परिचय — क्यों यह रोडमैप काम करेगा

यह कॉमन टूल्स (ChatGPT, Copilot, Notion AI, Zapier इत्यादि) और रोल-विशेष टूल्स (Copilot/Tabnine, Power BI, Selenium, Figma AI, MidJourney) को साथ रखकर practical projects देता है।
हर चरण में हाथों-हाथ कुछ बनाना है — सीखना + दिखाना = नौकरी मिलने की संभावना बढ़ती है।
नीचे हर रोल के लिए 30-दिन का डेली/वीकली काम, 60/90-दिन पर एडवांस वर्क और पोर्टफोलियो/इंटरव्यू टिप्स दिए हैं।

1) सामान्य (Common) टूल्स — रोज़मर्रा के कामों के लिए (सभी रोल्स)

जरूरी टूल्स: ChatGPT / Claude / Gemini, Microsoft Copilot / Google Duet (Word/Excel), Notion AI, Zapier / Make, Perplexity.

कैसे सीखें / इस्तेमाल करें

रोज़ 15–30 मिनट ChatGPT के साथ: अपने रोज़ के कामों के लिए प्रयुक्त प्रॉम्प्ट बनाएं (ईमेल ड्राफ्ट, संक्षेप, कोड समस्याएँ)।
Notion में प्रोजेक्ट ट्रैकर बनाएं और उसमें Notion AI से सप्ताहिक सार बनवाएं।
Excel/Sheets में Copilot से फॉर्मूला बनवाएं — उदाहरण: “Summarize this sales sheet and suggest top 3 actions.”

कुछ प्रभावी ChatGPT प्रॉम्प्ट (उदाहरण)

“Given this job description [paste], create an ATS-friendly resume bullet list for a Frontend Developer in Hindi.”
“I have this pandas dataframe problem: [paste small snippet]. Give me a data cleaning script to handle missing values and outliers.”
“Generate 10 test cases for login page with edge cases and expected results.”

2) डेवलपर (Developers) — पूरा डिटेल + 30-दिन वाला मिनी-प्रोजेक्ट

मिनी-प्रोजेक्ट: To-Do App with AI suggestions

टेक स्टैक (सादगी के लिए): Flask (Python) backend + SQLite, simple HTML/JS frontend (optionally React)
AI-इंटीग्रेशन: GitHub Copilot (coding), ChatGPT (requirements → code snippets), OpenAI/Gemini API (task suggestion feature)

30-दिन की रोडमैप (वेक्स/डे-बाय-डे संक्षेप)

सप्ताह 1 (बेसिक सेटअप)

दिन 1–2: GitHub अकाउंट + VSCode + Python env सेटअप।
दिन 3–4: Flask “Hello World” + SQLite छोटा टेबल बनाएँ।
दिन 5–7: Git + basic repo structure; Copilot से boilerplate बनवाएँ।

सप्ताह 2 (CRUD API)

दिन 8–10: Tasks के लिए CRUD endpoints बनाएं (GET/POST/PUT/DELETE)। Copilot से डॉक्स और स्ट्रक्चर बनवाएँ।
दिन 11–14: Frontend simple UI बनाएं; fetch() से API जोड़ें।

सप्ताह 3 (AI Suggestions + polishing)

दिन 15–18: OpenAI/Gemini (या ChatGPT) का “task suggestion” endpoint जोड़ें — user input से सुझाव बनवाना (e.g., “meeting followup” → suggested to-do).
दिन 19–21: Authentication (simple token) और validation जोड़ें; unit tests लिखें (pytest)। Copilot मदद कर सकता है।

सप्ताह 4 (Deployment + README + Portfolio)

दिन 22–25: GitHub repo में README, screenshots और run instructions डालें।
दिन 26–28: छोटे CI (GitHub Actions) में test run जोड़ें।
दिन 29–30: LinkedIn पोस्ट और project showcase बनाएं।

छोटा कोड-स्निपेट (Flask + example endpoint)

# app.py (very small example)
from flask import Flask, request, jsonify
import sqlite3

app = Flask(__name__)

def get_db():
    conn = sqlite3.connect('todo.db')
    conn.row_factory = sqlite3.Row
    return conn

@app.route('/tasks', methods=['GET'])
def list_tasks():
    db = get_db()
    rows = db.execute('SELECT * FROM tasks').fetchall()
    return jsonify([dict(r) for r in rows])

# run with: flask run

(पूरा प्रोजेक्ट README में देना है — ऊपर केवल संकेत है)

Developer के लिए ChatGPT प्रॉम्प्ट-उदाहरण

“Generate a Flask endpoint that saves a task (title, description, due_date) into SQLite, with input validation.”
“Explain why my POST /tasks returns 500 — here is the traceback: [paste].”

