In this Hindi instructional video, Akansha Yadav outlines the essential Python libraries that every aspiring business analyst, data analyst, data engineer, or machine learning practitioner should master. She begins with pandas, explaining how it helps identify column types, select relevant columns, and clean data. She then moves to seaborn and matplotlib for creating line, bar, and horizontal bar charts, noting that seaborn builds on matplotlib for advanced visualisation. Next, she introduces NumPy as the core library for numerical computations such as percentages, turnover calculations, and other arithmetic operations. Finally, she covers scikit‑learn, demonstrating how to import a linear regression model and use traintestsplit to split data for training and testing, emphasizing the need to understand the underlying mathematics for customization. Throughout, she stresses that mastering the combination of these four libraries equips learners to perform end‑to‑end analysis and build simple machine‑learning models.
Chapters
अगर आप या आपके दोस्त को बिजनेस एनालिस डेटा एनालिस डेटा नहीं से आई इंजीनियर की तरफ जाना है इन रोल को टैक के रोल को एम करना है तो ये लाइब्रेरी सबसे पहले लाइब्रेरी जो बहुत इम्पोर्टेंट है वह पांडा लाइब्रेरी पांडा की लाइब्रेरी क्यों इम्पॉर्टेंट है क्योंकि ये हमारी मदद करती है डेटा को और अच्छे से समझने के लिए कि डेटा में किस तरीके के कॉलम है, कौन सा डेटा टाइप यूज हो है और मेरे लिए क्या जरुरी है इस पर्टिकुलर एनालिसिस को करने के लिए क्या क्या कॉलम जरूरी है और कौन कौन से कॉलम को मुझे रिमूव कर देना चाहिए सब कुछ हम पांडा की मदद से करते हैं उसके बाद आती है सीबोनऔरमार्ट्लॉट इन दोनो ही लाइब्रेरीज को यूज किया जाता है डेटा को विजुअलाइज करने के लिए मतलब की कुछ ऐसे ग्राफ बनाने के लिए लाइन चार्ट, बार चार्ट, होरिजोंटल बार चार्ट ये सारे के सारे ग्राफ्स आप इन लाइब्रेरीज से बना सकते हैं सी थोड़ी सी एडवांस लाइब्रेरी मैर्टप्लॉटलिपसी मार्ट प्लॉट लिप के ऊपर बनी है बट दोनो का ही यूज किया जा सकता है डेटा विज्वलाइज करने के लिए और डेटा को और अच्छे से समझने के लिए उसके बाद आती है नम पाई लाइब्रेट देखो कभी कभी हमें कुछ मैथेमेटिकल चीजें परफॉर्म करनी होती है और नपाई का मतलब ही न्युमरिकल कॉम्पिटिशन से रिलेटेड है आपको अगर नुमारिकेलिकोईभी चीज कंप्यूट करनी है मान लो किसी का परसेंटेज निकालना है या किसी का मंथली टर्नओवर निकालना है या एयरडेटारनओवर निकालना है तो इस चीज के लिए हम यूज़ करते हैं नंपा अब लंबाई लाइब्रेरी को यूज करने के बाद इन 4 लाइब्रेरी का कॉम्बिनेशन आपको बना सकता है बिजनेस एनालिस्ट एंड डेटा एनालिस्ट अब बात आती है मशीन मॉडल को क्रिएट करने के लिए देखो पाइथन बहुत ही सिम्पल लाइब्रेरी है जैसे की मान लो मुझे, लीनियर ग्रेशन मॉडल क्रिएट करना है ठीक है लीनियर एग्रेशन मॉडल क्रिएट करने के लिए मैं जाऊंगी मैं एसके लाइब्रेरी से लीनियर मॉडल को इम्पोर्ट करूंगी इतना ही सिम्पल है बट लीनियर एग्रेशन का बिहाइंड द सीन मतलब की वो मॉडल कैसे क्रिएट होते हैं ताकि इन केस आपको कभी भी किसी फंक्शन में किसी क्लास में कस्टमाइजेशन करनी हो तो आप कर सको इसलिए आपको पता होना चाहिए लीनियर एग्रेशन कैसे कम्प्यूट किया जाता है होता क्या है किस तरीके का ग्राफ में फॉलो होता है हर 1 चीज आपको पता होनी चाहिए दूसरी चीज सिर्फ डेटा के मॉडल को ही जरूरी नहीं होता उसके बाद हमें मॉडल सलेक्शन के लिए जैसे ट्रेन टेस्ट प्लेट मैंने इसमें इम्पोर्ट किया इसकी मदद से मैं क्या कर सकती हूँ डेटा को डिवाइड कर सकत हूँ मैं डिसाइड कर सकती हूँ की कौन सा पार्ट मॉडल को देना है ट्रेनिंग के लिए और कौन सा पार्ट मुझे यूज करना है टेस्टिंग के लिए तो इसी लिए ये सारी लाइब्रेरीज बहुत इम्परटेंट है तो अगर आप पढ़ना चाहते है तो आप इन ला।
