How to Start Coding in 2024_ Learn Programming for Beginners _ Placements & Internships

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Hi everyone and welcome to my college, राजम बात करने वाले हैं कि किस तरीके से 2024 के अंदर हम अपनी coding journey की शुरुवात कर सकते है�
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आज का जो हमारा session है वो dedicatedly उन students के लिए हैं जो शायद B.Tech, M.Tech कर रहे हैं या B.C.M.C कर रहे हैं coding start करना चाहते है�
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and at the end हमारा goal यह है कि हमें एक अच्छी tech internship या एक अच्छी tech placement मिल जाए
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तो आज के session के अंदर हम बात करेंगे क्या-क्या चीज़ें हैं जिनको हमें पढ़ने की ज़रूरत है
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plus उनको पढ़ने के लिए what are the right resources, अब जब भी हम programming की शुरुवात करते हैं
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there are a lot of terms which are bombarded at us, कभी कोई हमें बोलता है कि हम machine learning कर सकते हैं
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artificial intelligence कर सकते हैं, blockchain development कर सकते हैं, game development कर सकते हैं, app development कर सकते हैं
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web development कर सकते हैं, data structures, algorithms कर सकते हैं, and more different different things
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अब realistically speaking, ये सारी चीज़ें एक college degree करते हुए कर पाना
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is not possible कि इस सब ही चीजों के अंदर हम mastery हासल कर ले�
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तो आज का जो हमारा session होगा उसके अंदर हम एक road map या step by step checklist discuss कर रहे होंगे कि इन में से कौन सी ऐसी skills है�
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जिनको actually practice करने के बाद हमारे जो एक अच्छी tech placement या internship के chances हैं वो maximum रहते हैं tech के अंद�
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अब session की शिरुवात से पहले तीन important चीज़े हैं जिनका हमें पता होना चाहिए, सबसे पहला ये जितनी भी domains की हमने बात की
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अगर इन में से एक के अंदर भी खुद को हम अच्छे से upskill कर लेते हैं, उस domain को master कर लेते हैं
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तो हमारे पास हमेशा opportunities होंगी, तो इसलिए अगर आपको idea है कि इन में से किस domain के अंदर आपको future के अंदर tech के अंदर जाना है और अपना अच्छा career बनाना ह�
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तो आप definitely उसी domain के साथ start कर सकते हो प्लस दूसरी तरफ काफी सारे ऐसे students होते हैं जिनने नहीं पता कौन सी domain के अंदर क्या चल रहा ह�
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and हम बस जानना चाहते हैं कि internship placement point of view से कौन-कौन से ऐसे sub-domains हैं जो हमारे लिए important रहेंग�
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तो उनके बारे में आज के session के अंदर हम cover करेंगे second चीज़ यह है कि tech के अंदर जब भी हम कुछ सीखना चाहते है�
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तो हमें T style of learning को adopt करना है T-Style हमें कहता है कि हमारे पास अपनी domain के अंदर अच्छी खासी breadth होनी चाहिए
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यानि हर चाहे AI हो गया, चाहे DSA हो गया, चाहे ML हो गया, चाहे web development हो गया
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हर चीज़ का हमें थोड़ा थोड़ा basic idea होना चाहिए, पर at the end हमारे पास depth कुछ 2-3 key areas के अंदर होनी चाहि�
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यानि ये जो इतनी सारी domains है सब के अंदर तो master नहीं बन सकते पर 2-3 हमारे पास ऐसे key areas होनी चाहिए जिसके अंदर हम अच्छे से skills को gain करे�
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और उनहीं 2-3 key areas को हम discuss कर रहे होंगे और तरफ और काफी इंपोर्टेंट चीज़ कि टेक के अंदर जब भी हम internship और placement सोच रहे हैं हमें हमेशा off campus सोचना है, यानि हमें अपने college के उपर dependent नहीं रहना opportunities के लिए, हमें खुद को इतना upskill करना है, इतनी चीज़ें ले लेनी है, सीख लेनी है, कि हम खुद जाकर एक �
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students apply कर रहे होते हैं तो ऐसे में हमें hard work इतना put in करना है हमें skills को अच्छे level पे सीखना है क�
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हम खुद को outstanding करवा रहे हैं अब अगर मैं अपनी personal placement journey की बात करूँ तो तीन major domains थे जिनके उपर college
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life के अंदर मैंने ध्यान दिया था first was data structures algorithm, second was development and third was ML&EI और इसके अंद�
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भी DSA और development ने मुझे सबसे जादा help किया था internships and placements
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लेने के लिए and अगर आप चाहे 2023 की बात कर लो या हम आने वाले साल की बात करे�
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DSA and development are still the two technologies जिनको सीखने के बाद majority
