پانداس (Pandas) یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین کتابخانه‌های پایتون در زمینه علم داده و تحلیل داده‌ها است. این کتابخانه ابزارهای فوق‌العاده‌ای را برای کار با داده‌های جدولی و ساختاریافته در اختیار تحلیلگران و دانشمندان داده قرار می‌دهد. ستون فقرات پانداس، ساختاری به نام دیتافریم (DataFrame) است که به شما امکان می‌دهد داده‌ها را به شکلی سازمان‌یافته، مشابه جداول پایگاه داده یا صفحات اکسل، ذخیره، دستکاری و تحلیل کنید. تسلط بر دیتافریم‌ها برای هر کسی که قصد دارد در دنیای داده‌ها فعالیت کند، امری حیاتی است.

این دوره جامع Pluralsight که به طور اختصاصی بر روی دیتافریم‌های پانداس در نسخه ۲۰۲۳ تمرکز دارد، شما را از مبانی تا تکنیک‌های پیشرفته همراهی می‌کند. توجه داشته باشید که این مجموعه آموزشی ارزشمند، بر خلاف دوره‌های دانلودی، به صورت فیزیکی بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود تا دسترسی دائمی و مطمئنی را برای شما فراهم آورد و امکان دانلود آن وجود ندارد.

در پایان این دوره، شما به دانش و مهارت‌های عملی جامعی در زمینه کار با دیتافریم‌های پانداس دست خواهید یافت. مهمترین دستاوردهای آموزشی شما شامل موارد زیر است:

• آشنایی کامل با ساختار دیتافریم: درک عمیق از ماهیت دیتافریم‌ها، تفاوت آنها با سریزها و نحوه عملکرد داخلی‌شان.
• ایجاد و بارگذاری دیتافریم‌ها: یادگیری روش‌های متنوع برای ساخت دیتافریم‌ها از ابتدا، و همچنین بارگذاری داده‌ها از منابع مختلف مانند فایل‌های CSV، اکسل، JSON و پایگاه‌های داده.
• نمایه‌گذاری و انتخاب داده‌ها: تسلط بر تکنیک‌های پیشرفته loc، iloc، at، iat برای انتخاب دقیق سطرها و ستون‌ها، و فیلتر کردن داده‌ها بر اساس شرایط مختلف.
• پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها: مهارت در شناسایی، مدیریت و رفع مشکلات رایج داده‌ها مانند مقادیر از دست رفته (NaN)، داده‌های تکراری و قالب‌بندی نامناسب.
• تجمیع و گروه‌بندی داده‌ها: استفاده مؤثر از عملیات groupby برای خلاصه سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها بر اساس گروه‌های مختلف.
• ترکیب و ادغام دیتافریم‌ها: یادگیری نحوه ادغام، اتصال و ترکیب دیتافریم‌ها با استفاده از توابع merge، join و concat برای کار با مجموعه‌های داده بزرگ و پیچیده.
• کار با داده‌های متنی و زمانی: تکنیک‌های پیشرفته برای پردازش رشته‌ها و کار با داده‌های تاریخ و زمان در پانداس.
• بهینه‌سازی عملکرد: نکاتی برای نوشتن کدهای پانداس کارآمدتر و بهینه‌سازی عملکرد در هنگام کار با مجموعه‌های داده بزرگ.

شرکت در این دوره نه تنها دانش فنی شما را ارتقا می‌دهد، بلکه مزایای عملی و شغلی متعددی را نیز برای شما به ارمغان می‌آورد:

• تقویت مهارت‌های تحلیل داده: شما به یک تحلیلگر داده ماهرتر تبدیل خواهید شد که قادر به انجام عملیات پیچیده بر روی داده‌ها است.
• آمادگی برای پروژه‌های واقعی: مهارت‌های کسب شده مستقیماً در پروژه‌های واقعی علم داده، یادگیری ماشین و هوش تجاری قابل استفاده هستند.
• افزایش فرصت‌های شغلی: تسلط بر پانداس یک مهارت پرتقاضا در بازار کار است و شما را در موقعیت بهتری برای استخدام در نقش‌های مرتبط با داده قرار می‌دهد.
• یادگیری از متخصصان: محتوای این دوره توسط متخصصان مجرب Pluralsight ارائه شده است که تجربه عملی فراوانی در این حوزه دارند.
• دسترسی آفلاین و دائمی: با ارائه دوره بر روی فلش مموری، شما بدون نیاز به اینترنت و به صورت نامحدود به محتوای آموزشی دسترسی خواهید داشت.

برای بهره‌مندی حداکثری از محتوای این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی مقدماتی با پایتون: درک مفاهیم پایه‌ای پایتون مانند متغیرها، انواع داده، حلقه‌ها، شرط‌ها و توابع. نیازی به تسلط عمیق بر پایتون نیست، اما آشنایی اولیه به شما کمک می‌کند تا مفاهیم پانداس را سریع‌تر درک کنید.
• مبانی آمار (توصیه شده): آشنایی با مفاهیم پایه‌ای آماری مانند میانگین، میانه، انحراف معیار و توزیع‌ها می‌تواند در درک بهتر تحلیل‌های داده محور مفید باشد، اما ضروری نیست.

