این دوره با تمرکز بر یادگیری عملی، شما را با مهم‌ترین جنبه‌های تحلیل داده با پایتون و Pandas آشنا می‌کند. شما پس از اتمام این دوره قادر خواهید بود:

• پایه و اساس کار با کتابخانه Pandas و ساختارهای داده‌ای اصلی آن یعنی Series (سری) و DataFrame (دیتافریم) را به طور کامل درک کرده و با آن‌ها کار کنید.
• تکنیک‌های پیشرفته برای پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها را بیاموزید، شامل مدیریت هوشمندانه مقادیر گمشده (Missing Values)، حذف داده‌های تکراری (Duplicate Data)، و تبدیل انواع داده (Data Type Conversion) برای اطمینان از کیفیت داده.
• مهارت‌های اساسی و پیشرفته دستکاری داده‌ها را کسب کنید، از جمله فیلتر کردن (Filtering)، مرتب‌سازی (Sorting)، گروه‌بندی (Grouping) داده‌ها با استفاده از GroupBy، و همچنین ادغام و پیوستن (Merging & Joining) چندین دیتافریم به یکدیگر.
• روش‌های تجسم داده‌ها (Data Visualization) را با استفاده از قابلیت‌های نمودارکشی داخلی Pandas و همچنین کتابخانه‌های قدرتمند Matplotlib و Seaborn فرا بگیرید تا بتوانید الگوها و روندهای پنهان در داده‌ها را به صورت بصری و گویا به نمایش بگذارید.
• با منابع داده‌ای مختلف مانند فایل‌های CSV، اکسل (Excel)، JSON، پایگاه‌های داده SQL و فرمت‌های دیگر کار کنید و داده‌ها را به Pandas وارد و از آن خارج نمایید.
• چگونگی حل مسائل دنیای واقعی و پیاده‌سازی پروژه‌های عملی تحلیل داده را از ابتدا تا انتها، با سناریوهای کاربردی یاد بگیرید.
• با مفاهیم آمار توصیفی (Descriptive Statistics) آشنا شوید و چگونگی به کارگیری آن با Pandas برای خلاصه‌سازی و درک اولیه مجموعه‌داده‌ها را فرا بگیرید.
• توانایی ایجاد گزارش‌های جامع و بصری از تحلیل‌های خود را برای ارائه نتایج موثر به ذینفعان کسب کنید.

شرکت در این دوره آموزشی مزایای متعددی برای شما به همراه خواهد داشت که در ادامه به برخی از آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• یادگیری عملی و پروژه محور: تمرکز اصلی دوره بر روی مثال‌ها، تمرین‌ها و پروژه‌های عملی است. این رویکرد به شما کمک می‌کند مفاهیم نظری را بلافاصله به کار بگیرید و اعتماد به نفس لازم برای حل مسائل واقعی را کسب کنید.
• آموزش جامع و گام به گام: محتوای دوره از مفاهیم کاملاً مقدماتی شروع شده و به تدریج به سمت تکنیک‌های پیشرفته‌تر حرکت می‌کند. هر بخش به صورت واضح و مرحله به مرحله توضیح داده شده، که این امر برای افراد با سطوح مختلف آشنایی با پایتون مناسب است.
• آمادگی برای بازار کار: مهارت‌های کسب شده در این دوره مستقیماً در موقعیت‌های شغلی تحلیلگر داده، دانشمند داده، و مهندس داده قابل استفاده و بسیار مورد تقاضا هستند. شما با داشتن این مهارت‌ها، رزومه قوی‌تری خواهید داشت.
• دسترسی آفلاین و پایدار: یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های این دوره، ارائه آن بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی است. این به معنای دسترسی دائمی و پایدار به محتوای آموزشی، بدون نیاز به اینترنت، در هر زمان و مکانی است. این شیوه، بهترین گزینه برای اطمینان از عدم وقفه در فرآیند یادگیری شماست.
• انعطاف‌پذیری در یادگیری: با داشتن دوره بر روی فلش مموری، شما می‌توانید با سرعت خودتان پیش بروید، بخش‌ها را هر چند بار که نیاز دارید مرور کنید، و برنامه یادگیری خود را متناسب با زندگی شخصی‌تان تنظیم کنید.
• افزایش مهارت‌های حل مسئله: با تمرین بر روی دیتاست‌ها و سناریوهای واقعی، توانایی شما در تحلیل منطقی، شناسایی الگوها و حل مسائل پیچیده داده‌ای به طور قابل توجهی افزایش می‌یابد.

