اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تسلط بر مهارت‌های پاک‌سازی و تحلیل داده‌ها با کتابخانه Pandas (کتاب جامع کاربردی)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر مهارت‌های پاک‌سازی و تحلیل داده‌ها با کتابخانه Pandas (دوره جامع کاربردی)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌ها با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی تحلیل داده و نقش پایتون در علوم داده
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و کتابخانه‌های تحلیل داده
• 3. آشنایی با ساختار داده‌ای سری در پانداز
• 4. کار با دیتافریم‌ها و مدیریت جداول در پانداز
• 5. روش‌های بارگذاری داده از فایل‌های CSV و اکسل
• 6. بررسی اولیه و مشاهده ساختار داده‌های وارد شده
• 7. شناسایی مقادیر گم‌شده و استراتژی‌های برخورد با آن‌ها
• 8. اصول انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها بر اساس ستون‌ها و سطرها
• 9. تغییر نام ستون‌ها و اصلاح برچسب‌های داده‌ای
• 10. مدیریت و اصلاح انواع داده‌ها در ستون‌های عددی و متنی
• 11. استفاده از توابع شرطی برای اصلاح مقادیر داده‌ها
• 12. حذف داده‌های تکراری و پاک‌سازی رکوردهای زائد
• 13. تجمیع داده‌ها با استفاده از توابع آماری در پانداز
• 14. کار با تاریخ و زمان در مجموعه‌داده‌ها و استخراج ویژگی‌های زمانی
• 15. تغییر ساختار داده‌ها با استفاده از متد‌های Pivot و Melt
• 16. ادغام و ترکیب چندین دیتافریم با استفاده از Join و Merge
• 17. گروه‌بندی داده‌ها و اجرای عملیات محاسباتی بر روی آن‌ها
• 18. مدیریت داده‌های متنی و استفاده از عبارات باقاعده برای پاک‌سازی
• 19. شناسایی و برخورد با داده‌های پرت برای بهبود دقت تحلیل
• 20. نرمال‌سازی و استانداردسازی مقیاس داده‌های عددی
• 21. اعتبارسنجی کیفیت داده‌ها پس از مراحل پاک‌سازی
• 22. خروجی گرفتن از داده‌های تحلیل شده در قالب‌های استاندارد
• 23. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها برای درک الگوهای پنهان
• 24. تکنیک‌های بهینه‌سازی مصرف حافظه در پردازش داده‌های حجیم
• 25. پیاده‌سازی یک پروژه عملی پاک‌سازی داده‌های واقعی
• 26. کاربرد کتابخانه نامپای در محاسبات عددی مرتبط با پانداز
• 27. مدیریت داده‌های دسته‌ای و تبدیل آن‌ها به مقادیر عددی
• 28. تحلیل همبستگی بین متغیرها برای درک روابط داده‌ای
• 29. به‌کارگیری توابع سفارشی برای پیش‌پردازش داده‌های پیچیده
• 30. آشنایی با مفاهیم پایه‌ای تحلیل اکتشافی داده‌ها
• 31. ارزیابی نهایی و مستندسازی فرایند آماده‌سازی داده‌ها