این دوره جامع، مجموعه‌ای از مهارت‌های ضروری برای آماده‌سازی داده و تحلیل اکتشافی داده را پوشش می‌دهد. در طول این دوره، شما:

• با مفاهیم پایه آماده‌سازی داده و اهمیت آن در پروژه‌های داده‌محور آشنا خواهید شد.
• نحوه استفاده از کتابخانه‌های قدرتمند پایتون مانند Pandas، NumPy، Matplotlib و Seaborn برای کار با داده‌ها را فرا خواهید گرفت.
• تکنیک‌های پاکسازی داده شامل مدیریت داده‌های از دست رفته (Missing Values)، حذف داده‌های تکراری (Duplicate Data) و اصلاح داده‌های نادرست (Incorrect Data) را به طور کامل خواهید آموخت.
• روش‌های تبدیل داده‌ها شامل مقیاس‌بندی (Scaling)، نرمال‌سازی (Normalization) و کدگذاری متغیرهای دسته‌ای (Categorical Variables Encoding) را فرا خواهید گرفت.
• نحوه انجام تحلیل اکتشافی داده (EDA) برای شناسایی الگوها، روابط و ویژگی‌های مهم در داده‌ها را خواهید آموخت.
• با استفاده از نمودارها و گراف‌های مختلف، داده‌ها را به صورت بصری تجزیه و تحلیل خواهید کرد.
• نحوه ساخت گزارش‌های تحلیلی جامع و ارائه یافته‌های خود را خواهید آموخت.
• با پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی، مهارت‌های خود را در آماده‌سازی داده و EDA تقویت خواهید کرد.

شرکت در این دوره مزایای متعددی برای شما به همراه خواهد داشت. با گذراندن این دوره:

• مهارت‌های ضروری برای ورود به بازار کار در حوزه علم داده و تحلیل داده را کسب خواهید کرد.
• توانایی کار با داده‌های بزرگ و پیچیده را به دست خواهید آورد.
• می‌توانید داده‌ها را به درستی آماده و تحلیل کرده و اطلاعات ارزشمندی از آن‌ها استخراج کنید.
• تصمیمات بهتری بر اساس داده‌ها بگیرید.
• بهبود عملکرد پروژه‌های داده‌محور خود را تجربه خواهید کرد.
• با استفاده از کتابخانه‌های قدرتمند پایتون، فرآیند آماده‌سازی داده و EDA را به طور چشمگیری سرعت خواهید بخشید.
• دسترسی همیشگی به محتوای آموزشی بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی خواهید داشت.

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، داشتن دانش پایه‌ای در زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی مقدماتی با برنامه‌نویسی پایتون: درک مفاهیم اولیه مانند متغیرها، حلقه‌ها، توابع و ساختارهای داده‌ای.
• آشنایی با مفاهیم پایه آمار: درک مفاهیم مانند میانگین، میانه، انحراف معیار و توزیع‌های آماری.
• آشنایی با سیستم عامل کامپیوتر: توانایی کار با فایل‌ها و پوشه‌ها.

اگر دانش کافی در این زمینه‌ها ندارید، می‌توانید قبل از شروع دوره، منابع آموزشی مقدماتی را مطالعه کنید.

این دوره جامع از بخش‌های مختلفی تشکیل شده است که هر بخش به یک موضوع خاص در زمینه آماده‌سازی داده و EDA می‌پردازد.

• بخش اول: مقدمه‌ای بر آماده‌سازی داده و EDA
  • آشنایی با مفاهیم پایه و اهمیت آماده‌سازی داده
  • معرفی کتابخانه‌های پایتون مورد استفاده در دوره (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn)
  • نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
• بخش دوم: پاکسازی داده
  • مدیریت داده‌های از دست رفته (Missing Values)
  • حذف داده‌های تکراری (Duplicate Data)
  • اصلاح داده‌های نادرست (Incorrect Data)
  • تشخیص و حذف داده‌های پرت (Outliers)
• بخش سوم: تبدیل داده
  • مقیاس‌بندی داده (Scaling)
  • نرمال‌سازی داده (Normalization)
  • کدگذاری متغیرهای دسته‌ای (Categorical Variables Encoding)
  • ایجاد متغیرهای جدید (Feature Engineering)
• بخش چهارم: تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • آشنایی با روش‌های مختلف EDA
  • تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از نمودارها و گراف‌ها (هیستوگرام، نمودار پراکندگی، نمودار جعبه‌ای و غیره)
  • شناسایی الگوها، روابط و ویژگی‌های مهم در داده‌ها
  • محاسبه آماره‌های توصیفی
• بخش پنجم: پروژه‌های عملی
  • انجام پروژه‌های عملی با استفاده از داده‌های واقعی
  • پیاده‌سازی تکنیک‌های آماده‌سازی داده و EDA در پروژه‌های واقعی
  • ارائه گزارش‌های تحلیلی جامع

در طول دوره، مثال‌های عملی متعددی ارائه می‌شود که به شما کمک می‌کند مفاهیم را بهتر درک کنید و مهارت‌های خود را در آماده‌سازی داده و EDA تقویت کنید. به عنوان مثال:

• نحوه شناسایی و حذف داده‌های پرت در یک مجموعه داده مربوط به قیمت خانه‌ها.
• نحوه مقیاس‌بندی داده‌های مربوط به ویژگی‌های مختلف بیماران (مانند سن، وزن و فشار خون) برای بهبود عملکرد یک مدل پیش‌بینی بیماری.
• نحوه کدگذاری متغیرهای دسته‌ای مانند جنسیت (مرد/زن) یا وضعیت تاهل (مجرد/متاهل) برای استفاده در مدل‌های یادگیری ماشین.
• نحوه تحلیل توزیع سنی مشتریان یک فروشگاه آنلاین با استفاده از هیستوگرام.
• نحوه بررسی رابطه بین درآمد و میزان تحصیلات افراد با استفاده از نمودار پراکندگی.

این مثال‌ها تنها بخشی از محتوای غنی و کاربردی دوره را نشان می‌دهند.

در اینجا به چند نکته کلیدی که در طول دوره به آن‌ها پرداخته می‌شود اشاره می‌کنیم:

• همیشه قبل از شروع هرگونه تحلیل، داده‌های خود را به دقت بررسی و پاکسازی کنید.
• از ابزارهای بصری‌سازی داده برای درک بهتر داده‌ها و شناسایی الگوها استفاده کنید.
• به انتخاب روش مناسب برای تبدیل داده‌ها توجه کنید.
• گزارش‌های تحلیلی خود را به گونه‌ای ارائه دهید که برای مخاطبان قابل فهم باشد.
• همیشه به دنبال یادگیری و بهبود مهارت‌های خود در آماده‌سازی داده و EDA باشید.