🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Data Wrangling حرفه‌ای با R: راهنمای جامع دستکاری داده‌ها با کتاب فیل اسپکتور

موضوع کلی: تحلیل و دستکاری داده با R

موضوع میانی: تکنیک‌های پیشرفته دستکاری داده در R

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر R و محیط آن
• 2. نصب R و RStudio
• 3. اولین گام‌ها در R: اجرای دستورات و کار با کنسول
• 4. انواع داده در R (عددی، منطقی، کاراکتری)
• 5. ساختارهای داده در R: بردارها (Vectors)
• 6. ساختارهای داده در R: ماتریس‌ها (Matrices)
• 7. ساختارهای داده در R: آرایه‌ها (Arrays)
• 8. ساختارهای داده در R: فاکتورها (Factors)
• 9. ساختارهای داده در R: لیست‌ها (Lists)
• 10. ساختارهای داده در R: دیتافریم‌ها (Data Frames)
• 11. وارد کردن داده‌ها به R: فایل‌های CSV
• 12. وارد کردن داده‌ها به R: فایل‌های Excel
• 13. وارد کردن داده‌ها به R: پایگاه‌های داده (SQL)
• 14. ذخیره داده‌ها در R
• 15. اصول اولیه دستکاری داده
• 16. انتخاب ستون‌ها (Selecting Columns)
• 17. فیلتر کردن ردیف‌ها (Filtering Rows)
• 18. مرتب‌سازی داده‌ها (Sorting Data)
• 19. ایجاد ستون‌های جدید (Creating New Columns)
• 20. تغییر نام ستون‌ها (Renaming Columns)
• 21. حذف ستون‌ها و ردیف‌ها (Removing Columns and Rows)
• 22. مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values – NA)
• 23. شناسایی و شمارش مقادیر گمشده
• 24. جایگزینی مقادیر گمشده
• 25. حذف ردیف‌های دارای مقادیر گمشده
• 26. کار با رشته‌ها (Strings)
• 27. عملیات اساسی با رشته‌ها
• 28. تقسیم و ترکیب رشته‌ها
• 29. جستجو و جایگزینی در رشته‌ها
• 30. کار با تاریخ و زمان (Dates and Times)
• 31. تبدیل فرمت تاریخ و زمان
• 32. استخراج اجزای تاریخ و زمان
• 33. محاسبات با تاریخ و زمان
• 34. عملیات تجمعی (Aggregation)
• 35. مقدمه‌ای بر عملیات تجمعی
• 36. استفاده از تابع aggregate()
• 37. مقدمه‌ای بر dplyr
• 38. مقدمه‌ای بر tidyverse
• 39. نصب و بارگذاری پکیج dplyr
• 40. تابع select() در dplyr
• 41. تابع filter() در dplyr
• 42. تابع mutate() در dplyr
• 43. تابع arrange() در dplyr
• 44. تابع rename() در dplyr
• 45. تابع distinct() در dplyr
• 46. تابع slice() در dplyr
• 47. تابع top_n() در dplyr
• 48. piping (%>%) در dplyr
• 49. اتصال دیتافریم‌ها (Joins)
• 50. مقدمه‌ای بر اتصال دیتافریم‌ها
• 51. inner_join()
• 52. left_join()
• 53. right_join()
• 54. full_join()
• 55. semi_join()
• 56. anti_join()
• 57. کار با داده‌های گروه‌بندی شده
• 58. تابع group_by() در dplyr
• 59. تابع summarize() در dplyr
• 60. توابع آماری در summarize()
• 61. ایجاد چندین خلاصه در summarize()
• 62. کار با داده‌های متنی
• 63. نصب و بارگذاری پکیج stringr
• 64. عملیات حرفه‌ای با رشته‌ها با stringr
• 65. نصب و بارگذاری پکیج lubridate
• 66. عملیات حرفه‌ای با تاریخ و زمان با lubridate
• 67. کار با داده‌های پیچیده
• 68. نصب و بارگذاری پکیج tidyr
• 69. تابع spread() در tidyr
• 70. تابع gather() در tidyr
• 71. تابع separate() در tidyr
• 72. تابع unite() در tidyr
• 73. فلت کردن لیست‌ها (Flattening Lists)
• 74. تبدیل داده‌های پشته‌ای (Reshaping Data)
• 75. کار با داده‌های بزرگ
• 76. مقدمه‌ای بر مدیریت حافظه در R
• 77. تکنیک‌های بهینه‌سازی کد برای داده‌های بزرگ
• 78. استفاده از پکیج data.table
• 79. مقدمه‌ای بر data.table
• 80. ایجاد دیتا تیبل
• 81. انتخاب و فیلتر در data.table
• 82. به‌روزرسانی درجا (In-place Updates) در data.table
• 83. گروه‌بندی و خلاصه در data.table
• 84. جوین در data.table
• 85. توابع و عبارات در data.table
• 86. کار با داده‌های ساختار یافته
• 87. نصب و بارگذاری پکیج xml2
• 88. وارد کردن داده‌های XML
• 89. کار با داده‌های JSON
• 90. نصب و بارگذاری پکیج jsonlite
• 91. وارد کردن داده‌های JSON
• 92. استفاده از regular expressions در R
• 93. مقدمه‌ای بر regular expressions
• 94. تابع grep() و grepl()
• 95. تابع sub() و gsub()
• 96. تطابق الگوها در R
• 97. دستکاری داده‌های ساختار یافته با regular expressions
• 98. عملیات پیشرفته با dplyr
• 99. تابع case_when() برای شرط‌های پیچیده
• 100. تابع if_else() برای شرط‌های دودویی

