دورهٔ آموزشی «پاک‌سازی رشته‌ها (String Cleaning) در pandas نسخه 2.0» در پلتفرم LinkedIn Learning اثری جامع و کاربردی است که به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های لازم برای تمیزکردن، استانداردسازی و تبدیل داده‌های متنی را در محیط پایتون کسب کنید. این دورهٔ ویدیویی با فرمت آموزشی پروژه‌محور تدوین شده و سرفصل‌های آن بر اساس نیازهای واقعی تحلیلگران داده و دانشمندان علم داده تنظیم شده است. از نصب بسته pandas 2.0 و بررسی تغییرات نسخه جدید گرفته تا به‌کارگیری توابع پیشرفته برای حذف نویسه‌های نامطلوب، تبدیل حروف و مدیریت داده‌های مفقود، همه در این مجموعه قرار دارد.

در طول این دوره خواهید آموخت چگونه حجم بزرگی از متون خام را به داده‌های ساختاریافته تبدیل کنید و بهترین روش‌ها برای بهبود کیفیت اطلاعات ورودی به مدل‌ها و داشبوردهای گزارش‌گیری را به کار ببندید. با رویکرد قدم‌به‌قدم هر مبحث توضیح داده می‌شود و مثال‌های عملی و کدهای پایتون در اختیار شما قرار می‌گیرد تا بتوانید بلافاصله پس از مشاهده ویدیو، تکنیک‌ها را پیاده‌سازی کنید.

• آشنایی با نسخه pandas 2.0 و مزایای کلیدی آن.
• بارگذاری و پردازش اولیه داده‌های متنی از فایل‌های CSV و JSON.
• استفاده از توابع str برای جستجو، جایگزینی و تغییر قالب رشته‌ها.
• کار با regex برای الگوهای پیچیده و تطبیق رشته.
• پاک‌سازی نویسه‌های کنترل، فاصله‌های اضافی و نشانه‌گذاری نامناسب.
• تبدیل حروف بزرگ و کوچک، نرمال‌سازی یونیکد و حذف نویسه‌های غیرلاتین.
• مدیریت مقادیر مفقود و خطاهای رایج در داده‌های متنی.
• بهینه‌سازی عملکرد و استفاده از vectorization برای پردازش سریع‌تر.

علاوه بر موارد فوق، مثال‌های متنوعی از پردازش داده‌های واقعی در حوزه‌هایی مانند تحلیل نظرات کاربران، داده‌های ثبت سفارش و متون خروجی سیستم‌های مانیتورینگ ارائه می‌شود. این موارد به شما کمک می‌کند تا دید عمیق‌تری نسبت به چالش‌های عملی در پاک‌سازی رشته‌ها داشته باشید.

• کسب مهارت کاربردی و به‌روز در حوزه Data Cleaning.
• افزایش سرعت و دقت تحلیل داده‌های متنی در پروژه‌های واقعی.
• دسترسی به کدهای پروژه و مثال‌های عملی قابل ویرایش.
• آموزش گام‌به‌گام با توضیحات ساده برای همه سطوح.
• ارتقای قابلیت همکاری با تیم‌های داده و گزارش‌دهی دقیق‌تر.
• افزایش قابلیت جذب در بازار کار علم داده و تحلیل داده.

با پایان این دوره، شما قادر خواهید بود پروژه‌های پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌های متنی را به‌صورت مستقل اجرا کنید و با استفاده از شیوه‌های استاندارد pandas 2.0 کیفیت داده‌های ورودی به الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل آماری را بهبود ببخشید.

• آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی Python.
• درک اولیه از ساختار داده‌های جدولی (قابلیت کار با DataFrame).
• نصب بسته pandas و ابزارهای مرسوم تحلیل داده مانند Jupyter Notebook.

اگر در زمینهٔ پایتون تازه‌کار هستید، قبل از شروع این دوره پیشنهاد می‌شود دوره‌های مقدماتی Python و pandas را مشاهده کنید تا در زمان یادگیری با مشکلی مواجه نشوید. با این حال مباحث پایه‌ای در ابتدا مرور می‌شود و شما را در مسیری هموار قرار می‌دهد.

• مقدمه و نصب pandas 2.0
• بارگذاری داده‌ها و Teardown اولیه
• توابع پایه‌ای رشته در pandas
• استفاده از regex برای تطبیق الگو
• نرمال‌سازی و حذف نویسه‌های زائد
• مدیریت داده‌های گم‌شده و خطاها
• بهینه‌سازی و vectorization
• خلاصه و پروژه پایانی

هر فصل شامل تمرین‌های عملی و پروژه‌های کوچک است که در پایان دوره یک پروژه جامع با تلفیق تمام مباحث ارائه می‌شود. این ساختار باعث می‌شود دانش‌آموختگان با روش‌های استاندارد پیاده‌سازی و مستندسازی پروژه‌های پاک‌سازی داده آشنا شوند و بتوانند در محیط‌های حرفه‌ای از آن بهره ببرند.

در این دوره چندین مثال کاربردی ارائه شده است. به عنوان مثال، فرض کنید یک فایل CSV شامل ستون «ایمیل کاربران» دارید که حاوی نویسه‌های اضافی، فاصله‌گذاری نادرست و حتی آدرس‌های ناقص است. با استفاده از توابع str.strip()، str.replace() و الگوهای regex می‌توانید تمامی موارد را یکجا اصلاح کنید و در نهایت تنها آدرس‌های معتبر را برای آنالیز استخراج نمایید.

مثال دیگر پردازش داده‌های مربوط به بررسی‌های کاربران یک اپلیکیشن است. در این حالت، با ترکیب توابع str.lower() و str.normalize()، کلمات پرتکرار در داده‌ها را استاندارد می‌کنیم تا تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با دقت بیشتری انجام شود. همچنین با روش‌های vectorization تعداد زیادی از رشته‌ها را به‌طور همزمان پردازش می‌کنیم و زمان اجرا را به حداقل می‌رسانیم.

دورهٔ دو ساعته پاک‌سازی رشته‌ها با pandas 2.0 در LinkedIn Learning یک سرمایه‌گذاری ارزشمند برای هر تحلیلگر داده و دانشمند علوم داده است که می‌خواهد سطح کیفیت پروژه‌های خود را بهبود دهد. با استفاده از نکات مطرح‌شده در این دوره، می‌توانید حجم زیادی از داده‌های متنی را سریع‌تر و با دقت بالاتر آماده‌سازی کنید و در مراحل بعدی تحلیل و مدل‌سازی نتایج قابل اتکایی به دست آورید.

دانلود رایگان این دوره فرصت مناسبی است تا بدون صرف هزینه اضافی به آموزه‌های یک مجموعهٔ معتبر جهانی دسترسی پیدا کنید. پس همین امروز لینک ارائه شده را دانلود کرده و مهارت خود در پاک‌سازی داده‌های متنی را به سطح حرفه‌ای ارتقا دهید.