اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع تحلیل داده و پیش‌بینی با پایتون (NumPy, Pandas, Scikit-Learn)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل داده و پیش‌بینی با پایتون (NumPy, Pandas, Scikit-Learn)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های آماری با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی علوم داده و نقش پایتون در تحلیل‌های آماری
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه استاندارد پایتون برای تحلیل داده
• 3. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های پایه در اکوسیستم علوم داده
• 4. ساختار داده‌های عددی و محاسبات برداری با کتابخانه NumPy
• 5. آرایه‌ها و عملیات ریاضی در NumPy
• 6. مدیریت و تحلیل داده‌های جدولی با Pandas
• 7. خواندن و نوشتن داده‌ها از منابع مختلف در پایتون
• 8. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های خام
• 9. کار با مقادیر مفقود و داده‌های پرت در مجموعه داده‌ها
• 10. تغییر شکل و ادغام دیتا‌فریم‌ها در Pandas
• 11. گروه‌بندی و تحلیل آماری داده‌های دسته‌ای
• 12. تجسم داده‌ها و ترسیم نمودارهای تحلیلی پایه
• 13. مفاهیم آماری در تحلیل داده‌ها و توزیع‌های احتمالی
• 14. آمار استنباطی و آزمون فرضیه‌ها در پایتون
• 15. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و نقش آن در پیش‌بینی
• 16. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 17. آشنایی با کتابخانه Scikit-Learn و ساختار مدل‌ها
• 18. یادگیری نظارت‌شده و پیاده‌سازی رگرسیون خطی
• 19. ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیونی با معیارهای آماری
• 20. یادگیری نظارت‌شده و الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 21. پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک برای مسائل دسته‌بندی
• 22. استفاده از الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه برای طبقه‌بندی
• 23. کاربرد درخت تصمیم در تحلیل‌های پیش‌بینی
• 24. بهینه‌سازی مدل‌ها و جلوگیری از بیش‌برازش
• 25. روش‌های انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد داده‌ها
• 26. کاربرد تحلیل مؤلفه‌های اصلی در کاهش پیچیدگی داده
• 27. الگوریتم‌های یادگیری غیرنظارت‌شده و خوشه‌بندی
• 28. پیاده‌سازی الگوریتم K-Means برای تحلیل خوشه‌ای
• 29. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین
• 30. تنظیم ابرپارامترها برای بهبود دقت مدل
• 31. تجزیه و تحلیل داده‌های سری زمانی با پایتون
• 32. پیش‌پردازش داده‌های زمانی و تحلیل روندها
• 33. استفاده از مدل‌های آماری برای پیش‌بینی آینده
• 34. مدیریت حافظه در تحلیل داده‌های حجیم
• 35. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل‌های مالی و اقتصادی
• 36. رعایت اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده و حریم خصوصی
• 37. گزارش‌نویسی و ارائه نتایج تحلیل به زبان ساده
• 38. پروژه عملی تحلیل یک مجموعه داده واقعی
• 39. به‌کارگیری استانداردهای کدنویسی تمیز در علوم داده
• 40. استقرار مدل‌های پیش‌بینی در محیط‌های عملیاتی