2. कोशिकाओं का विभाजन : कोशिकाओं का विभाजन मुख्यत: कोशिकाओं के आकार के अनुसार होता है।

यदि आप स्प्रेडशीट सॉफ्टवेयर के बड़े डाटासेट के भार के नीचे क्रैश होने से थक गए हैं, तो यह समय है कि आप अपने विश्लेषणात्मक कौशल को उन्नत करें। प्रोग्रामिंग डेटा विश्लेषण में संक्रमण आपको दोहराने वाले कार्यों को स्वचालित करने और आसानी से जानकारी की भारी मात्रा को संभालने की अनुमति देता है। यह पाठ्यक्रम आपको पायथन और पांडास की बुनियादी अवधारणाओं के माध्यम से मार्गदर्शन करता है, जो डेटा में हेरफेर के लिए औद्योगिक मानक टूलकिट है. आप कोर सिंटेक्स को समझने से लेकर उन्नत डेटा परिवर्तनों को निष्पादित करने, अव्यवस्थापूर्ण वास्तविक दुनिया के डेटा सेट को साफ करने और आधुनिक विश्लेषणात्मक पाइपलाइनों के लिए डेटा तैयार करने तक की प्रगति करेंगे. आप क्या सीखेंगे: - आधुनिक नॉलेजबेस डेटा प्रकारों का उपयोग करते हुए सीरीज और डेटाफ्रेम सहित पांडा में बुनियादी डेटा संरचनाओं को समझें। - लापता मानों को संभालकर, दोहरी पंक्तियों को हटाकर और डेटा प्रकारों को परिवर्तित करके अव्यवस्थापूर्ण डेटासेट को साफ और पूर्व-प्रक्रिया करें। - कई तार्किक शर्तों के आधार पर सटीक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए जटिल डाटा तालिकाओं को फ़िल्टर और छाँटें. -मुख्य व्‍यापार मापदंडों की गणना करने और जटिल सांख्यिकीय सारांश तैयार करने के लिए संचयी और समूह डेटा। -विस्‍तृत डेटा पाइपलाइन बनाने के लिए विलय, संयुक्‍त और संबद्धता का उपयोग करते हुए कई डेटा सेटों को जोड़ें। - आधुनिक पांडा अनुकूलन तकनीकों का उपयोग करें, जिसमें विधि चेनिंग और उच्च प्रदर्शन PyArrow बैकएंड का उपयोग शामिल है। आप आवश्यक शब्दावली से शुरू करेंगे और एक आधुनिक पायथन आभासी वातावरण सेटअप करेंगे. वहाँ से, आप स्पष्ट, चरण-दर-चरण व्याख्याओं को पढ़ेंगे, साफ कोड स्निपेट का विश्लेषण करेंगे, और व्यावहारिक पाठ आधारित अभ्यासों के माध्यम से काम करेंगे जो आपका आत्मविश्वास बढ़ाएंगे. यह पाठ्यक्रम पायथन तथा डाटा प्रोग्रामिंग के पूर्ण प्रारंभिक के लिए तथा साथ ही स्प्रेडशीट उपयोगकर्ताओं के लिए है जो अपनी डाटा क्षमताओं को मापने की कोशिश कर रहे हैं. प्रारंभ करने के लिए कोई पूर्व कोडिंग अनुभव की आवश्यकता नहीं है. आजकल इसका प्रयोग डेटाबेस विश्लेषण के लिये किया जाता है।