پایتون به دلیل سادگی، خوانایی بالا، و اکوسیستم غنی از کتابخانه‌های تخصصی، به زبان برنامه‌نویسی پیشرو در حوزه علم داده تبدیل شده است. کتابخانه‌های قدرتمندی مانند NumPy، Pandas، Matplotlib، و Seaborn، فرآیند تحلیل، دستکاری، و مصورسازی داده‌ها را به مراتب تسهیل می‌کنند. این دوره بر روی تسلط به این ابزارها تمرکز دارد تا شما بتوانید به سرعت و با دقت، داده‌های خود را پردازش و نتایج را به صورت گرافیکی نمایش دهید.

• مبانی پایتون برای علم داده: آشنایی با ساختارهای داده‌ای کلیدی، توابع، و اصول برنامه‌نویسی پایتون که برای کار با داده‌ها ضروری هستند.
• کار با کتابخانه NumPy: یادگیری نحوه ایجاد و دستکاری آرایه‌های عددی، انجام عملیات ریاضی بر روی آن‌ها، و استفاده از قابلیت‌های پیشرفته NumPy برای محاسبات علمی.
• قدرت کتابخانه Pandas: تسلط بر ساختارهای داده‌ای DataFrame و Series، خواندن و نوشتن انواع فایل‌های داده‌ای (CSV, Excel, SQL)، پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها، و انجام عملیات پیچیده مانند گروه بندی، ادغام، و تبدیل داده‌ها.
• مصورسازی داده‌ها با Matplotlib و Seaborn: یادگیری اصول طراحی نمودارهای مختلف (مانند نمودار خطی، میله‌ای، پراکندگی، هیستوگرام، و جعبه‌ای)، سفارشی‌سازی ظاهر نمودارها، و ایجاد بصری‌سازی‌های آماری پیشرفته برای درک بهتر الگوهای داده.
• تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA): آشنایی با تکنیک‌های اصلی EDA برای شناسایی ویژگی‌های مهم داده‌ها، یافتن روابط بین متغیرها، و کشف بینش‌های اولیه از مجموعه داده.
• کار با داده‌های واقعی: انجام پروژه‌های عملی با استفاده از مجموعه داده‌های واقعی در حوزه‌های مختلف مانند مالی، بازاریابی، و علوم اجتماعی.
• اصول گزارش‌دهی و ارائه نتایج: یادگیری نحوه ارائه یافته‌های تحلیلی به صورت شفاف و مؤثر از طریق مصورسازی‌های مناسب.

• یادگیری جامع و کاربردی: این دوره تمام جنبه‌های لازم برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده ماهر را پوشش می‌دهد.
• محتوای آموزشی باکیفیت: مطالب به صورت گام به گام و با زبانی ساده ارائه شده‌اند تا برای تمامی علاقه‌مندان قابل فهم باشند.
• دسترسی همیشگی: محتوای دوره بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود که امکان دسترسی آفلاین و دائمی را برای شما فراهم می‌کند.
• یادگیری پروژه‌محور: با انجام پروژه‌های عملی، دانش نظری خود را به مهارت‌های عملی تبدیل خواهید کرد.
• ارتقاء شغلی: کسب مهارت در تحلیل و مصورسازی داده، فرصت‌های شغلی متعددی را در بازار کار برای شما فراهم می‌آورد.

این دوره برای افرادی طراحی شده است که:

• آشنایی اولیه با مفاهیم کامپیوتر و استفاده از سیستم عامل دارند.
• اشتیاق به یادگیری و کار با داده‌ها را دارند.
• دانش برنامه‌نویسی قبلی پایتون یک مزیت محسوب می‌شود، اما ضروری نیست. مفاهیم پایه‌ای پایتون که برای تحلیل داده ضروری هستند، در ابتدای دوره به طور کامل پوشش داده خواهند شد.

دوره به بخش‌های مجزا و منطقی تقسیم شده است تا یادگیری را تسهیل کند:

بخش اول: مقدمه‌ای بر پایتون و اکوسیستم علم داده

آشنایی با نصب پایتون و محیط‌های توسعه (IDE)، معرفی کتابخانه‌های کلیدی مانند Jupyter Notebook و Spyder، و مروری بر اصول اولیه پایتون.

بخش دوم: کار با داده‌ها با NumPy

ایجاد آرایه‌ها، عملیات برداری، توابع ریاضی، و تکنیک‌های پیشرفته NumPy برای محاسبات کارآمد.

بخش سوم: تجزیه و تحلیل داده‌ها با Pandas

ساختارهای Series و DataFrame، خواندن و نوشتن انواع فایل‌ها، پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها، فیلتر کردن، مرتب‌سازی، و گروه‌بندی داده‌ها.

مثال عملی: فرض کنید یک فایل CSV حاوی اطلاعات فروش محصولات دارید. با استفاده از Pandas، می‌توانید به سرعت میانگین فروش هر محصول، پرفروش‌ترین محصول در هر منطقه، و روند فروش ماهانه را محاسبه و استخراج کنید.

بخش چهارم: مصورسازی داده‌ها با Matplotlib

ایجاد نمودارهای پایه، تنظیمات ظاهری نمودارها، استفاده از زیرنمودارها، و تکنیک‌های سفارشی‌سازی برای ایجاد نمودارهای گویا.

بخش پنجم: مصورسازی‌های آماری با Seaborn

آشنایی با انواع نمودارهای آماری پیشرفته مانند heatmap، violin plot، pair plot، و regression plot برای کشف روابط پیچیده‌تر در داده‌ها.

مثال عملی: با استفاده از Seaborn، می‌توانید یک heatmap از ماتریس همبستگی بین ویژگی‌های مختلف یک مجموعه داده مشتریان ایجاد کنید تا متوجه شوید کدام ویژگی‌ها بیشتر به یکدیگر مرتبط هستند، مثلاً ارتباط بین سن مشتری و میزان خرید او.

بخش ششم: تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA) و پروژه‌های عملی

یکپارچه‌سازی آموخته‌ها برای انجام تحلیل‌های جامع بر روی مجموعه داده‌های واقعی. این بخش شامل گام‌های کامل EDA از بارگذاری داده تا استخراج بینش‌های اولیه خواهد بود.