Data Wrangling حرفه‌ای با R: راهنمای جامع دستکاری داده‌ها با کتاب فیل اسپکتور

مسلط شوید بر هنر دستکاری داده‌ها با R و تبدیل داده‌های خام به بینش‌های قدرتمند

معرفی دوره: از داده‌های خام تا تصمیم‌گیری هوشمندانه

آیا می‌خواهید توانایی‌های خود در تحلیل داده‌ها را به سطح بالاتری ارتقا دهید؟ آیا می‌خواهید داده‌های خام و بی‌شکل را به اطلاعاتی ارزشمند و قابل استفاده تبدیل کنید؟ دوره Data Wrangling حرفه‌ای با R دقیقا همان چیزی است که به آن نیاز دارید! این دوره، یک راهنمای جامع و کاربردی است که بر اساس مفاهیم و تکنیک‌های مطرح شده در کتاب پرفروش “Data Manipulation with R” نوشته‌ی فیل اسپکتور طراحی شده است. با این دوره، شما به یک متخصص در دستکاری داده‌ها با R تبدیل خواهید شد و می‌توانید هر چالشی را در این زمینه با اطمینان پشت سر بگذارید.

ما در این دوره، شما را از صفر تا صد با ابزارهای قدرتمند R برای دستکاری داده‌ها آشنا می‌کنیم. فرقی نمی‌کند که شما یک تازه‌کار در دنیای تحلیل داده باشید یا یک تحلیلگر باتجربه. این دوره برای همه سطوح طراحی شده است و به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را در این زمینه به طور چشمگیری افزایش دهید. آماده‌اید تا قدرت داده‌ها را در دستان خود بگیرید؟

درباره دوره: یک سفر آموزشی عمیق در دنیای Data Wrangling با R

دوره Data Wrangling حرفه‌ای با R، یک دوره‌ی آموزشی فشرده و عملی است که شما را با تکنیک‌های پیشرفته‌ی دستکاری داده‌ها در R آشنا می‌کند. ما در این دوره، از مبانی اولیه تا تکنیک‌های پیشرفته را پوشش می‌دهیم و به شما یاد می‌دهیم که چگونه داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری، پاکسازی، تبدیل و تحلیل کنید. این دوره به طور مستقیم از کتاب “Data Manipulation with R” الهام گرفته و شامل مثال‌های عملی، تمرین‌های جذاب و پروژه‌های واقعی است که به شما کمک می‌کند تا مفاهیم را به خوبی درک کرده و آن‌ها را در عمل پیاده‌سازی کنید.