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companies के अंदर हमारे लिए जो doors हैं वो open रहते हैं उनकी opportunities
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हमारे लिए available रहती हैं, and इस चीज़ को verify करने का मैं आपको best तरीका बताती हूँ
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कि अपने college के हम fourth year seniors से जाकर बात कर सकते हैं, और उनसे पूछ सकते हैं
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कि अभी अगर वो placements के लिए apply करने हैं, तो companies कौन-कौन सी skills हैं
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जो require कर रही हैं उनसे, किस-किस तरीके के उनके interviews होते हैं, exactly and maximum companies interview DSA development second best verify company already as an engineer interviews candidates technologies
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जाकर वहाँ पर हमें projects बनाने हैं, and उसके बाद भी अगर हमारे पास time बचता है, तो फिर हमें machine learning and AI के अंदर अपना time invest करना है, और वहाँ पर जाकर हमें projects बनाने हैं, तो इस पूरे road map को अब हम detail में discuss करने वाले हैं, अब first step हमारा होगा to learn a programming language
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programming language के अंदर 25 से 30 दिन लगेंगे हमें to learn the basics of a language
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basics of a language कहने का मतलब है variables, data types, functions, if else
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any conditionals, loops हो गए, strings हो गए इस तरीकी की basic चीज़ें हमें आनी चाहि�
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programming language के लिए हमारे पास बहुत सारे options होते हैं C, C++, Java, Python, JavaScript और भी काफी सार�
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but as a beginner मेरी advice रहेगी या तो हम Java को choose करें, या फिर हम C++ को choose करें, इन दोनों को किसी एक को choose करने का major reason यही है, कि दोनों के अंदर resources सबसे जादा available मिलेंगे आपको, तो कहीं भी अगर आप stuck हो जाते हैं, कुछ भी अगर आप सीखना चाते हैं, तो हम वहाँ पर stuck नहीं रहेंगे, हमारे पास काफी स�
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और example हमने अपनी programming language choose कर लिये है तो उसके अब basics कहां से जाकर सीखें अपना college channel के उपर एक तो एक complete आपको one shot मिल जाएगा java का जिसमें सिर्फ basics cover हुए हैं और उसके साथ में एक आपको पूरी liking series मिल जाएगी java की जिसमें पहले java के basics हैं और उसके बाद हम data structures algorithms को सीख रहे ह�
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data structures and algorithms अब DSA को सीखने में हमें करीबन 2.5-3 महीने लग रहे होंगे अगर ह�
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dedicatedly बैठके अपने concepts को सीख रहे हैं तो but सिफ इतना time काफी नहीं ह�
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उसके बाद इनी concepts को हम practice करेंगे different different websites पर जा सकते हैं, platforms पर जा सकते है�
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और वहाँ जाकर हमें question solve करने की practice करनी होती है, DSA क�
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कौन-कौन से important topics हैं, उसकी एक list आपको नीचे description box में दे दी गई है
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वहाँ से जाकर हम उस चीज को tally कर सकते हैं, अब एक छोटा सा disclaimer यहाँ पर मैं आपक�
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दे सकती हूँ कि DSA आपको ऐसी stage लगेगी programming के अंदर, ज�
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हमें चीजें हो सकता है थोड़ी सी difficult लगे, तो ऐसे में एक चीज याद रखनी है
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कि programmer का काम होता है, किसी भी अच्छे developer का काम होता है, problems को solve करना using technology
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तो problems तो daily basis पर हमारे पास आएंगी ही आएंगी, तो ऐसे में अग�
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कोई difficult problem है जिसको हम face कर रहे हैं, तो हमें quit नहीं करना, उस problem को solve करने की, उसको heads on solve करने की, resolve करने की हमें बूरी कोशिश करनी है, तो coding के अंदर बहुत बार हमारा मन करता है कि हम quit कर दे, हम let go कर दे इस चीज़ को, पर एक बार हमने quit कर दिया और दुबारा हम restart करने जाते हैं, तो दुबारा से हमें उतना ही time �
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तार महीने लग रहे होंगे फिर जब हम फाइनली डीएसे की प्राक्टिस करना स्टार्ट कर लेंगे तब आएगा हमारा थर्ड स्टे�
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थर्ड स्टेप में DSA प्राक्टिस करने के साथ साथ अब हम अपनी डेविलप्मेंट को करना स्टार्ट करेंग�
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डेविलप्मेंट हम किसी भी डोमेइन को पिक कर सकते हैं सबसे जो दो popular domain है development के लिए एक है हमारे पास web development एक है हमारे पास app development
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web development core technologies HTML CSS and JavaScript HTML and CSS one shot college available JavaScript Shraddha Khapra dedicated series complete JavaScript
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वहाँ से जाकर हम उसे पढ़ सकते हैं तो इतने part में basically हमार�
