این دوره جامع، تمام جنبه‌های ضروری برای تبدیل شدن به یک متخصص تجسم داده‌ها با پایتون را پوشش می‌دهد:

• مبانی تجسم داده‌ها: درک اصول طراحی نمودارهای اثربخش، انتخاب نوع نمودار مناسب و جلوگیری از اشتباهات رایج.
• کتابخانه‌های پایتون: تسلط بر سه کتابخانه اصلی و قدرتمند Matplotlib، Seaborn و Plotly به همراه کاربرد Plotting با Pandas.
• انواع نمودارها: توانایی ساخت انواع نمودارهای آماری از جمله خطی، میله‌ای، پراکندگی، هیستوگرام، جعبه‌ای، نقشه‌های حرارتی و نمودارهای سه‌بعدی.
• سفارشی‌سازی پیشرفته: شخصی‌سازی کامل نمودارها شامل تغییر رنگ‌ها، فونت‌ها، اضافه کردن عنوان و برچسب، تنظیم محورها و استفاده از تم‌های مختلف.
• تجسم‌های تعاملی: ساخت نمودارهای پویا و تعاملی با Plotly که به کاربران اجازه می‌دهد با داده‌ها تعامل داشته باشند (مثلاً زوم کنند یا اطلاعات جزئی‌تر را ببینند).
• آماده‌سازی داده‌ها: یادگیری تکنیک‌های پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها برای تجسم، از جمله مدیریت مقادیر گمشده و داده‌های پرت.
• داستان‌گویی با داده‌ها: تبدیل نمودارها به روایت‌های جذاب و قانع‌کننده که بینش‌های کلیدی را به طور مؤثر به مخاطب منتقل می‌کنند.
• پروژه‌های عملی: کار بر روی مثال‌ها و پروژه‌های واقعی برای تقویت مهارت‌ها و ساخت یک نمونه کار قدرتمند.

با اتمام این دوره، شما نه تنها مهارت‌های فنی خود را ارتقا می‌دهید، بلکه مزایای متعددی را تجربه خواهید کرد:

• تسلط بر ابزارهای قدرتمند: با یادگیری Matplotlib, Seaborn, و Plotly، به یکی از پرتقاضاترین مهارت‌ها در حوزه داده مسلط می‌شوید.
• آموزش کاربردی و عملی: تمرکز دوره بر مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی است که شما را برای چالش‌های دنیای واقعی آماده می‌کند.
• پیشرفت شغلی: مهارت در تجسم داده‌ها، تقاضای زیادی در مشاغل تحلیل داده، علم داده، یادگیری ماشین و هوش تجاری دارد و می‌تواند مسیر شغلی شما را متحول کند.
• تصمیم‌گیری آگاهانه: با توانایی تجسم و تفسیر داده‌ها، قادر خواهید بود تصمیمات آگاهانه‌تر و مبتنی بر شواهد اتخاذ کنید.
• ساخت نمونه کار حرفه‌ای: پروژه‌های عملی انجام شده در طول دوره، به شما کمک می‌کنند تا یک نمونه کار قابل ارائه و چشمگیر برای مصاحبه‌های شغلی ایجاد کنید.
• صرفه‌جویی در زمان و هزینه: محتوای این دوره به صورت یکجا و کامل بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود، که نیاز شما را به جستجوهای پراکنده و هزینه‌های احتمالی دیگر رفع می‌کند.

این دوره برای افرادی با سطوح مختلف دانش طراحی شده است، اما داشتن حداقل دانش در موارد زیر به شما کمک می‌کند تا بیشترین بهره را ببرید:

• مبانی پایتون: آشنایی اولیه با پایتون شامل متغیرها، حلقه‌ها، شرطی‌ها و توابع. نگران نباشید اگر در این زمینه متخصص نیستید؛ مفاهیم پایتون که مستقیماً به تجسم داده مربوط می‌شوند، در طول دوره مرور خواهند شد.
• تفکر تحلیلی: علاقه به کار با داده‌ها و حل مسئله.
• سیستم عامل: دسترسی به یک کامپیوتر با سیستم عامل ویندوز، مک یا لینوکس. تمام نرم‌افزارهای مورد نیاز (پایتون، Jupyter Notebook) رایگان و متن‌باز هستند و نحوه نصب آن‌ها در ابتدای دوره آموزش داده می‌شود.

هیچ تجربه قبلی در زمینه تجسم داده‌ها یا کار با کتابخانه‌های Matplotlib، Seaborn یا Plotly نیاز نیست.

دوره به صورت ماژولار و با دقت ساختاربندی شده تا تجربه یادگیری بهینه‌ای را فراهم آورد:

• ماژول ۱: شروع کار و مقدمات
  • معرفی تجسم داده‌ها و اهمیت آن
  • نصب پایتون و ابزارهای لازم (Anaconda, Jupyter Notebook)
  • مروری بر ساختارهای داده پایه در Pandas (DataFrame, Series)
• ماژول ۲: مبانی Matplotlib
  • ساخت اولین نمودارها (خطی، میله‌ای)
  • سفارشی‌سازی محورها، عناوین و برچسب‌ها
  • استفاده از چندین نمودار در یک شکل (Subplots)
  • ذخیره نمودارها در فایل‌های مختلف
• ماژول ۳: Matplotlib پیشرفته و نمودارهای خاص
  • نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots) و کاربرد آنها
  • هیستوگرام‌ها و نمودارهای توزیع
  • نمودارهای جعبه‌ای (Box Plots) و نمودارهای ویولن (Violin Plots)
  • ساخت نمودارهای سه‌بعدی
• ماژول ۴: Seaborn برای نمودارهای آماری
  • معرفی Seaborn و تفاوت آن با Matplotlib
  • نمودارهای توزیع (Displot, Histplot, KDEplot)
  • نمودارهای رابطه‌ای (Relplot, Scatterplot, Lineplot)
  • نمودارهای دسته‌ای (Catplot, Barplot, Countplot)
  • استفاده از تم‌ها و پالت‌های رنگی Seaborn
• ماژول ۵: تجسم‌های تعاملی با Plotly
  • مقدمه‌ای بر Plotly و قابلیت‌های تعاملی آن
  • ساخت نمودارهای پایه تعاملی (خطی، میله‌ای، پراکندگی)
  • تجسم داده‌های جغرافیایی (Choropleth Maps)
  • ساخت داشبوردهای ساده با Plotly Dash
• ماژول ۶: ترسیم با Pandas
  • ترسیم سریع نمودارها مستقیماً از DataFrame های Pandas
  • مقایسه با Matplotlib و Seaborn برای ترسیم سریع داده‌ها
• ماژول ۷: آماده‌سازی داده‌ها برای تجسم
  • پاکسازی داده‌ها (حذف مقادیر گمشده، مدیریت داده‌های پرت)
  • تغییر فرمت داده‌ها برای تجسم بهینه
  • استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• ماژول ۸: داستان‌گویی با داده‌ها و بهترین روش‌ها
  • اصول طراحی بصری موثر
  • انتخاب بهترین نمودار برای پیام شما
  • اجتناب از نمودارهای گمراه‌کننده
  • معرفی ابزارهای دیگر (اختیاری)
• ماژول ۹: پروژه‌های عملی و مطالعه موردی
  • تحلیل و تجسم داده‌های بازار سهام
  • تجسم داده‌های فروش و مشتریان
  • پروژه‌های پایان دوره با داده‌های واقعی