نام محصول به انگلیسی | دانلود Coursera – Data Wrangling with Python Specialization 2024-10 – دانلود رایگان نرم افزار |
---|---|
نام محصول به فارسی | دانلود دوره تخصصی پاکسازی دادهها با پایتون (اکتبر ۲۰۲۴) در Coursera |
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 تخصصی پاکسازی دادهها با پایتون (اکتبر ۲۰۲۴) در Coursera
معرفی دوره
دوره «Data Wrangling with Python Specialization» از مجموعه کورسرا در اکتبر ۲۰۲۴ با تمرکز بر مهارتهای پاکسازی، تبدیل و آمادهسازی دادهها برای تحلیلهای پیشرفته منتشر شده است. این دوره متشکل از چهار زیرمجموعه (courses) و یک پروژه نهایی است که توسط اساتید برجسته در دانشگاه میشیگان طراحی گردیده تا دانشجویان بتوانند مجموعههای داده پیچیده را به سرعت وارد محیط تحلیل و مدلسازی کنند.
تاکید اصلی این دوره بر عملکرد عملی و ابزارهای متنباز مثل Pandas، NumPy، Regular Expressions و SQL است تا پس از اتمام هر بخش، فراگیران توانایی کار با دادههای واقعی را داشته باشند.
سرفصلهای دوره
- Course 1: مبانی پاکسازی دادهها با Python و آشنایی با کتابخانه Pandas
- Course 2: مدیریت دادههای گمشده و خروجیهای نامتعارف
- Course 3: تبدیل ساختار دادهها (Pivot، Melt، GroupBy)
- Course 4: کار با رشتهها و دادههای زمانی با توابع Regular Expression و DateTime
- پروژه نهایی: پیادهسازی یک Pipeline کامل پاکسازی و تحلیل پیشپردازش مجموعه داده واقعی
هر بخش شامل ویدئوهای آموزشی، تمرینهای کدنویسی در Jupyter Notebook و آزمونهای کوتاه برای سنجش یادگیری است.
الزامات و پیشنیازها
- تسلط مقدماتی بر زبان Python (شرکت در دورههای ابتدایی مانند «Python for Everybody» پیشنهاد میشود).
- آشنایی ابتدایی با مفاهیم DataFrame و ساختارهای داده پایتون.
- نصب Anaconda یا محیطهای مشابه جهت اجرای Jupyter Notebook.
- دسترسی به اینترنت پایدار برای مشاهده ویدئوها و آپلود تمرینها.
آنچه در این دوره یاد میگیرید
- پاکسازی دادههای گمشده: شناسایی Null، NaN، مقادیر پرت، و روشهای جایگزینی یا حذف.
- تبدیل و تغییر شکل ساختار داده: Pivoting، Melting، Concatenation و Merge جداول.
- مدیریت دادههای متنی و زمانی: کاربرد Regular Expressions برای استخراج الگو و پردازش DateTime.
- بهینهسازی کارایی: روشهای vectorized operations در Pandas و استفاده از NumPy.
- طراحی Pipelineهای اتوماتیک: ترکیب چندین مرحله پاکسازی در یک روند قابل اجرا و تکرارپذیر.
مزایا و فرصتهای شغلی
- افزایش توانایی در Data Engineering و Data Analysis
- آمادگی برای مشاغل Data Scientist، BI Developer و Analytics Engineer
- گواهینامه معتبر Coursera که در رزومه و پروفایل لینکدین قابل نمایش است.
- پروژههای عملی در پایان دوره که میتواند به عنوان نمونه کار (Portfolio) ارائه شود.
مثالهای عملی از تمرینها
برای درک بهتر توانمندیهای کسبشده، به چند مثال اشاره میکنیم:
- پاکسازی دیتاست فروش یک فروشگاه آنلاین با بیش از ۱ میلیون رکورد و شناسایی معاملات نامعتبر.
- استخراج تاریخ و ساعت از متنهای طولانی نظیر «Ordered on 2024-10-12 at 14:35» با Regular Expressions.
- تجمیع لاگهای سیستمی بر اساس روز و ساعت برای تحلیل ترافیک یک وبسایت.
- پیادهسازی یک تابع سفارشی برای حذف نویزهای دستوری در ستونهای متنی.
نحوه دسترسی رایگان
کورسرای جهانی امکان Audit یا دوره آزمایشی رایگان را برای بسیاری از دورهها فراهم کرده است. برای شرکت رایگان در این دوره:
- به صفحه رسمی دوره در وبسایت Coursera مراجعه کنید.
- در صورت نیاز، ثبتنام با ایمیل یا ورود با حساب گوگل/فیسبوک انجام شود.
- ویدئوها و منابع آموزشی برای مشاهده بدون پرداخت شهریه در دسترس خواهند بود.
با این روش میتوانید تمام ویدئوها و تمرینها را ببینید و تنها در صورت نیاز به گواهینامه رسمی، اقدام به پرداخت هزینه نمایید.
جمعبندی
دوره تخصصی پاکسازی دادهها با پایتون یکی از پُرکاربردترین برنامههای آموزشی در حوزه داده است که برای هر تحلیلگر یا مهندس داده حیاتی محسوب میشود. با شرکت در این دوره، ضمن یادگیری ابزارها و تکنیکهای پیشرفته، پروژههای عملی متنوعی را انجام میدهید که شما را برای ورود به بازار کار آماده میسازد. با امکان Audit رایگان، فرصت مناسبی است تا بدون پرداخت هزینه اولیه، کیفیت آموزش را بسنجید و اگر تمایل داشتید از گواهینامه معتبر آن بهرهمند شوید.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.