این دوره به گونه‌ای طراحی شده که برای افراد با سطوح مختلف دانش قابل استفاده باشد، اما داشتن برخی پیش‌نیازها فرآیند یادگیری شما را هموارتر خواهد کرد:

• آشنایی مقدماتی با پایتون: داشتن درک اولیه از سینتکس پایتون، مانند نحوه تعریف متغیرها، استفاده از حلقه‌ها (loops)، شرط‌ها (conditionals) و تعریف توابع (functions) توصیه می‌شود. این دوره بر روی Pandas تمرکز دارد، نه بر مفاهیم پایه پایتون.
• درک اولیه از مفاهیم داده: آشنایی با جداول، ستون‌ها و ردیف‌ها (مفاهیم اساسی در اکسل یا پایگاه‌های داده) می‌تواند مفید باشد، اما ضروری نیست زیرا مفاهیم پایه‌ای مربوط به ساختار داده در Pandas توضیح داده می‌شوند.
• اشتیاق به یادگیری: مهمترین و اصلی‌ترین پیش‌نیاز، علاقه واقعی به تحلیل داده و تمایل به تمرین مداوم است. موفقیت در این حوزه نیازمند کنجکاوی و پشتکار است.

این دوره به صورت ساختاریافته طراحی شده تا شما را از مبتدی تا سطح پیشرفته در تحلیل داده با Pandas هدایت کند. برخی از سرفصل‌های اصلی و مهم این دوره عبارتند از:

• معرفی Pandas و اکوسیستم آن: چرا از Pandas استفاده کنیم؟ فرآیند نصب و راه‌اندازی، و معرفی اجمالی ساختارهای داده‌ای اصلی.
• آشنایی عمیق با Series و DataFrame: نحوه ساخت، انتخاب داده‌ها (Indexing & Selection) با استفاده از loc و iloc، ویرایش و انجام عملیات پایه بر روی این ساختارها.
• ورود و خروج داده‌ها (I/O): آموزش خواندن و نوشتن داده‌ها از/به فرمت‌های مختلف مانند CSV، اکسل، JSON، HTML و ارتباط با پایگاه‌های داده SQL.
• پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها: تکنیک‌های پیشرفته برای مدیریت مقادیر تهی، حذف یا پر کردن آن‌ها، شناسایی و حذف ردیف‌های تکراری، و تبدیل صحیح انواع داده‌ها.
• عملیات گروهی و تجمیعی: استفاده از متد قدرتمند GroupBy برای گروه‌بندی داده‌ها بر اساس یک یا چند ستون و انجام عملیات تجمیعی (مانند میانگین، مجموع، شمارش) بر روی گروه‌ها.
• ادغام و پیوستن دیتافریم‌ها: آموزش روش‌های Merge، Join و Concatenate برای ترکیب چندین دیتافریم بر اساس کلیدهای مشترک یا اندیس‌ها.
• کار با داده‌های زمانی (Time Series): تبدیل ستون‌ها به فرمت‌های زمانی، تنظیم داده‌ها به عنوان اندیس زمانی، و انجام عملیات خاص سری‌های زمانی مانند بازنمونه‌گیری (Resampling).
• تجزیه و تحلیل داده‌های رشته‌ای: کار با داده‌های متنی در Pandas و استفاده از متدهای رشته‌ای برای پاکسازی و دستکاری متن.
• تجسم داده‌ها با Pandas، Matplotlib و Seaborn: یادگیری نحوه ایجاد انواع نمودارها (خطی، میله‌ای، هیستوگرام، پراکندگی، باکس پلات و…) برای درک بهتر و ارائه بصری داده‌ها.
• پروژه‌های عملی و مطالعات موردی: پیاده‌سازی تحلیل داده بر روی دیتاست‌های واقعی از صنایع مختلف، برای تثبیت مفاهیم و کسب تجربه عملی.