اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع تحلیل و پردازش داده‌ها با کتابخانه پانداس (Pandas) برای کاربردهای صنعتی و پژوهشی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل و پردازش داده‌ها با کتابخانه پانداس (Pandas) برای کاربردهای صنعتی و پژوهشی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: تحلیل داده‌های ساختاریافته با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 2. آشنایی با ساختارهای داده در پانداس
• 3. نصب و راه‌اندازی کتابخانه‌های تحلیل داده
• 4. مفاهیم اولیه سری‌ها در پانداس
• 5. کار با دیتافریم‌ها و ساختار جدول‌بندی داده‌ها
• 6. وارد کردن داده‌ها از فایل‌های CSV و اکسل
• 7. بررسی اولیه و شناسایی ساختار دیتاست
• 8. مشاهده و فیلتر کردن ردیف‌ها و ستون‌ها
• 9. انتخاب داده‌های شرطی در دیتافریم‌ها
• 10. مدیریت مقادیر گمشده و داده‌های ناقص
• 11. تکنیک‌های پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های خام
• 12. تغییر نام و اصلاح ساختار ستون‌ها
• 13. تغییر نوع داده‌ها برای بهینه‌سازی محاسبات
• 14. آشنایی با توابع آماری پایه در پانداس
• 15. محاسبه شاخص‌های مرکزی و پراکندگی داده‌ها
• 16. گروه‌بندی داده‌ها با استفاده از تابع GroupBy
• 17. تجمیع و خلاصه‌سازی داده‌ها بر اساس دسته‌بندی
• 18. کار با داده‌های زمانی و تقویمی در پانداس
• 19. تغییر فرمت و استخراج مؤلفه‌های تاریخ
• 20. ادغام و ترکیب چندین دیتاست با استفاده از Merge
• 21. اتصال افقی و عمودی جداول با استفاده از Concat
• 22. کار با توابع پیشرفته Map و Apply برای پردازش ستون‌ها
• 23. استفاده از Lambda functions در تحلیل داده
• 24. حذف داده‌های تکراری و مدیریت رکوردهای مشابه
• 25. مرتب‌سازی داده‌ها بر اساس مقادیر مختلف
• 26. کار با داده‌های متنی و استخراج الگوها
• 27. استفاده از عبارات منظم برای پالایش متن
• 28. ذخیره‌سازی خروجی‌های پردازش شده در فرمت‌های استاندارد
• 29. مبانی بصری‌سازی داده‌ها با استفاده از Matplotlib
• 30. رسم نمودارهای ستونی و میله‌ای برای نمایش توزیع
• 31. تحلیل همبستگی بین متغیرها با نمودارهای پراکندگی
• 32. ایجاد نمودارهای خطی برای تحلیل روندهای زمانی
• 33. تنظیمات ظاهری و برچسب‌گذاری نمودارهای تحلیلی
• 34. تحلیل داده‌های صنعتی و گزارش‌گیری مدیریتی
• 35. پیاده‌سازی یک پروژه تحلیل داده واقعی
• 36. اصول بهینه‌سازی حافظه در پردازش داده‌های حجیم
• 37. آشنایی با روش‌های نمونه‌برداری از داده‌ها
• 38. بررسی مفاهیم اولیه در تحلیل داده‌های پژوهشی
• 39. نکات ایمنی و محافظت از داده‌ها در محیط‌های سازمانی
• 40. اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده و صیانت از حریم خصوصی اطلاعات