این دوره به صورت کاملاً عملی طراحی شده تا شما را برای مواجهه با چالش‌های واقعی آماده‌سازی داده مسلح کند. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

• وارد کردن داده از منابع مختلف: یاد می‌گیرید چگونه داده‌ها را از انواع فایل‌ها و منابع، از جمله فایل‌های متنی ساده (`.csv`, `.txt`)، صفحات گسترده اکسل (`.xls`, `.xlsx`) و حتی فرمت‌های تخصصی‌تر مانند SAS و Stata وارد کنید.
• کار با پایگاه‌های داده: مهارت اجرای کوئری‌های SQL را مستقیماً از درون پایتون برای استخراج داده از پایگاه‌های داده رابطه‌ای (مانند SQLite) کسب خواهید کرد.
• تشخیص و رسیدگی به داده‌های کثیف: تکنیک‌های شناسایی مشکلات رایج داده مانند مقادیر گمشده (Missing Values)، داده‌های پرت (Outliers) و انواع داده نادرست (Incorrect Data Types) را خواهید آموخت.
• پاک‌سازی و استانداردسازی داده‌ها: روش‌های مختلف برای مدیریت مقادیر گمشده (مانند حذف یا جایگزینی)، تبدیل انواع داده، و یکپارچه‌سازی فرمت‌ها را به کار خواهید گرفت.
• ترکیب مجموعه‌داده‌های مختلف: یاد می‌گیرید چگونه چندین منبع داده را با استفاده از متدهای پیشرفته مانند merge و concat در کتابخانه Pandas با یکدیگر ترکیب کنید.
• استفاده از عبارات باقاعده (Regex): برای پاک‌سازی و استخراج الگوهای پیچیده از داده‌های متنی، بر قدرت عبارات باقاعده مسلط خواهید شد.

فصل اول: مقدمه‌ای بر وارد کردن داده در پایتون

در این بخش، با اصول اولیه کار با داده‌ها در پایتون آشنا می‌شوید. تمرکز اصلی بر روی استفاده از کتابخانه‌های NumPy و Pandas به عنوان ستون فقرات تحلیل داده در پایتون است. شما یاد می‌گیرید که چگونه فایل‌های متنی ساده (CSV و TXT) را بخوانید و پارامترهای ورود داده را برای مدیریت هدرها، جداکننده‌ها و سایر ویژگی‌ها سفارشی‌سازی کنید.

فصل دوم: وارد کردن داده از منابع پیشرفته

این فصل شما را یک قدم فراتر می‌برد. در اینجا، به سراغ وارد کردن داده از صفحات گسترده اکسل با چندین شیت (Sheet) می‌رویم. سپس، با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند SQLAlchemy، یاد می‌گیرید که چگونه به پایگاه‌های داده متصل شوید و با اجرای کوئری‌های SQL، داده‌های مورد نیاز خود را مستقیماً به یک DataFrame در Pandas وارد کنید. همچنین، کار با فرمت‌های داده‌ای که در محیط‌های آکادمیک و تحقیقاتی رایج هستند، مانند SAS و HDF5، پوشش داده می‌شود.

فصل سوم: هنر پاک‌سازی داده

اینجا جایی است که با چالش‌های واقعی داده‌های کثیف روبرو می‌شوید. شما با استفاده از توابعی مانند .info() و .describe() به تشخیص مشکلات داده می‌پردازید. سپس، تکنیک‌های عملی برای مدیریت مقادیر گمشده، از جمله حذف رکوردهای ناقص یا پر کردن آن‌ها با مقادیر آماری (مانند میانگین یا میانه)، را فرا می‌گیرید. مفهوم «داده مرتب» (Tidy Data) معرفی شده و یاد می‌گیرید چگونه ساختار داده‌ها را برای تحلیل آسان‌تر، تغییر شکل دهید.

فصل چهارم: ترکیب داده‌ها و آماده‌سازی نهایی

در آخرین فصل، مهارت‌های آموخته‌شده را برای حل یک مسئله جامع به کار می‌گیرید. شما یاد می‌گیرید چگونه چندین مجموعه داده را بر اساس ستون‌های مشترک با یکدیگر ادغام (Merge) و ترکیب (Concatenate) کنید. تمرکز ویژه‌ای بر روی پاک‌سازی ستون‌های متنی با استفاده از عبارات باقاعده (Regular Expressions) و تبدیل داده‌های دسته‌بندی (Categorical Data) به فرمتی مناسب برای مدل‌سازی آماری وجود دارد. در نهایت، یک پروژه عملی را از ابتدا تا انتها انجام می‌دهید: از وارد کردن داده‌های نامرتب تا رسیدن به یک مجموعه داده تمیز و آماده برای تحلیل.

این دوره برای طیف گسترده‌ای از افراد که با داده‌ها سروکار دارند، مفید و کاربردی است:

• تحلیلگران داده و دانشمندان داده مشتاق: افرادی که می‌خواهند پایه‌ای قوی برای ورود به دنیای علم داده بسازند.
• برنامه‌نویسان پایتون: توسعه‌دهندگانی که قصد دارند مهارت‌های خود را در زمینه پردازش و مدیریت داده گسترش دهند.
• تحلیلگران کسب‌وکار: متخصصانی که نیاز دارند داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری و برای تهیه گزارش‌های دقیق آماده کنند.
• محققان و دانشجویان: افرادی که در پروژه‌های تحقیقاتی خود با داده‌های پیچیده و نامرتب مواجه هستند.

پیش‌نیازها: برای بهره‌مندی کامل از این دوره، آشنایی با مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی پایتون (مانند متغیرها، حلقه‌ها و توابع) ضروری است. داشتن تجربه مقدماتی با کتابخانه Pandas یک مزیت محسوب می‌شود، اما مفاهیم کلیدی آن در طول دوره مرور خواهند شد.

• مهارت‌های کاملاً عملی: این دوره بر روی تکنیک‌هایی تمرکز دارد که مستقیماً در پروژه‌های واقعی قابل استفاده هستند.
• افزایش بهره‌وری: با یادگیری این مهارت‌ها، زمان لازم برای آماده‌سازی داده را به شدت کاهش داده و زمان بیشتری برای تحلیل و نتیجه‌گیری خواهید داشت.
• جامعیت مطالب: طیف وسیعی از فرمت‌های فایل، منابع داده و چالش‌های پاک‌سازی پوشش داده شده است.
• دسترسی آسان و دائمی: کل محتوای دوره بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود. این ویژگی شما را از دغدغه دانلود فایل‌های حجیم و مشکلات اتصال به اینترنت بی‌نیاز کرده و دسترسی همیشگی به آموزش‌ها را فراهم می‌آورد.
• ارتقای مسیر شغلی: تسلط بر آماده‌سازی داده، شما را به یک مهره ارزشمند در هر تیم داده‌محور تبدیل می‌کند و فرصت‌های شغلی بهتری را برایتان فراهم می‌سازد.