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basics of frontend cover हो जाएगे web development के अंदर दो parts होते हैं एक होता है frontend
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एक होता है back-end, front-end वो हिस्सा होता है websites का जो हमें दिखाई देता है, और back-end
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वो हिस्सा होता है जो हमें दिखाई नहीं देता, यानि back-end के अंदर जो algorithms हमारे पास चल रही होती है�
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अब front-end के अंदर HTML, CSS, JS तो हमें करनी है, बट उसके साथ में हमे�
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अपनी एक niche ढूंढने की ज़रूरत है तो यहाँ पर हमारा T principle apply करता ह�
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कि आपने breadth तो देख ली अब आपकी depth क्या है आपकी actual niche क्या ह�
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जिसके अंदर आपकी mastery है तो niche के लिए हम frontend के किसी एक framework को सीख सकते है�
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और उसके अंदर projects build कर सकते हैं जैसे इसमें काफी popular option हमारे पास react का होता है कि हम react सीख लें
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काफी सारे students angular सीखते हैं, काफी सारे students view js सीखते हैं
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आप तीनों में से किसी भी एक को pick कर सकते हैं, एक बार frontend हो गया, फिर हम backend पर आ जाते हैं
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backend में हमारे पास काफी सारे options होते हैं, technology की term में, My advice would be कि अगर हमने JavaScript सीखा हुआ है तो Node.js के साथ continue करें नहीं तो हम Django के साथ जा रहे हूँ
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अब एक बार development के अंदर हमने frontend, backend दोनों को सीख लिया तो उसके बाद अपने interest के हिसाब से या तो हम frontend के अंदर specialize कर सकते हैं या फिर हम backend के अंदर specialize कर सकते हैं
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Specialize करने का मतलब होता है उस domain के अंदर अब और advanced technology सीखना और उनके ऊपर projects को build करना. जब भी हम development कर रहे हैं, projects सबसे important चीज है, जो सिर्फ हमारी learning को ही नहीं बढ़ाएगी. साथ के साथ हमारे resume के अंदर projects लिखते हैं, तो हमारे recruiter को, HR को पता चलता है कि हमारे पास इन चीजो�
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होता है कि development के अंदर हम app development भी कर सकते हैं app development के अंद�
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हमारे पास choice होती है कि या तो हम apple devices के लिए यानि iphone के लिए apps बनाना चाते है�
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अफिर हम android के लिए apps बनाना चाते हैं अब इंडिया के अंदर 90% से ज़ादा ज�
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users हैं वो android के users हैं तो इसलिए उस market के अंदर job जादा available है
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तो काफी developers choose करते हैं, कि वो Android के साथ start करते हैं, Android के अंदर हमारे पास काफी popular options होते हैं
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Java उन में से काफी अच्छा option है, Kotlin उन में से काफी अच्छा option है
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नहीं तो हम cross platform apps भी बना सकते हैं, cross platform कहने का मतलब है, कि iOS and Android दोनों के उपर हमारी app एक साथ run कर रही हू�
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तो उसके लिए Flutter and React Native दोनों ही काफी अच्छी technologies है�
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पर personally आप मुझसे advice लोगे तो I think you should start with React Native
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अगर हम app development के अंदर cross platform करना चाहें तो second option हमारे पास iOS development का होता ह�
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जिसमें जादा कोई options है नहीं हमारे पास Swift होती है पास फोर्थ स्टेप जिसके अंदर हम एयाई एंड एमल को सीख रहे होंगे अब एयाई एमल को सीखने वाला स्टेप सबसे पहला उन स्टूडेंस के लिए बहुत इंपोर्टेंट है जो डेटा साइंस की फील्ड में जाना चाते हैं अब अगर डेटा साइंस की फील्ड में �
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एक्ट्रेंस है बट कोई भी अच्छा डेवेलपर या कोई भी अच्छा टेक परसेंट आपको हमेशा एडवाइस करेगा कि अगर आपक�
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एडमिल के अंदर जाना है यू शुड ऑलवेज गूव पाइट क्योंकि पाइट के अंदर रिसोर्स बहुत सारे आपको अवेलब�
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easier journey for you, क्योंकि उसके अंदर काफी सारे inbuilt resources, inbuilt library
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आपको मिल जाते हैं, जो आपकी ML journey को काफी जाधा सान बना देते हैं, तो machine
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learning को सीखने के लिए, पहले हम Python के basics को सीख सकते हैं, उसके लिए हमने अपना college के उप�
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one shot already बनाया हुआ है, and उसके बाद finally हम अपनी ML
