اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع تحلیل و پردازش داده‌های کاربردی با استفاده از کتابخانه Pandas در پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل و پردازش داده‌های کاربردی با استفاده از کتابخانه Pandas در پایتون

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: تحلیل آماری و پردازش داده‌ها با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم تحلیل داده در علوم رایانه
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای تحلیل داده
• 3. آشنایی با ساختار کتابخانه پانداس و اشیاء اصلی آن
• 4. کار با سری‌ها در پانداس و عملیات برداری
• 5. ساختار داده دیتافریم و نحوه ایجاد آن
• 6. بارگذاری داده‌ها از فایل‌های متنی و اکسل
• 7. بررسی و بازبینی اولیه ساختار داده‌ها در پانداس
• 8. انتخاب و فیلتر کردن ستون‌ها و سطرها در دیتافریم
• 9. کار با شاخص‌ها و تغییر نام برچسب‌های سطر و ستون
• 10. مدیریت داده‌های مفقود و مقادیر تهی
• 11. تغییر نوع داده‌ها و بهینه‌سازی حافظه
• 12. فیلتر کردن پیشرفته داده‌ها با استفاده از شرط‌های منطقی
• 13. مرتب‌سازی و رتبه‌بندی داده‌ها
• 14. کار با توابع ریاضی و آماری پایه در پانداس
• 15. گروه‌بندی داده‌ها با متد گروپ‌بای
• 16. تجمیع داده‌ها و استفاده از توابع تجمعی
• 17. ادغام و الحاق دیتافریم‌ها با استفاده از متد مرج
• 18. اتصال دیتافریم‌ها با استفاده از متد کانکت
• 19. مدیریت رشته‌ها و پردازش متن در پانداس
• 20. کار با داده‌های زمانی و تاریخ در پانداس
• 21. تکنیک‌های تغییر شکل داده‌ها و پیوت‌تیبل
• 22. اعمال توابع شخصی‌سازی شده بر روی داده‌ها
• 23. تحلیل داده‌های آماری توصیفی
• 24. مصورسازی مقدماتی داده‌ها با استفاده از پانداس
• 25. کار با خروجی گرفتن از داده‌ها در قالب‌های مختلف
• 26. مدیریت داده‌های حجیم و بهینه‌سازی عملکرد
• 27. بررسی همبستگی و روابط بین متغیرها
• 28. پاک‌سازی داده‌های نویزدار و ناهنجار
• 29. استفاده از توابع پنجره‌ای برای محاسبات متحرک
• 30. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها در پایگاه‌های داده
• 31. کاربرد تحلیل داده در گزارش‌گیری‌های سازمانی
• 32. پروژه عملی تحلیل یک مجموعه داده واقعی
• 33. اصول اخلاقی و حفظ حریم خصوصی در تحلیل داده‌ها
• 34. استانداردهای گزارش‌دهی داده‌محور در محیط‌های کاری
• 35. آشنایی با کتابخانه‌های مکمل برای تحلیل داده
• 36. بهترین شیوه‌های کدنویسی تمیز در پانداس
• 37. رفع خطاهای رایج در پردازش داده‌ها
• 38. خلاصه‌سازی و تحلیل نهایی نتایج پردازش‌شده