3) डेटा एनालिस्ट (Data Analyst) — पूरा डिटेल + प्रोजेक्ट

मिनी-प्रोजेक्ट: Sales Dashboard + Automated Weekly Report

टूल्स: Python (pandas, matplotlib), Excel AI / Google Sheets AI, Power BI / Tableau, Notion (for notes), Zapier (for automation)

30-दिन का प्लान (सारांश)

सप्ताह 1: Dataset ढूँढना/समझना → ChatGPT से exploratory questions बनवाएँ → basic cleaning (pandas)।
सप्ताह 2: Feature engineering, missing values, outliers handle करें; SQL queries बनवाएँ।
सप्ताह 3: Visualizations बनाएं (time series sales, top products, regions) — matplotlib/Power BI।
सप्ताह 4: Dashboard finalize + automation: Zapier से weekly snapshot → email/Post in Slack.

जरूरी pandas snippet (cleaning example)

import pandas as pd

df = pd.read_csv('sales.csv', parse_dates=['order_date'])
# missing values
df['quantity'].fillna(0, inplace=True)
# outlier remove
df = df[df['price'] < df['price'].quantile(0.99)]
# aggregate monthly sales
monthly = df.resample('M', on='order_date').agg({'revenue':'sum'})

Power BI steps (संक्षेप)

Data import (CSV/SQL).
Model relationships सेट करें (if multiple tables).
Create visuals: line chart (monthly revenue), bar chart (top products), slicers (region, date).
Add AI narrative (Power BI Q&A / Smart narrative) और publish.

Analyst के लिए ChatGPT प्रॉम्प्ट

“Write SQL to compute monthly recurring revenue from orders table with columns (order_id, customer_id, order_date, amount).”
“Given this dataframe schema, suggest 5 KPIs for an e-commerce sales dashboard.”

4) टेस्टर्स / QA Engineers — पूरा डिटेल + कोड उदाहरण

मिनी-प्रोजेक्ट: E-commerce Login Test Automation

टूल्स: Selenium (Python), Playwright (JS/Python), Testim.io / Applitools (visual testing optionally), GitHub Actions (CI)

30-दिन का प्लान (सारांश)

सप्ताह 1: Selenium WebDriver setup + basic scripts — login happy path।
सप्ताह 2: Negative test cases, edge cases, password reset flows।
सप्ताह 3: Convert scripts to Playwright (if needed) and add visual assertions (Applitools)।
सप्ताह 4: CI integration (run tests on pushes), test reports generate करें।

Selenium example (Python)

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://example.com/login")
driver.find_element(By.ID, "username").send_keys("testuser")
driver.find_element(By.ID, "password").send_keys("password123")
driver.find_element(By.ID, "login-btn").click()
assert "Dashboard" in driver.title
driver.quit()

Test cases (उदाहरण)

Valid login (username+password) → dashboard shown.
Invalid password → error message & no redirect.
SQL injection attempt in username field → must be handled.
Password reset flow → email link works.

Tester के लिए ChatGPT प्रॉम्प्ट

“Generate 15 test cases for an e-commerce checkout flow covering functional and edge cases.”
“Convert this manual test case to a Selenium test script: [paste test case].”

5) डिज़ाइनर (UI/UX & Creative) — पूरा डिटेल + प्रोजेक्ट

मिनी-प्रोजेक्ट: Mobile App Mockup + UI Kit

टूल्स: Figma (Figma AI), Canva AI, MidJourney / Stable Diffusion (concept art), Adobe Firefly, Runway (video)

30-दिन का प्लान (सारांश)

सप्ताह 1: Research & inspiration — Perplexity/ChatGPT से competitor analysis। Moodboard बनाएं (MidJourney से 2–3 concept images)।
सप्ताह 2: Wireframes — Figma AI से wireframe generate करें, iterate manually।
सप्ताह 3: High-fidelity screens — typography, colors, icons (Canva / Figma plugins)।
सप्ताह 4: Prototype + user flow + assets export + case study writeup (use Notion AI to summarize process).

MidJourney prompt उदाहरण

"/imagine mobile app productivity dashboard, clean UI, minimal, soft pastel palette, 9:16 mockup --v 5"

Designer के लिए ChatGPT प्रॉम्प्ट

“Create a UX research plan for a note-taking mobile app. Include 5 interview questions and metrics to measure usability.”