هدف ما در این دوره، توانمندسازی شما برای تبدیل شدن به یک متخصص در زمینه Data Wrangling است. ما به شما کمک می‌کنیم تا با استفاده از R، داده‌های پیچیده را به اطلاعاتی ارزشمند تبدیل کنید که می‌تواند در تصمیم‌گیری‌های مهم و حیاتی، نقش کلیدی ایفا کند.

موضوعات کلیدی دوره: آنچه در این دوره خواهید آموخت

در این دوره، شما با طیف گسترده‌ای از موضوعات کلیدی در زمینه دستکاری داده‌ها با R آشنا خواهید شد. برخی از مهم‌ترین موضوعات عبارتند از:

• مبانی R و نصب و راه‌اندازی نرم‌افزار R و RStudio
• شناخت انواع داده‌ها و ساختارهای داده‌ای در R
• وارد کردن داده‌ها از منابع مختلف (CSV, Excel, پایگاه داده‌ها و…)
• پاکسازی داده‌ها: حذف مقادیر گمشده (NaN) و داده‌های پرت (Outliers)
• تبدیل داده‌ها: تغییر فرمت، نوع داده‌ها و مقیاس‌گذاری
• دستکاری داده‌ها با استفاده از بسته‌های dplyr و tidyr
• استفاده از توابع apply و خانواده‌ی apply
• ادغام و ترکیب داده‌ها (Joining and Merging)
• تجزیه و تحلیل متن (Text Mining) و کار با رشته‌ها
• تبدیل داده‌ها به فرمت‌های مختلف برای مصورسازی و مدل‌سازی
• بهینه‌سازی عملکرد کد R برای دستکاری داده‌ها
• کاربرد عملی در پروژه‌های واقعی

مخاطبان دوره: این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

دوره Data Wrangling حرفه‌ای با R برای طیف وسیعی از افراد مناسب است، از جمله:

• دانشجویان رشته‌های علوم داده، آمار، اقتصاد، و مهندسی
• تحلیلگران داده و متخصصان BI که می‌خواهند مهارت‌های خود را در R ارتقا دهند
• محققان و پژوهشگرانی که با داده‌های بزرگ سر و کار دارند
• علاقه‌مندان به یادگیری تحلیل داده‌ها و ورود به این حوزه
• هر کسی که می‌خواهد مهارت‌های خود را در دستکاری داده‌ها با R بهبود بخشد

مهم نیست که شما چقدر تجربه دارید؛ این دوره برای همه سطوح طراحی شده است.

چرا این دوره را بگذرانیم؟ مزایای بی‌شمار برای شما

با شرکت در دوره Data Wrangling حرفه‌ای با R، شما به مزایای زیر دست خواهید یافت:

• افزایش مهارت‌های شغلی: یادگیری مهارت‌های ارزشمند Data Wrangling که امروزه در بازار کار بسیار پرتقاضا هستند.
• کاهش زمان و تلاش: صرفه‌جویی در زمان و انرژی با یادگیری تکنیک‌های کارآمد و بهینه‌سازی شده در R.
• بهبود تصمیم‌گیری: تبدیل داده‌های خام به اطلاعات قابل اعتماد و دقیق برای تصمیم‌گیری‌های بهتر.
• افزایش اعتماد به نفس: تسلط بر ابزارهای قدرتمند R و توانایی حل چالش‌های پیچیده دستکاری داده‌ها.
• پروژه‌های عملی: یادگیری از طریق مثال‌های کاربردی و پروژه‌های واقعی که دانش شما را تثبیت می‌کند.
• پشتیبانی کامل: دسترسی به پشتیبانی و پاسخ به سوالات شما در طول دوره.
• گواهینامه معتبر: دریافت گواهینامه پایان دوره و تایید مهارت‌های شما.