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deep learning को भी अच्छे से explore कर सकते हैं, NLP जैसे चीज़ें कैसे काम करती हैं, आजकल हम gen AI, generative AI के बारे में सुनते होंगे, तो इस तरीकी की चीज़ें कैसे काम करती हैं, हम अपने models कुछ से कैसे create कर सकते हैं, वो सारी चीज़ें जाकर हम explore कर सकते हैं, अब जब भी हम machine learning की बात करत�
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होते हैं, वो थोड़े से ऐसे jobs हैं, जो थोड़े से math heavy आपको लगेंगे
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plus ऐसे jobs में अच्छा करने के लिए, आपके पास research experience अगर हो, तो वो आपक�
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help करेगा, plus कई बार companies की in jobs के अंदर requirement होती है, कि आपके पा�
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already एक master's या PhD degree होनी चाहिए, तो हमें उस direction में अग�
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जाना है तो हमें एक master's degree का mindset थोड़ा सा बनाना पड़ेगा पर majority
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jobs जो AI ML से related हैं आज की date के अंदर वो data science य�
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data yst jobs हैं अब जब इन jobs को हम compare करते हैं to software
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engineering jobs तो generally software engineering के अंदर packages थोड़े से high
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होते हैं as compared to these jobs बट अगर आपका genuine interest ह�
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data science के अंदर तो यहाँ पर भी जाकर हम अच्छे से success हासिल कर सकते है�
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वो completely आपके interest के उपर plus आपके hard work के उपर depend करता ह�
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कि आप जो काम कर रहे हैं उसमें आप दूसरों के मुकाबले कितने skilled है�
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अब अगर हम regularly coding कर रहे हैं तो tech domain के अंदर हम realize करेंगे कि हर दो तिन साल के अबाद एक नया trend आता ह�
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और हर कोई हमें कहता है कि हम ये चीज कर लेते हैं तो उससे बहुत सारे jobs हमें मिल जाएग�
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जैसे personally मेरे year के अंदर placement internship के लिए कहा जाता था क�
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AI ML हम सीख लेते हैं तो उसके बाद बहुत सारे jobs हमारे लिए available होग�
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या PUBG के time पे the trend was game development कुछ सालों पहले तक the trend was about blockchain development
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कि हम वो कर लेते हैं तो उसके बाद बहुत सारी job opportunities हमारे पास होंगी आजकल कोई हो सकता है web3 बोल�
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कोई हो सकता है हमें कुछ और आकर बोले तो ऐसे में अगर हमें feel होता है कि हाँ अभी tech domain के अंदर यह trend चल रहा है और इस चीज़ को हमारा सीखने का मन करता है तो उस चीज़ को definitely हम सीख सकते हैं but as a side project क्योंकि अगर आज भी जाकर हम देखें ध्यान से कि किस चीज़ के किन skills के basis पर actual job opportunities available हैं तो वहाँ पर DSA and development as a fresher ह�
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को explore कर रहा है तो जब शिरुवात में हम अपनी first opportunity को ढूनने की कोशिश कर रहे है�
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टेक के अंदर तो हमें ये ज़रूर ensure करना है कि maximum companies के लिए हम at least eligible ह�
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जो वो skills मांग रही हैं क्योंकि interviews के अंदर coding test के अंदर generally freshers स�
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आज की date में भी या तो data structures algorithms पूछे जाएंगे या development
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से related चीज़ें पूछी जाती हैं तो अगर इन दोनों के उपर हमारी strong command
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होगी तब ही maximum opportunities के लिए हम eligible होंगे and finally
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उन में से किसी एक को जाकर फिर हम grab कर रहे होंगे तो ठीक है market के अंद�
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trends आते रहेंगे उनको हम सीख भी लेंगे साथ के साथ और वो हमारी breadth वाली चीज़ है actual depth में learning हमें वहाँ करन�
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चाहिए जहाँ पे career opportunities हमें अच्छी कासी दिख रही हो जिस domain के अंदर हम actually successful होना चाहते हैं वहा�
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की opportunities हमें सबसे जादा दिख रही हो तो I hope कि जितने steps या जो resources हमने आज के session मे�
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discuss किये हैं वो आपको आपकी tech journey के अंदर help कर रहे होंगे इसके अराबा coding
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से related placement से related अगर अमारा कोई भी सवाल है तो उसके बारे में आप मुझे नीचे comment
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करके बता सकते हैं आज के लिए इतना ही मिलते हैं next video में till then keep learning and keep exploring

How to Start Coding in 2024_ Learn Programming for Beginners _ Placements & Internships

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