6) ऑटोमेशन (Zapier / Make) — छोटे उपयोग-केस

उदाहरण Zap: GitHub commit → runs CI → on success post preview in Slack + create Notion page with automated summary (Notion AI)।
Steps: Trigger (GitHub) → Action (Run tests) → Action (Slack message) → Action (Notion create page with summary input)।

7) पोर्टफोलियो (GitHub / Behance / LinkedIn) — कैसे दिखाएँ (विस्तार)

हर प्रोजेक्ट के लिए README structure:

प्रोजेक्ट का नाम + एक लाइन की summary (क्या problem solve करता है)।
Tech stack और AI tools used (उदाहरण: “GitHub Copilot, OpenAI API, Power BI”).
Installation / Run steps (one-liner commands) — easy reproduction।
Screenshots / GIFs (UI) और sample outputs (example dataset).
Challenges faced & solutions (short).
Impact (मेट्रिक्स): time saved, accuracy improved — quantify करें।
Live demo link (if deployed) + repo link.

LinkedIn पोस्ट का टेक्स्ट (नमूना, हिंदी)

मैंने 30 दिनों में “AI-सहायता वाली To-Do App” बनाई — Flask + Copilot + OpenAI. इस प्रोजेक्ट ने CRUD APIs, AI task suggestions और CI setup दिखाया। GitHub: [link]. (यह आपकी प्रोफाइल में credibility बढ़ाता है।)

8) रिज़्यूमे बुलेट्स (हिंदी उदाहरण — सीधे इस्तेमाल करें)

Developer:

“Flask REST API विकसित किया और GitHub Copilot का उपयोग करके 40% development time घटाया; project को GitHub Actions से CI जोड़कर production-ready बनाया.”

Analyst:

“Monthly sales dashboard बनाया (Excel AI + Power BI) और automated weekly report Zapier से भेजी — इससे रिपोर्टिंग समय 70% कम हुआ.”

Tester:

“Selenium + ChatGPT से 120+ automated test cases बनाए; GitHub Actions में run कर CI में integrate किया।”

Designer:

“3 UI वेरिएशन Figma AI + MidJourney से तैयार कीं; client feedback cycle 2 दिन में पूरा हुआ।”

(संख्या उदाहरण हैं — अपनी असली मीट्रिक डालें)

9) इंटरव्यू प्रैक्टिस — कैसे AI से तैयारी करें (स्टेप-बाय-स्टेप)

Mock technical interview: ChatGPT से रोल-एड HR/Tech interviewer बनवाएँ। Prompt:
- “You are an interviewer for a Junior Data Analyst role. Ask 10 SQL/pandas questions and provide feedback after each answer.”
Behavioral Qs (STAR method): ChatGPT से अपनी सिचुएशन बताकर STAR-styled answers बनवाएँ।
Live coding practice: LeetCode like problems — use ChatGPT to explain solutions step-by-step.
Resume walkthrough: Paste your resume and ask ChatGPT to generate possible interviewer questions and model answers.

कुछ संभावित सवाल (उदाहरण)

Technical: “Explain normalization vs denormalization.”
Role scenario: “How would you reduce cart abandonment for an e-commerce app?”
Behavioral: “Describe a time you missed a deadline — what did you do?”

10) सफलता (Metrics) — क्या मापें और कैसे दिखाएँ

Time saved (hours/week) due to automation.
Number of automated tests / test coverage increase.
Reduction in manual reporting time (e.g., 8 hours → 2 hours = 75% saved).
Number of projects deployed / GitHub ⭐️s / LinkedIn engagement.
Interview calls per month before vs after (direct hiring funnel metric).

11) सामान्य गलतियाँ और उनसे बचाव

टूल-पर निर्भर रहना बिना understanding के — AI suggestions हमेशा validate करें।
Bias/privacy न ध्यान देना — कर्मचारी/कस्टमर डेटा पर AI मॉडल चलाते समय anonimization और कंपनी नीति देखें।
Documentation न देना — AI से बनवा कर भी अच्छे README/Docs रखें।
Quantify न करना — अपना प्रभाव मेट्रिक के साथ दिखाएँ (numbers sell).

12) एथिक्स और कॉम्प्लायंस (ज़रूरी नोट)

किसी भी संवेदनशील/प्राइवेट डेटा को AI मॉडल में बिना अनुमति के न डालें।
जब आपने AI से किसी आउटपुट लिया है, परियोजना में “AI tools used” स्पस्ट लिखें।
कॉपीराइटेड कंटेन्ट (images/text) का उपयोग करते समय license चेक करें (MidJourney आदि में नियम अलग-अलग होते हैं)।

13) दैनिक चेकलिस्ट (साधारण, 30-दिन के लिए)

30–60 मिनट: Skill learning (video/course).
30 मिनट: AI-practice (ChatGPT prompts relevant to your role).
30–60 मिनट: Practical coding/design/data task for your project.
15 मिनट: Document & commit changes to GitHub / update Notion tracker.

