एक साप्ताहिक समय बजट
AI सीखने के लिए हफ्ते में कितने घंटे चाहिए: एक यथार्थवादी साप्ताहिक योजना
लंच ब्रेक और शनिवार की सुबह के बीच कुछ भी काफी है, अगर तुम वाकई उसके लिए समय निकालते हो।
यह पेज बताता है कि AI सीखने के लिए हफ्ते में कितने घंटे चाहिए, जब तुम पूरे समय की नौकरी के साथ अपने खुद के समय में सीख रहे हो। इसमें वीकेंड के लंबे सत्रों के बजाय छोटे सत्रों पर बनी एक साप्ताहिक योजना है, और Anthropic के Claude के साथ तीन मुफ्त पाठों का एक शुरुआती रास्ता, जिससे तुम इस हफ्ते असली काम पर इस योजना को आज़मा सको।
AI सीखने के लिए हफ्ते में कितने घंटे चाहिए? ज़्यादातर लोगों के लिए, जो अपने खुद के समय में सीख रहे हैं, हफ्ते में 3 से 5 घंटे एक AI कोर्स के लिए एक यथार्थवादी साप्ताहिक समय प्रतिबद्धता है, जो एक लंबे सत्र के बजाय तीन या चार छोटे सत्रों में बंटी हो। इतना काफी है कि एक पाठ पूरा हो जाए, उसे अपने काम के किसी असली टास्क पर आज़माया जाए, और आदत ठंडी पड़ने से पहले फिर लौट आया जाए। कुछ हफ्तों में यह 7 या 8 घंटे तक बढ़ सकता है; कुछ में 2 तक सिमट सकता है। जो योजना किसी व्यस्त महीने में भी बची रहती है, वह उन सत्रों पर बनी होती है जो तुम्हें वाकई मिल सकें, किसी ऐसे आदर्श पर नहीं जो नहीं मिल सकता।
प्रकाशित
मुफ़्त पाठ · खाते की ज़रूरत नहींClaude से मिलेंClaude क्यों?6 मि॰मुफ़्त पाठ शुरू करेंमुख्य बातें
- हफ्ते में 3 से 5 घंटे, छोटे सत्रों में, एक सेल्फ़-पेस्ड AI कोर्स में बिना पूरे समय की नौकरी को बाधित किए स्थिर प्रगति के लिए काफी हैं।
- तीन या चार छोटे सत्र एक लंबे वीकेंड ब्लॉक से बेहतर हैं, क्योंकि सत्रों के बीच का गैप वह जगह है जहाँ आदत आम तौर पर टूट जाती है।
- मुफ्त शुरुआती रास्ता, तीन छोटे पाठ जिन्हें तुम लगातार पूरा कर सकते हो, यह दिखाता है कि योजना काम करती है, इससे पहले कि तुम और समय दो।
- निरंतरता तीव्रता से बेहतर है: हफ्ते में 2 घंटे के कुछ महीने, हफ्ते में 15 घंटे के दो तीव्र हफ्तों से ज़्यादा टिकते हैं जो फिर रुक जाते हैं।
- अपने ही काम पर अभ्यास करना, एक असली ईमेल, एक असली स्प्रेडशीट, एक असली प्रेज़ेंटेशन, हर सत्र को लगभग दोगुना असरदार बनाता है।
अलग-अलग साप्ताहिक बजट से तुम्हें वाकई क्या मिलता है
| साप्ताहिक समय बजट | एक सामान्य हफ्ता कैसा दिखता है | यह किसके लिए सही है |
|---|---|---|
| हफ्ते में 2-3 घंटे | एक या दो सत्र, एक या दो पाठ पूरा करने और असली काम पर एक आइडिया आज़माने के लिए काफी | कोई जो यह परखना चाहता है कि ज़्यादा समय देने से पहले AI उसके समय के लायक है या नहीं |
| हफ्ते में 5 घंटे | तीन या चार सत्र: एक पाठ, एक अभ्यास टास्क, और एक छोटी रिव्यू | ज़्यादातर लोग जो 9-से-5 नौकरी के साथ सीख रहे हैं और हर महीने दिखता हुआ प्रोग्रेस चाहते हैं |
| हफ्ते में 8-10 घंटे | हफ्ते के दिनों में कई सत्र और एक कठिन कोर्स या प्रोजेक्ट के लिए वीकेंड पर एक लंबा ब्लॉक | कोई जो नौकरियों के बीच है, काम में हल्का मौसम चल रहा है, या किसी खास उपयोग के लिए तैयारी कर रहा है |
कॉपी करें और पेस्ट करें
आज ही इस्तेमाल करने लायक प्रॉम्प्ट
एक असली टास्क को अभ्यास में बदलो
मैं AI के साथ काम करने में नया हूँ और मेरे पास अभ्यास के लिए एक छोटा सत्र है। यह एक ईमेल है जो मुझे एक क्लाइंट को देरी से चल रहे प्रोजेक्ट टाइमलाइन के बारे में भेजना है: [ईमेल ड्राफ्ट पेस्ट करो]। इसे स्पष्ट, सीधा, और उचित रूप से माफ़ी वाला बनाने के लिए फिर से लिखो, और दो फैसले बताओ जो तुमने लिए, ताकि मैं यह पैटर्न सीख सकूँ।
अपना ही ईमेल, मेमो, या इस हफ्ते का मैसेज इसकी जगह डालो।
इटरेशन लूप का अभ्यास करो
यह मेरे मैनेजर के लिए एक छोटे प्रस्ताव का पहला ड्राफ्ट है: [ड्राफ्ट पेस्ट करो]। पहले मुझे ढाँचे और स्पष्टता पर सीधी प्रतिक्रिया दो, इसे फिर से लिखे बिना। जब मैं तुम्हारी प्रतिक्रिया पर जवाब दूँ, तो हम साथ में एक और राउंड करेंगे ताकि मैं सिर्फ फिर से लिखा हुआ स्वीकार करने के बजाय संशोधन का अभ्यास कर सकूँ।
यह मास्टर द एसेंशियल्स में इटरेशन लूप वाले पाठ जैसा है।
जांचो कि यह क्या कर सकता है और क्या नहीं
काम के लिए तुम पर भरोसा करने से पहले, मैं तुम्हारी सीमाएँ समझना चाहता हूँ। यह एक टास्क है जो मैं सामान्य रूप से किसी जूनियर साथी को देता: [दो या तीन वाक्यों में टास्क बताओ]। मुझे ईमानदारी से बताओ कि कौन से हिस्से तुम अच्छे से संभालते हो, कौन से हिस्सों को मेरे निर्णय की ज़रूरत है, और मुझे इसका उपयोग करने से पहले कहाँ तुम्हारे आउटपुट को दोबारा जांचना चाहिए।
पाँच मिनट का साप्ताहिक चेक-इन बनाओ
इस हफ्ते हर स्टडी सेशन के अंत में, मैं एक छोटा नोट पेस्ट करूँगा कि मैंने किस पर काम किया। मुझसे तीन छोटे सवाल पूछो कि मैंने क्या कोशिश की, किस चीज़ ने मुझे उलझाया, और अगले सत्र में मैं क्या अभ्यास करना चाहता हूँ, ताकि मुझे टैब बंद करने के बजाय सोचने की आदत बन जाए।
यहाँ से मुफ्त शुरू करो
इस क्रम में तीन मुफ्त पाठों से शुरू करो
हर एक इतना छोटा है कि एक बैठक में खत्म हो जाए और किसी अकाउंट की ज़रूरत नहीं, ताकि तुम और समय देने का फैसला करने से पहले साप्ताहिक योजना को आज़मा सको।
एक साप्ताहिक समय बजट जिसे तुम वाकई रख सको
AI सीखने का एक यथार्थवादी हफ्ता कैसा दिखता है
किसी और के हफ्ते से कॉपी किया हुआ शेड्यूल नहीं। वह जगहें जो तुम्हारे पास पहले से हैं, उन्हीं पर बना हुआ।
तीन या चार छोटे सत्र
हफ्ते भर फैले छोटे सत्र एक लंबे शनिवार ब्लॉक से बेहतर हैं। सत्रों के बीच का गैप वह जगह है जहाँ ज़्यादातर लोग चुपचाप आदत छोड़ देते हैं।
हर सत्र में एक असली टास्क
काल्पनिक उदाहरण के बजाय अपने काम से एक असली ईमेल, स्प्रेडशीट, या प्रेज़ेंटेशन लाओ। असली दांव पर अभ्यास करना, कुछ भी न होने पर अभ्यास करने से बेहतर टिकता है।
तुम्हारे कैलेंडर के इर्द-गिर्द बना, उसके खिलाफ़ नहीं
एक लंच ब्रेक, एक सफ़र, पहली मीटिंग से पहले का शांत समय। सत्र को उस जगह पर फ़िट करो जो तुम्हारे पास पहले से है, न कि उस जगह पर जो तुम बनाने की उम्मीद रखते हो।
एक चीज़ जो तुमने नोटिस की, चेकलिस्ट नहीं
हर सत्र के अंत में, एक चीज़ नोट करो जिसने तुम्हें चौंकाया या एक प्रॉम्प्ट जो काम कर गया। यही वह आदत है जो बढ़ती जाती है, कोई पूरा होने का प्रतिशत नहीं।
कितना काफी है
एक AI कोर्स के लिए अपनी साप्ताहिक समय प्रतिबद्धता तय करना
क्या AI सीखने के लिए हफ्ते में 5 घंटे काफी हैं? ज़्यादातर लोगों के लिए, हाँ, अगर वे घंटे एक वीकेंड की धक्का-मुक्की के लिए बचाए जाने के बजाय छोटे, दोहराए जाने वाले सत्रों में बीतें। हफ्ते में पाँच घंटे स्वाभाविक रूप से तीन या चार सत्रों में बँट जाते हैं: एक पाठ पूरा करने, उस आइडिया को अपने असली काम की किसी चीज़ पर आज़माने, और सूत्र ठंडा होने से पहले लौट आने के लिए काफी। यही वह लय है जो काम करते हुए AI सीखें को बिना थकाए मुमकिन बनाती है।
ईमानदार दायरा किसी एक संख्या से कहीं ज़्यादा चौड़ा है। कोई जो लंच ब्रेक में सत्र निचोड़ता है, वह हफ्ते में 2 से 3 घंटे ही संभाल सके और फिर भी स्थिर प्रगति करे, सिर्फ़ थोड़ा धीमे। कोई जिसके काम में शांत मौसम चल रहा है, या जिसे किसी खास प्रोजेक्ट की वजह से ज़रूरत है, वह आराम से 8 से 10 घंटे कर सकता है। संख्या को जो बदलता है वह इच्छाशक्ति नहीं है, यह है कि तुम्हारे असली हफ्ते में कितना बिना रुकावट समय वाकई मौजूद है।
जो मुश्किल से बदलता है वह समय का आकार है। कई छोटे सत्र तुम्हें उतनी ही कुल लंबाई के एक लंबे सत्र से ज़्यादा सिखाते हैं, क्योंकि हर छोटा सत्र एक फैसले पर खत्म होता है: अगली बार से पहले इसके साथ मैं क्या आज़माने जा रहा हूँ। एक ही लंबा सत्र अक्सर जानकारी के साथ खत्म होता है और उसे इस्तेमाल करने की कोई योजना नहीं होती।
एक काम करने वाली साप्ताहिक लय
हफ्ते में 5 घंटे की AI सीखने की योजना जो 9-से-5 नौकरी में फ़िट हो
एक चलने वाला पाँच घंटे का हफ्ता कुछ ऐसा दिखता है: हफ्ते की शुरुआत में एक छोटा सत्र, पहली कॉफ़ी के बाद या किसी शांत लंच के दौरान, एक पाठ से गुज़रने के लिए। हफ्ते के बीच में एक दूसरा सत्र, उतनी ही लंबाई का, जहाँ तुम पाठ में जो भी कवर हुआ उसे लेकर किसी असली चीज़ पर लगाते हो: एक ड्राफ्ट जो तुम वैसे भी लिखने जा रहे थे, एक दस्तावेज़ जिसे समराइज़ करना है, एक फैसला जिसे तुम पहले से तोल रहे थे। हफ्ते के आखिर के पास एक तीसरा, छोटा सत्र, सिर्फ़ यह देखने के लिए कि क्या काम किया और अगली बार आज़माने के लिए एक चीज़ नोट करने के लिए।
क्रम लय से कम मायने रखता है। अगर सोमवार की सुबहें अफरातफरी वाली हैं और गुरुवार की शामें शांत हैं, तो योजना वहाँ ले जाओ। मकसद एक ऐसी साप्ताहिक समय प्रतिबद्धता AI कोर्स है जो तुम्हारे असली कैलेंडर से टकराने के बाद भी बचे रहे, किसी और के हफ्ते से कॉपी किया हुआ शेड्यूल नहीं।
पाँचवें घंटे को ज़रूरत के बजाय एक बफ़र मानो। कुछ हफ्तों में यह थोड़ी लंबी पाठ की तरफ जाता है; कुछ हफ्तों में यह बिल्कुल नहीं होता, और यह ठीक है। तीसरे हफ्ते में छूटा एक घंटा पहले और दूसरे हफ्ते को रद्द नहीं करता। वह योजना जो एक बुरे हफ्ते को सह सकती है, वही योजना है जो टिकती है।
इस हफ्ते शुरू करो
तुम्हारा शुरुआती रास्ता, पाठ दर पाठ
Claude से मिलें से शुरू करो, Claude क्यों? में पहला पाठ, एक छह मिनट का पाठ जो कुछ भी टाइप करने से पहले बताता है कि तुम किसके साथ काम कर रहे हो। यह अपने बिल्कुल पहले सत्र में करो, भले ही वह सत्र सिर्फ़ दस मिनट का हो।
इसके बाद, तुम्हारी पहली बातचीत, भी Claude क्यों? से, सात मिनट जो किसी वास्तविक बातचीत से गुज़रते हैं, बजाय इसके कि अमूर्त रूप से उसे बताया जाए। इसे खत्म करने के ठीक बाद, अपनी खुद की एक असली बातचीत शुरू करो: काम से जुड़ा कोई सवाल जिसे तुम टालते आ रहे हो, एक मैसेज जो तुम्हें लिखना है, एक फैसला जिसे तुम तोल रहे हो। पाठ के पैटर्न को किसी खिलौना उदाहरण पर नहीं, बल्कि असली दांव वाली चीज़ पर इस्तेमाल करो।
तीसरा, ज़रूरी बातों में माहिर बनो से इटरेशन लूप, छह मिनट उस एक आदत पर जो इसके बाद हर सत्र को और ज़्यादा उपयोगी बनाती है: किसी पहली कोशिश को सिर्फ़ स्वीकार या नकार देने के बजाय उस पर प्रतिक्रिया देना। उसी हफ्ते इसे उस चीज़ पर आज़माओ जो तुमने दूसरे पाठ में ड्राफ्ट किया था। ये तीन छोटे पाठ हैं, एक के बाद एक, और एक पूरा लूप है जिसे तुम अपने ही काम पर दोहरा सकते हो, बिना किसी कोर्स के यह बताए कि आगे क्या करना है।
जो वाकई काम करता है
व्यस्त प्रोफेशनल्स अलग तरीके से AI कैसे सीखते हैं
जो लोग इसमें निरंतर बने रहते हैं, वे दूसरों से ज़्यादा समय नहीं देते, वे कम समय को ज़्यादा भरोसे से बचाते हैं। एक तय जगह, ज़्यादातर हफ्तों में एक ही समय पर, उस खुली नीयत से बेहतर है कि चीज़ें शांत होने पर समय ढूंढ लेंगे। चीज़ें अपने समय पर कम ही शांत होती हैं।
दूसरी आदत है सामान्य अभ्यासों के बजाय अपने ही काम पर अभ्यास करना। एक सैंपल ईमेल इस्तेमाल करने वाला पाठ किसी हुनर का आकार सिखाता है; उस हुनर को किसी ऐसे ईमेल पर लगाना जो तुम वैसे भी भेजने जा रहे थे, यह दिखाता है कि वह वाकई मदद करता है या नहीं। अभ्यास की यही दूसरी किस्म है जो किसी पाठ को आदत में बदल देती है।
तीसरी आदत है एक गड़बड़ हफ्ते को बर्दाश्त करना। जो व्यस्त प्रोफेशनल्स महीनों तक AI सीखते रहते हैं, सिर्फ़ पहले उत्साही हफ्ते भर नहीं, वे आम तौर पर वे लोग होते हैं जो छूटे सत्र को सिर्फ़ छूटा सत्र रहने देते हैं, योजना फिर से उठाते हैं, और एक बुरे हफ्ते को यह सबूत नहीं मानते कि योजना नाकाम हो गई।
सीमाओं के बारे में ईमानदार होना
कुछ हफ्ते क्या देंगे और क्या नहीं देंगे
हफ्ते में 3 से 5 घंटे के कुछ हफ्ते तुम्हें सहज बना देंगे: तुम जान जाओगे कि साफ़ सवाल कैसे पूछा जाता है, एक ड्राफ्ट पर प्रतिक्रिया कैसे दी जाती है, और यह कैसे पहचाना जाता है कि कब कोई जवाब भरोसे से गलत है। यह वाकई उपयोगी है, और यह ज़्यादातर है जो रोज़मर्रा का काम माँगता है।
यह तुम्हें कुछ हफ्तों में एक्सपर्ट नहीं बना देगा, और इसकी उम्मीद भी नहीं रखनी चाहिए। किसी खास क्षेत्र में, किसी तकनीकी वर्कफ़्लो में, या किसी कम सामान्य उपयोग के मामले में गहराई ज़्यादा समय लेती है, और यह ठीक है; ज़्यादातर लोगों को अपने ज़्यादातर हफ्ते के लिए सिर्फ़ उस सहज-और-सावधान स्तर की ज़रूरत होती है।
शुरुआत से ही गंभीरता से लेने लायक एक सीमा: आउटपुट को किसी साथी, क्लाइंट, या किसी मायने रखने वाले फैसले तक पहुँचने से पहले जांच लो, खासकर शुरुआत में। पहले कुछ हफ्तों को सिर्फ़ रफ़्तार बनाने के बजाय यह समझने की बुद्धि बनाने के रूप में लो कि कब भरोसा करना है और कब दोबारा जांचना है।
कैसे पता चलेगा कि यह काम कर रहा है
संकेत कि हफ्ता काम कर रहा है, सिर्फ़ व्यस्त नहीं
तुम सोचने से पहले ही इसकी तरफ़ बढ़ जाते हो
आदत बन गई है जब तुम किसी चैट को उसी तरह खोलते हो जैसे एक सर्च बार खोलते, बिना इसका फैसला किए।
तुम गलत जवाब को इस्तेमाल करने से पहले पकड़ लेते हो
भरोसे से भरा, गलत जवाब आम है। बताए बिना उसे नोटिस करना किसी भी पाठों की गिनती से प्रगति का ज़्यादा साफ़ संकेत है।
तुमने इसे तीन अलग-अलग तरह के टास्क पर इस्तेमाल किया है
एक ईमेल, एक स्प्रेडशीट का सवाल, एक पहला ड्राफ्ट। शुरुआत में विविधता किसी एक क्षेत्र में गहराई से ज़्यादा मायने रखती है।
साप्ताहिक योजना के बारे में पढ़ना और वाकई उसे निभाना, दो अलग चीज़ें हैं
मुफ्त Nightschool AI करिकुलम पहले पाठ से ही हाथों-हाथ काम वाला है, छोटे सत्रों पर बना जो किसी नौकरी के इर्द-गिर्द फ़िट हों, किसी ऐसे वीकेंड के इर्द-गिर्द नहीं जो तुम्हारे पास नहीं है। ऊपर दिए तीन-पाठ वाले रास्ते से शुरू करो और अपने हफ्ते के बाकी हिस्से की योजना बनाने से पहले देखो कि एक छोटा सत्र कैसा महसूस होता है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या AI सीखने के लिए हफ्ते में 5 घंटे काफी हैं?
हाँ, ज़्यादातर लोगों के लिए। हफ्ते में पाँच घंटे, तीन या चार छोटे सत्रों में बंटे हुए, एक पाठ पूरा करने, उसे किसी असली टास्क पर आज़माने, और अगले सत्र से पहले आदत बनाने के लिए काफी हैं। प्रगति नाटकीय से ज़्यादा स्थिर होगी, लेकिन यह जुड़ती जाती है। अगर ज़्यादातर हफ्तों में पाँच घंटे नहीं मिलते, तो हफ्ते में 2 से 3 घंटे भी काम करते हैं, सिर्फ़ थोड़ा धीमे; निरंतरता कुल संख्या से ज़्यादा मायने रखती है।
मुझे हर हफ्ते कितना समय बजट करना चाहिए?
एक AI कोर्स के लिए साप्ताहिक समय प्रतिबद्धता का यह सवाल अक्सर आता है: शुरुआती बिंदु के तौर पर हफ्ते में 3 से 5 घंटे बजट करो, एक लंबे ब्लॉक के बजाय कई छोटे सत्रों में। इसे अपने कैलेंडर की किसी और दोहराई जाने वाली प्रतिबद्धता की तरह ट्रीट करो: खाली समय आने की उम्मीद करने के बजाय कोई जगह चुनो जो तुम्हारे पास पहले से है, जैसे लंच ब्रेक या शांत शाम। कुछ हफ्तों के बाद, जब तुम जान जाओ कि सत्र तुम्हारे असली शेड्यूल के सामने कैसा महसूस होते हैं, तब इसे ऊपर या नीचे एडजस्ट करो।
क्या पूरे समय की नौकरी करते हुए AI सीख सकते हैं?