سرفصل‌های دوره: 100 درس برای تبدیل شدن به یک متخصص Data Wrangling

دوره Data Wrangling حرفه‌ای با R شامل 100 سرفصل جامع و کاربردی است که به شما کمک می‌کند تا تمام جوانب دستکاری داده‌ها با R را فرا بگیرید. در اینجا تنها به بخشی از سرفصل‌ها اشاره می‌کنیم:

• بخش 1: مقدمه‌ای بر R و RStudio: نصب، راه‌اندازی و آشنایی با محیط کار
• بخش 2: انواع داده‌ها و ساختارهای داده‌ای در R: Vector, Matrix, Data Frame, List
• بخش 3: وارد کردن داده‌ها از منابع مختلف: CSV, Excel, پایگاه داده‌ها
• بخش 4: پاکسازی داده‌ها: حذف مقادیر گمشده و داده‌های پرت
• بخش 5: تبدیل داده‌ها: تغییر فرمت، نوع داده‌ها و مقیاس‌گذاری
• بخش 6: دستکاری داده‌ها با dplyr: Select, Filter, Arrange, Mutate, Summarize
• بخش 7: دستکاری داده‌ها با tidyr: Pivot, Gather, Spread
• بخش 8: توابع apply و خانواده‌ی apply: lapply, sapply, vapply, mapply
• بخش 9: ادغام و ترکیب داده‌ها: Joining and Merging
• بخش 10: تجزیه و تحلیل متن و کار با رشته‌ها: Regular Expression
• بخش 11: تبدیل داده‌ها به فرمت‌های مختلف برای مصورسازی و مدل‌سازی
• بخش 12: بهینه‌سازی عملکرد کد R برای دستکاری داده‌ها
• بخش 13: پروژه‌های عملی: پیاده‌سازی آموخته‌ها در پروژه‌های واقعی (به طور مداوم به‌روزرسانی می‌شود)
• بخش 14: … (بیش از 80 سرفصل دیگر در انتظار شماست!)

این فقط یک نمونه کوچک از سرفصل‌های دوره است. با شرکت در این دوره، شما به یک مجموعه کامل از ابزارها و دانش برای تبدیل شدن به یک متخصص در زمینه Data Wrangling دست خواهید یافت.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• ویدیوهای آموزشی فارسی — آموزش قدم‌به‌قدم، کاربردی و قابل فهم
• پادکست‌های صوتی فارسی — توضیح مفاهیم کلیدی و نکات تکمیلی
• کتاب PDF فارسی — شامل کلیهٔ سرفصل‌ها و محتوای آموزشی
• کتاب خلاصه نکات ویدیوها و پادکست‌ها – نسخه PDF — مناسب مرور سریع و جمع‌بندی مباحث
• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.
• کتاب تمرین‌های درست / نادرست (True / False) – نسخه PDF
  — مناسب افزایش دقت مفهومی و تشخیص صحیح یا نادرست بودن گزاره‌ها.
• کتاب تمرین‌های جای خالی – نسخه PDF
  — تقویت یادگیری فعال و تسلط بر مفاهیم و اصطلاحات کلیدی.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل آموزش تصویری، صوتی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

---

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

• این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
• تمامی فایل‌ها و کتاب‌ها کاملاً فارسی هستند.
• توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی ۴۸ ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
• نیازی به درج شماره موبایل نیست؛ اما برای پشتیبانی سریع‌تر توصیه می‌شود.
• در صورت بروز مشکل در دانلود با شماره 09395106248 تماس بگیرید.
• اگر پرداخت انجام شده ولی لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs