूज।
   • कैलकुलस (Calculus): डिफरेंशियल कैलकुलस, डेरिवेटिव्स, और ग्राफिक प्रतिनिधित्व।
3. डेटा विजुअलाइजेशन (Data Visualization)
   • Matplotlib & Seaborn: पाइथन की लाइब्रेरीज जिनकी मदद से डेटा को ग्राफ्स, चार्ट्स और प्लॉट्स के जरिए समझा जाता है।
   • (यदि डेटा एनालिटिक्स को टारगेट करना हो तो) Power BI और Tableau।
4. मशीन लर्निंग (Machine Learning - ML)
   • परिचय और प्रकार: सुपरवाइज्ड लर्निंग (रिग्रेशन और क्लासिफिकेशन), अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (क्लस्टरिंग), और रीइंफोर्समेंट लर्निंग।
   • मुख्य लाइब्रेरी: Scikit-learn (मॉडल तैयार करने के लिए)।
5. डेटाबेस और वर्जन कंट्रोल (Databases & Version Control)
   • SQL: डेटाबेस से डेटा फेक्ट और एक्सट्रैक्ट करने के लिए रिलेशनल डेटाबेस की कमांड्स।
   • Git & GitHub: वर्जन कंट्रोल और कोडिंग इतिहास को मैनेज करने के लिए।
6. डीप लर्निंग (Deep Learning)
   • आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क्स (ANN): फीड-फॉरवर्ड (FFN), रिकरेंट (RNN), और कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स (CNN)।
   • टूल: PyTorch या TensorFlow।
   • सब-डोमेन बेसिक जानकारी: जेनरेटिव AI (GenAI), नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP), और कंप्यूटर विजन।
7. अतिरिक्त जरूरी विषय (Additional Core Skills)
   • प्रोजेक्ट्स और डिप्लॉयमेंट: Kaggle का उपयोग करके डेटासेट्स पर काम करना और Streamlit, Hugging Face या Flask/FastAPI के जरिए प्रोजेक्ट्स को डिप्लॉय करना।
   • डेटा स्ट्रक्चर्स एंड एल्गोरिदम्स (DSA): फ्रेशर्स के लिए टाइम और स्पेस कॉम्प्लेक्सिटी के बुनियादी कॉन्सेप्ट्स।