اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع تحلیل و مصورسازی داده‌ها با پایتون (ویژه بازار کار و پژوهش‌های کاربردی)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل و مصورسازی داده‌ها با پایتون (ویژه بازار کار و پژوهش‌های کاربردی)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: برنامه‌نویسی و تحلیل آماری با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون و ابزارهای تحلیل داده
• 2. نصب و راه‌اندازی توزیع آناکوندا و مدیریت محیط‌های مجازی
• 3. اصول مقدماتی برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل‌گران داده
• 4. ساختارهای داده در پایتون لیست‌ها و دیکشنری‌ها
• 5. کار با کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی و آرایه‌ها
• 6. عملیات ریاضی و آماری بر روی آرایه‌های چندبعدی
• 7. معرفی کتابخانه پانداز و کار با ساختار داده سری
• 8. کار با دیتافریم‌ها در پانداز برای مدیریت داده‌های جدولی
• 9. خواندن داده‌ها از فایل‌های سی‌اس‌وی و اکسل
• 10. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر مفقود
• 11. فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌ها با استفاده از پانداز
• 12. تغییر ساختار داده‌ها و گروه‌بندی با استفاده از متد گروپ‌بای
• 13. ادغام و اتصال جداول داده‌ای مختلف
• 14. کار با داده‌های زمانی و سری‌های زمانی در پایتون
• 15. تحلیل آماری توصیفی داده‌ها با استفاده از ابزارهای پایتون
• 16. مبانی مصورسازی داده‌ها و اهمیت آن در گزارش‌گیری
• 17. ترسیم نمودارهای خطی با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 18. ترسیم نمودارهای ستونی و میله‌ای برای مقایسه داده‌ها
• 19. ایجاد هیستوگرام و نمودارهای توزیع داده‌ها
• 20. ترسیم نمودارهای پراکندگی برای تحلیل همبستگی
• 21. سفارشی‌سازی نمودارها افزودن برچسب و راهنما
• 22. معرفی کتابخانه سی‌بورن برای ترسیم نمودارهای آماری پیشرفته
• 23. ترسیم نمودارهای جعبه‌ای برای شناسایی داده‌های پرت
• 24. استفاده از نقشه‌های حرارتی برای نمایش ماتریس‌های همبستگی
• 25. اصول طراحی داشبوردهای تحلیلی با استفاده از ابزارهای پایتون
• 26. کار با کتابخانه پلاتلی برای ایجاد نمودارهای تعاملی
• 27. تحلیل داده‌های بزرگ با استفاده از ابزارهای بهینه
• 28. آشنایی با مفاهیم مقدماتی یادگیری ماشین برای تحلیل داده
• 29. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های پیش‌بینی
• 30. ارزیابی دقت مدل‌های تحلیل داده و شاخص‌های آماری
• 31. کار با کتابخانه سایکیت‌لرن برای تحلیل‌های پیش‌بینی
• 32. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی برای پیش‌بینی مقادیر
• 33. پیاده‌سازی الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای تحلیل گروه‌های داده
• 34. خروجی گرفتن از گزارش‌های تحلیل داده به فرمت‌های استاندارد
• 35. مطالعه موردی تحلیل داده‌های فروش و بازار
• 36. مطالعه موردی تحلیل داده‌های پژوهشی و علمی
• 37. نکات اخلاقی و حرفه‌ای در تحلیل داده و صیانت از اطلاعات
• 38. بهینه‌سازی کدهای پایتون برای پردازش حجم بالای داده‌ها
• 39. نحوه مستندسازی پروژه‌های تحلیل داده با نوت‌بوک‌های ژوپیتر
• 40. مسیرهای شغلی و حوزه‌های کاربردی تحلیل داده در ایران