اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع کاربردی علم داده در پایتون: از تحلیل آماری تا مصورسازی داده‌ها

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع کاربردی علم داده در پایتون: از تحلیل آماری تا مصورسازی داده‌ها

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند داده‌ها

موضوع میانی: تحلیل و پردازش داده‌ها با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون برای علم داده
  • 2. نصب و راه‌اندازی توزیع آناکوندا و مدیریت کتابخانه‌ها
  • 3. ساختار داده‌ها در پایتون و کار با لیست‌ها و دیکشنری‌ها
  • 4. مقدمه‌ای بر کتابخانه نامپای و کار با آرایه‌های چندبعدی
  • 5. عملیات ریاضی و آماری بر روی آرایه‌های نامپای
  • 6. آشنایی با ساختار داده سری در کتابخانه پانداز
  • 7. کار با دیتافریم‌ها در پانداز و خواندن داده‌ها از فایل‌های مختلف
  • 8. روش‌های انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها در دیتافریم
  • 9. مدیریت مقادیر گمشده و پاک‌سازی داده‌های ناقص
  • 10. تغییر ساختار و ترکیب دیتافریم‌ها با استفاده از متدهای الحاق و ادغام
  • 11. گروه‌بندی داده‌ها و اجرای توابع تجمیعی
  • 12. تحلیل آماری توصیفی و محاسبه شاخص‌های مرکزی و پراکندگی
  • 13. کار با داده‌های زمانی و سری‌های زمانی در پانداز
  • 14. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
  • 15. رسم نمودارهای خطی و پراکندگی برای تحلیل روندها
  • 16. استفاده از کتابخانه سی‌بورن برای ترسیم نمودارهای آماری پیشرفته
  • 17. رسم هیستوگرام و نمودارهای جعبه‌ای برای بررسی توزیع داده‌ها
  • 18. مقدمه‌ای بر تحلیل اکتشافی داده‌ها
  • 19. شناسایی روابط بین متغیرها با استفاده از ماتریس همبستگی
  • 20. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی ویژگی‌ها
  • 21. آشنایی با مفاهیم اولیه احتمالات در علم داده
  • 22. توزیع‌های آماری و کاربرد آن‌ها در تحلیل داده‌ها
  • 23. آزمون فرضیه و استنباط آماری با پایتون
  • 24. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و دسته‌بندی مسائل
  • 25. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های پیش‌بینی
  • 26. ارزیابی عملکرد مدل‌های آماری و معیارهای خطا
  • 27. پیاده‌سازی رگرسیون خطی ساده با کتابخانه‌های علمی
  • 28. آشنایی با روش‌های خوشه‌بندی برای تحلیل گروه‌های داده
  • 29. استفاده از کتابخانه‌های متنی برای تحلیل داده‌های نوشتاری
  • 30. ذخیره‌سازی نتایج تحلیل و گزارش‌گیری داده‌محور
  • 31. اصول اخلاق در تحلیل داده و رعایت حریم خصوصی کاربران
  • 32. پروژه عملی: تحلیل یک مجموعه داده واقعی در حوزه اقتصاد مقاومتی
  • 33. پروژه عملی: تحلیل الگوهای مصرف انرژی و بهینه‌سازی منابع
  • 34. پروژه عملی: مصورسازی داده‌های آماری ملی و استانی
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: Data Science Python Data Science آموزش پایتون برنامه نویسی پایتون پایتون تحلیل آماری تحلیل داده علم داده علوم داده مصورسازی داده ها

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.