این دوره به صورت ماژولار طراحی شده تا مفاهیم به تدریج و با رویکردی گام به گام ارائه شوند. سرفصل‌های اصلی دوره به شرح زیر است:

• مقدمه‌ای بر پانداس و دیتافریم‌ها:
  • چرا پانداس؟
  • معرفی ساختارهای داده Pandas: Series و DataFrame.
  • نصب و راه‌اندازی محیط کار.
• ایجاد و دسترسی به دیتافریم‌ها:
  • ساخت دیتافریم از دیکشنری‌ها، لیست‌ها و آرایه‌های NumPy.
  • بارگذاری داده از فایل‌های CSV، اکسل و JSON.
  • بررسی اجمالی داده‌ها با head()، info()، describe().
• انتخاب، نمایه‌گذاری و فیلتر کردن داده‌ها:
  • استفاده از [] برای انتخاب ستون‌ها.
  • تکنیک‌های loc و iloc برای انتخاب سطر و ستون.
  • فیلتر کردن داده‌ها با استفاده از شرایط منطقی.
• پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها:
  • مدیریت مقادیر از دست رفته (NaN) با fillna()، dropna().
  • حذف داده‌های تکراری.
  • تغییر نام ستون‌ها و تغییر انواع داده.
• عملیات تجمیع و گروه‌بندی (GroupBy):
  • مفهوم groupby و کاربرد آن.
  • توابع تجمیعی مانند sum()، mean()، count().
  • اعمال چندین تابع تجمیعی و agg().
• ادغام، اتصال و ترکیب دیتافریم‌ها:
  • merge() برای ادغام دیتافریم‌ها (join انواع مختلف: inner, outer, left, right).
  • concat() برای ترکیب سطر به سطر یا ستون به ستون.
  • join() برای ادغام بر اساس ایندکس.
• کار با داده‌های متنی و رشته‌ها:
  • متدهای رشته‌ای در پانداس (.str).
  • استفاده از عبارات منظم (Regular Expressions) با پانداس.
• کار با داده‌های تاریخ و زمان:
  • تبدیل به فرمت datetime.
  • استخراج اجزای تاریخ و زمان.
  • عملیات زمانی و ریسامپلینگ.
• مباحث پیشرفته و بهینه‌سازی عملکرد:
  • apply() و map() برای اعمال توابع سفارشی.
  • نکات عملکردی و جلوگیری از حلقه‌های کند.
  • کار با داده‌های بزرگتر از حافظه.

در طول این دوره، شما با مثال‌های عملی متعددی سر و کار خواهید داشت که به شما کمک می‌کنند تا مفاهیم تئوری را به صورت کاربردی بیاموزید. برخی از این مثال‌ها عبارتند از:

• تحلیل داده‌های فروش: بارگذاری یک مجموعه داده فروش، محاسبه کل فروش بر اساس منطقه یا محصول، شناسایی محصولات پرفروش و کم‌فروش.
• پاکسازی مجموعه داده مشتریان: مدیریت ورودی‌های ناقص یا اشتباه در اطلاعات مشتریان، حذف رکوردهای تکراری و استانداردسازی فرمت‌های داده.
• تحلیل داده‌های سهام: بارگذاری داده‌های قیمت سهام، محاسبه میانگین متحرک، شناسایی الگوهای قیمتی و انجام تحلیل‌های زمانی.
• ترکیب داده‌ها از منابع مختلف: ادغام اطلاعات مشتریان از یک پایگاه داده با سابقه خرید آنها از یک فایل CSV برای تحلیل جامع رفتار مشتری.
• ساخت گزارش‌های خلاصه: استفاده از groupby و pivot_table برای ایجاد گزارش‌های خلاصه و قابل فهم از داده‌های پیچیده.

• محتوای به‌روز: تمرکز بر نسخه ۲۰۲۳ پانداس و جدیدترین تکنیک‌ها.
• آموزش جامع دیتافریم‌ها: پوشش عمیق‌ترین جنبه‌های کار با دیتافریم‌ها.
• آموزش گام به گام و عملی: رویکردی کاملاً عملی با مثال‌های فراوان.
• ارائه بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی: دوره به صورت غیرقابل دانلود و بر روی یک فلش مموری با ظرفیت ۳۲ گیگابایت ارائه می‌شود تا دسترسی همیشگی و بدون دردسر را تضمین کند. این ویژگی منحصر به فرد به شما امکان می‌دهد محتوای آموزشی را بدون نیاز به اتصال به اینترنت و در هر زمان و مکانی مشاهده کنید.

اگر به دنبال ارتقاء مهارت‌های خود در تحلیل داده با پایتون و به خصوص تسلط بر کتابخانه قدرتمند پانداس هستید، این دوره جامع Pluralsight یک انتخاب ایده‌آل است. با پوشش تمامی جنبه‌های دیتافریم‌ها، از مبانی تا تکنیک‌های پیشرفته، و ارائه مثال‌های کاربردی، شما به ابزارهای لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص داده مجهز خواهید شد. اطمینان حاصل کنید که با دریافت این دوره بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی، یک منبع آموزشی دائمی و قابل اعتماد در اختیار خواهید داشت که به شما امکان می‌دهد در هر زمان و مکانی به یادگیری ادامه دهید. این فرصتی است برای سرمایه‌گذاری بر روی آینده شغلی خود در دنیای پرتقاضای علم داده.