اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تسلط بر مهارت‌های آماده‌سازی داده‌ها و مدل‌سازی با پایتون (مطالعه موردی تحلیل آماری داده‌های ساختاریافته)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر مهارت‌های آماده‌سازی داده‌ها و مدل‌سازی با پایتون (مطالعه موردی تحلیل آماری داده‌های ساختاریافته)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها در یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی تحلیل داده و نقش آن در تصمیم‌گیری‌های هوشمند
• 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 3. ساختار داده‌ها در کتابخانه پانداز و مفهوم دیتافریم
• 4. بارگذاری و بررسی اولیه مجموعه‌داده‌های ساختاریافته
• 5. شناسایی و تحلیل انواع داده‌ها در مجموعه‌داده
• 6. بررسی آماری توصیفی داده‌ها با استفاده از توابع پایتون
• 7. روش‌های شناسایی مقادیر گم‌شده و تحلیل الگوهای آن‌ها
• 8. استراتژی‌های جایگزینی مقادیر گم‌شده با استفاده از میانگین و میانه
• 9. تکنیک‌های حذف ردیف‌ها و ستون‌های ناکارآمد در داده‌ها
• 10. شناسایی داده‌های پرت با استفاده از نمودارهای جعبه‌ای
• 11. روش‌های آماری برای حذف یا اصلاح داده‌های پرت
• 12. تبدیل انواع داده‌ها و استانداردسازی فرمت‌های زمانی
• 13. بررسی همبستگی بین متغیرها با استفاده از ماتریس کورلیشن
• 14. تجسم داده‌ها برای درک توزیع ویژگی‌های عددی
• 15. مهندسی ویژگی‌ها و ایجاد متغیرهای جدید از داده‌های موجود
• 16. تکنیک‌های کدگذاری متغیرهای دسته‌ای و اسمی
• 17. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها برای بهبود کارایی مدل
• 18. تکنیک‌های کاهش ابعاد با حفظ ویژگی‌های کلیدی
• 19. تجزیه و تحلیل داده‌های طبقه‌بندی شده و استخراج الگو
• 20. ادغام و اتصال مجموعه‌داده‌های مختلف برای غنی‌سازی اطلاعات
• 21. پاک‌سازی نهایی و آماده‌سازی داده برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 22. آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری نظارت‌شده
• 23. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
• 24. ارزیابی کیفیت داده‌های پیش‌پردازش شده برای مدل‌سازی
• 25. پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی ساده با استفاده از کتابخانه سایکیت‌لرن
• 26. بررسی دقت مدل و تفسیر نتایج تحلیل آماری
• 27. بهینه‌سازی ویژگی‌ها بر اساس اهمیت آن‌ها در خروجی مدل
• 28. مستندسازی مراحل پیش‌پردازش برای پروژه‌های داده‌محور
• 29. تکنیک‌های پیشرفته در مدیریت داده‌های حجیم
• 30. کاربرد تحلیل داده در حل مسائل واقعی و بهینه‌سازی فرآیندها