دوره «Data Science in Python: Data Prep & EDA 2025-4» از مجموعه آموزشی Maven Analytics طراحی شده تا شما را گام‌به‌گام با فرایند پاکسازی، آماده‌سازی و تحلیل اکتشافی داده‌ها در پایتون آشنا کند. در این مسیر، با بهترین ابزارها و کتابخانه‌ها مانند Pandas، NumPy و Matplotlib کار خواهید کرد و مهارت‌های عملی ارزشمندی خواهید آموخت.

این دوره مناسب تحلیلگران، دانشجویان و متخصصانی است که می‌خواهند دانش خود در حوزه علوم داده را افزایش دهند. از ویژگی‌های منحصربه‌فرد این دوره می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• تمرکز روی آماده‌سازی داده‌ها و کنترل کیفیت
• تکنیک‌های پیشرفته EDA برای استخراج الگوها و بینش‌ها
• مثال‌های واقعی از داده‌های تجاری و اجتماعی
• پشتیبانی از بهترین شیوه‌های کدنویسی در پایتون

دوره در چهار بخش اصلی ارائه می‌شود:

• بخش اول: آشنایی با محیط پایتون و بارگذاری داده‌ها
• بخش دوم: پاکسازی داده‌ها (missing values, duplicates, formatting)
• بخش سوم: مهندسی ویژگی‌ها (feature engineering) و تبدیل داده‌ها
• بخش چهارم: تحلیل اکتشافی (visualization, correlation, outliers)

در هر جلسه، ابتدا مفاهیم تئوری مرور شده و سپس با یک پروژه کوچک کار عملی انجام می‌شود.

• بارگذاری و بررسی اولیه داده‌ها با Pandas.
• شناسایی و مدیریت داده‌های گمشده و تکراری.
• تبدیل انواع داده‌ای (dates, strings, numeric) برای تحلیل صحیح.
• استخراج و ایجاد ویژگی‌های جدید جهت بهبود مدل‌های آینده.
• نمایش گرافیکی داده‌ها با Matplotlib و Seaborn.
• تحلیل همبستگی و شناسایی نقاط پرت (outliers).

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، شما به موارد زیر نیاز دارید:

• آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی پایتون.
• درک ابتدایی از مفاهیم آمار و احتمال.
• نصب Anaconda یا محیط مشابه جهت مدیریت بسته‌ها.
• کامپیوتر با حافظه حداقل 8 گیگابایت و فضای آزاد برای نصب کتابخانه‌ها.

پس از اتمام این دوره، قادر خواهید بود:

• داده‌های پیچیده را به سرعت پاکسازی و آماده تحلیل کنید.
• گزارش‌های تصویری دقیق برای تیم‌های مدیریتی تولید نمایید.
• پایه‌ای قوی برای ورود به مباحث پیشرفته یادگیری ماشین فراهم آورید.
• در پروژه‌های صنعتی و تحقیقاتی از بهترین متدهای EDA بهره ببرید.

این مهارت‌ها در حوزه‌های بانکداری، بازاریابی، علوم اجتماعی، تحقیق و توسعه و بسیاری صنایع دیگر کاربرد گسترده دارند.

دو نمونه پروژه کوچک که در طول دوره بررسی می‌شوند:

• پاکسازی و تحلیل دیتاست فروش یک فروشگاه آنلاین شامل شناسایی مشتریان وفادار و الگوهای فصلی.
• کاوش داده‌های یک نظرسنجی اجتماعی برای بررسی علل رضایت و نارضایتی کاربران.

در هر پروژه، فایل‌های Jupyter Notebook در اختیار شما قرار می‌گیرد تا بتوانید گام‌به‌گام پیاده‌سازی را دنبال کنید.

1. از لینک زیر دوره را به‌صورت رایگان دانلود کنید.
2. فایل فشرده را استخراج کرده و وارد پوشه شوید.
3. با دستور pip install -r requirements.txt همه کتابخانه‌های لازم را نصب کنید.
4. فایل‌های .ipynb را با Jupyter باز و آموزش‌ها را اجرا نمایید.

پس از نصب صحیح، آماده‌اید تا به همراه مدرس دوره، داده‌ها را کاوش و تحلیل کنید.

دوره «Maven Analytics – Data Science in Python: Data Prep & EDA 2025-4» یک فرصت عالی برای ورود به دنیای علوم داده و تقویت مهارت‌های عملی شماست. با یادگیری تکنیک‌های پیشرفته پاکسازی و تحلیل اکتشافی، می‌توانید در پروژه‌های واقعی بدرخشید و پایه محکمی برای یادگیری الگوریتم‌های پیش‌بینی و یادگیری ماشینی ایجاد کنید. همین حالا اقدام به دانلود کنید و سفر خود در مسیر داده‌ها را آغاز نمایید.