हाँ। इस तरह सीखने वाले लगभग सभी लोग एक पूरे समय की नौकरी के साथ ही ऐसा कर रहे हैं, इसलिए दिन में पहले से मौजूद गैप्स के इर्द-गिर्द बने छोटे सत्र, एक लंच ब्रेक, एक सफ़र, पहली मीटिंग से पहले के बीस मिनट, उस बड़े खाली समय के ब्लॉक को निकालने की कोशिश से बेहतर काम करते हैं जो अपने आप शायद ही मिलता है।
क्या अपनी नौकरी छोड़े बिना AI सीखना मुमकिन है?
हाँ, और ज़्यादातर लोगों के लिए नौकरी छोड़ना न ज़रूरी है, न सुझाया जाता है। व्यावहारिक तरीका है इसे एक काम के हुनर के तौर पर सीखना, जबकि तुम अभी भी वह काम कर रहे हो: हफ्ते में कुछ छोटे सत्र, उन टास्क पर अभ्यास किए गए जो तुम्हारे पास पहले से हैं, बजाय इसके कि इसे एक अलग पूरे समय की खोज की तरह ट्रीट किया जाए।
व्यस्त प्रोफेशनल्स AI कैसे सीखते हैं?
समय का एक बड़ा, कभी-कभार वाला ब्लॉक ढूँढने के बजाय थोड़े, तय समय को बचाकर। वे सामान्य अभ्यासों के बजाय अपने ही असली टास्क पर अभ्यास करते हैं, और वे छूटे हफ्ते को सिर्फ़ छूटा हफ्ता रहने देते हैं, योजना छोड़ने के बजाय। आदत इसलिए बची रहती है क्योंकि यह एक असली नौकरी के इर्द-गिर्द फ़िट होने के लिए बनी है, इसलिए नहीं कि उस इंसान के पास असामान्य रूप से ज़्यादा खाली समय है।
सबसे अच्छा सेल्फ़-पेस्ड AI कोर्स कौन सा है?
सबसे अच्छा सेल्फ़-पेस्ड कोर्स वही है जिस पर तुम वाकई लौटते रहोगे, जिसका आम तौर पर मतलब है छोटे पाठ जिन्हें तुम एक बैठक में खत्म कर सको, एक साफ़ शुरुआती बिंदु, और ऐसी सामग्री जिसे तुम तुरंत अपने ही काम पर आज़मा सको। किसी लंबे कोर्स में समय लगाने से पहले कुछ मुफ्त पाठों से शुरू करो, ताकि तुम जान सको कि फॉर्मेट तुम्हारे हफ्ते में फ़िट होता है या नहीं, इससे पहले कि तुम और समय लगाओ।
मैं AI सीखने को 9-से-5 नौकरी के इर्द-गिर्द कैसे फ़िट करूँ?
अपने दिन में पहले से मौजूद एक या दो गैप चुनो, जैसे लंच ब्रेक या तुम्हारी आखिरी मीटिंग के ठीक बाद का समय, और नया खाली समय बनाने के बजाय उसके साथ एक छोटा पाठ या अभ्यास सत्र जोड़ दो। एक तय, छोटा सा स्लॉट जो तुम बनाए रखते हो, उस महत्वाकांक्षी योजना से ज़्यादा भरोसेमंद है जो किसी असामान्य रूप से शांत हफ्ते पर निर्भर करती है।
AI सीखने के लिए हफ्ते में कितने घंटे लगते हैं?
कोई तय संख्या नहीं है, लेकिन हफ्ते में 3 से 5 घंटे, छोटे सत्रों में, एक पूरे समय की नौकरी के साथ स्थिर प्रगति के लिए एक यथार्थवादी दायरा है। कम घंटे भी काम करते हैं अगर सत्र निरंतर हों; ज़्यादा घंटे मुख्य रूप से तब मदद करते हैं जब तुम सामान्य सहजता के बजाय किसी खास प्रोजेक्ट या उपयोग के मामले की तैयारी कर रहे हो।
तुम्हारा पहला सत्र अगले दस मिनट में शुरू हो सकता है
nightschool कभी घंटे के बारे में नहीं था, सिर्फ़ उसके लिए आने के बारे में था