14) Quick reference — Role wise starter checklist (पहली 2 हफ्ते)

Developer: Setup Python/Node env, GitHub Copilot on, build hello world API.
Analyst: Get a small dataset, load in pandas, create first plot.
Tester: Install Selenium & ChromeDriver, run a basic script.
Designer: Create Figma file, use Figma AI to generate 3 wireframes.

15) अब क्या करें (Actionable next steps — तुरंत)

अपनी target role चुनें (Developer / Analyst / Tester / Designer).
ऊपर दिया गया संबंधित मिनी-प्रोजेक्ट clone/plan तुरंत अपनाएँ।
मैं आपके लिए वही role का दिन-दर-दिन 30-day checklist + starter code / starter prompts बना दूँ — और GitHub README का मसौदा भी।

मैंने ऊपर पूरी डिटेल दी है — अगर आप चाहें तो मैं अभी आपके चुने हुए रोल के लिए एक ready-to-use 30-day daily plan (हर दिन क्या करना है), starter GitHub repo README और 5 उपयोगी ChatGPT prompts तैयार कर दूँ।

(अगर आप कहें तो मैं Developer/Analyst/Tester/Designer में से किसी एक का तुरंत तैयार करके दे दूँ — बताइए किसका चाहिए और मैं उसी के लिए विस्तार से शेड्यूल + कोड + प्रॉम्प्ट भेज दूँ।)

अगर आप चाहें तो अब मैं:

(A) Developer का पूरा 30-दिन daily task-list + starter Flask repo, या
(B) Analyst का dataset + Power BI डैशबोर्ड step-by-step, या
(C) Tester का Selenium suite + GitHub Actions workflow, या
(D) Designer का Figma project + MidJourney prompts — पूरा तैयार करके दे दूँ।

किसे पहले बनाना चाहेंगे?

30–60–90 दिन का detailed AI Learning tools Roadmap— हर रोल के लिए (हिंदी)

परिचय — क्यों यह रोडमैप काम करेगा

1) सामान्य (Common) टूल्स — रोज़मर्रा के कामों के लिए (सभी रोल्स)

कैसे सीखें / इस्तेमाल करें

कुछ प्रभावी ChatGPT प्रॉम्प्ट (उदाहरण)

2) डेवलपर (Developers) — पूरा डिटेल + 30-दिन वाला मिनी-प्रोजेक्ट

मिनी-प्रोजेक्ट: To-Do App with AI suggestions

30-दिन की रोडमैप (वेक्स/डे-बाय-डे संक्षेप)

छोटा कोड-स्निपेट (Flask + example endpoint)

Developer के लिए ChatGPT प्रॉम्प्ट-उदाहरण

3) डेटा एनालिस्ट (Data Analyst) — पूरा डिटेल + प्रोजेक्ट

मिनी-प्रोजेक्ट: Sales Dashboard + Automated Weekly Report

30-दिन का प्लान (सारांश)

जरूरी pandas snippet (cleaning example)

Power BI steps (संक्षेप)

Analyst के लिए ChatGPT प्रॉम्प्ट

4) टेस्टर्स / QA Engineers — पूरा डिटेल + कोड उदाहरण

मिनी-प्रोजेक्ट: E-commerce Login Test Automation

30-दिन का प्लान (सारांश)

Selenium example (Python)

Test cases (उदाहरण)

Tester के लिए ChatGPT प्रॉम्प्ट

5) डिज़ाइनर (UI/UX & Creative) — पूरा डिटेल + प्रोजेक्ट

मिनी-प्रोजेक्ट: Mobile App Mockup + UI Kit

30-दिन का प्लान (सारांश)

MidJourney prompt उदाहरण

Designer के लिए ChatGPT प्रॉम्प्ट

6) ऑटोमेशन (Zapier / Make) — छोटे उपयोग-केस

7) पोर्टफोलियो (GitHub / Behance / LinkedIn) — कैसे दिखाएँ (विस्तार)

हर प्रोजेक्ट के लिए README structure:

LinkedIn पोस्ट का टेक्स्ट (नमूना, हिंदी)

8) रिज़्यूमे बुलेट्स (हिंदी उदाहरण — सीधे इस्तेमाल करें)

9) इंटरव्यू प्रैक्टिस — कैसे AI से तैयारी करें (स्टेप-बाय-स्टेप)

कुछ संभावित सवाल (उदाहरण)

10) सफलता (Metrics) — क्या मापें और कैसे दिखाएँ

11) सामान्य गलतियाँ और उनसे बचाव

12) एथिक्स और कॉम्प्लायंस (ज़रूरी नोट)

13) दैनिक चेकलिस्ट (साधारण, 30-दिन के लिए)

14) Quick reference — Role wise starter checklist (पहली 2 हफ्ते)

15) अब क्या करें (Actionable next steps — तुरंत)

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