نام محصول به انگلیسی | دانلود Udemy – Data Analysis with Pandas and Python 2024-11 – دانلود رایگان نرم افزار |
---|---|
نام محصول به فارسی | دانلود دوره تحلیل داده با Pandas و Python ۲۰۲۴-۱۱ از Udemy |
زبان | انگلیسی با زیرنویس فارسی |
نوع محصول | آموزش ویدیویی |
نحوه تحویل | به صورت دانلودی |
این دوره آموزشی دانلودی بوده و همراه با زیرنویس فارسی ارائه میگردد.
حداکثر تا ۲۴ ساعت پس از سفارش، لینک اختصاصی دوره برای شما ساخته و جهت دانلود ارسال خواهد شد.
جهت پیگیری سفارش، میتوانید از طریق واتساپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.
دانلود رایگان دوره تحلیل داده با Pandas و Python ۲۰۲۴-۱۱ از Udemy
دوره “Data Analysis with Pandas and Python 2024-11” از وبسایت Udemy یک راهنمای جامع برای کسانی است که میخواهند بهصورت عملی و پروژهمحور با ابزارهای قدرتمند تحلیل داده در محیط زبان برنامهنویسی Python آشنا شوند. این کلاس شامل بیش از ۲۰ ساعت ویدیو آموزشی، فایلهای تمرینی و پروژههای واقعی است تا شما بتوانید مهارتهای لازم را در زمینهٔ پاکسازی دادهها، تحلیل اکتشافی (EDA)، مصورسازی و گزارشنویسی بهدست آورید.
چه چیزهایی یاد میگیرید؟
- درک ساختار DataFrame و Series در کتابخانه Pandas
- خواندن و نوشتن فایلها با فرمتهای مختلف (
CSV
،Excel
،JSON
) - پاکسازی دادهها: حذف مقادیر گمشده، فیلتر کردن دادههای نامناسب و تغییر نوع دادهها
- تحلیل اکتشافی دادهها (EDA) شامل آمار توصیفی، ماتریس همبستگی و تحلیل توزیع
- ایجاد گروهبندی (GroupBy) و انجام محاسبات تجمعی
- مدیریت دادههای سری زمانی و کار با شاخص تاریخ و زمان
- مصورسازی نتایج با کتابخانههای Matplotlib و Seaborn
- ترکیب مجموعه دادهها (merge و join) و پیوست کردن آنها
- اجرای پروژه نهایی و گزارشنویسی نتایج بهصورت داشبورد ساده
مزایا و ویژگیهای دوره
این دوره بیش از یک دورهٔ تئوری ساده است؛ بلکه شما را گامبهگام با مثالهای عملی آشنا میکند تا:
- در کمترین زمان ممکن به یک تحلیلگر داده تبدیل شوید
- رزومهٔ خود را با پروژههای واقعی تقویت کنید
- مهارت کار با دادههای پیچیده را در صنایع مختلف (مالی، بازاریابی، سلامت و غیره) یاد بگیرید
- از جدیدترین نسخههای Python و Pandas در قالب مثالهای بهروز استفاده کنید
- در پایان دوره مدرک معتبر Udemy را دریافت خواهید کرد
- دسترسی مادامالعمر به ویدیوها و فایلهای تمرینی
پیشنیازها
- آشنایی پایه با زبان Python (متغیرها، حلقهها، توابع)
- نصب Anaconda یا محیط مجازی مشابه برای مدیریت پکیجها
- آشنایی مقدماتی با مفاهیم پایه آمار (میانگین، انحراف معیار)
- کامپیوتر شخصی با حداقل ۸ گیگابایت رم
اگر با Python آشنایی ندارید، قبل از شروع دوره پیشنهاد میشود از یک دوره مقدماتی کوتاه استفاده کنید تا با سینتکس زبان آشنا شوید.
سرفصلهای دوره
- بخش اول: معرفی دوره و نصب نرمافزارها
- بخش دوم: آشنایی با ساختارهای داده Pandas
- بخش سوم: خواندن و نوشتن فایلها (CSV، Excel، JSON)
- بخش چهارم: پاکسازی و آمادهسازی دادهها
- بخش پنجم: تحلیل اکتشافی و آمار توصیفی
- بخش ششم: گروهبندی دادهها و محاسبات تجمعی
- بخش هفتم: کار با دادههای سری زمانی
- بخش هشتم: مصورسازی با Matplotlib و Seaborn
- بخش نهم: ترکیب و پیوست دادهها
- بخش دهم: پروژه عملی نهایی و ساخت داشبورد ساده
مثالهای عملی
در هر فصل از دوره، مثالهای واقعی همراه با توضیحات کامل ارائه میشود. برای نمونه:
- خواندن فایل فروش یک فروشگاه آنلاین، پاکسازی دادههای گمشده و محاسبهٔ فروش ماهانه
- گروهبندی دادهها براساس دستهبندی محصولات و تحلیل میانگین قیمت فروش
- تحلیل سری زمانی و پیشبینی فروش هفتگی با تکنیکهای سادهٔ rolling mean
- ترسیم نمودارهای ترکیبی (خطی، میلهای و هیستوگرام) برای ارائه گزارش به مدیران
- ایجاد فایل خروجی Excel حاوی جداول خلاصه و نمودارها
در هر مثال از کدهای کامل Python استفاده میشود و شما میتوانید آنها را قدمبهقدم در محیط Jupyter Notebook اجرا کنید.
دانلود و دسترسی رایگان
برای دانلود رایگان دوره کافی است پس از ثبتنام در Udemy و دریافت لینک دسترسی، تمامی ویدیوها و منابع همراه با فایلهای تمرینی را مستقیماً از حساب کاربری خود دریافت کنید. پیشنهاد میشود پس از پایان هر جلسه، تمرینات ارائهشده را انجام دهید تا تسلط شما بر مفاهیم به حداکثر برسد.
نتیجهگیری
اگر به دنبال یادگیری کاربردی تحلیل داده با Pandas و Python هستید و میخواهید مهارت خود را در بازار کار به اثبات برسانید، این دوره بهترین گزینه است. با پروژههای واقعی، مثالهای شفاف و پشتیبانی از جدیدترین نسخههای پایتون، شما را برای ورود به دنیای تحلیل داده آماده میکند. هماکنون دوره را دانلود کنید و اولین قدم را در مسیر حرفهای تحلیلگر داده بردارید.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.