اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع استخراج، پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل‌های کاربردی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع استخراج، پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل‌های کاربردی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: مهندسی و پیش‌پردازش داده‌های کلان

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین در علوم داده و مهندسی داده‌ها
• 2. آشنایی با چرخه‌حیات داده در پروژه‌های تحلیل هوشمند
• 3. شناسایی انواع منابع داده و روش‌های جمع‌آوری داده‌های ساختاریافته
• 4. مدیریت و استخراج داده‌ها از پایگاه‌های داده رابطه‌ای با استفاده از SQL
• 5. آشنایی با فرمت‌های رایج ذخیره‌سازی داده شامل CSV و JSON
• 6. اصول کار با داده‌های نیمه‌ساختاریافته و استخراج از فایل‌های XML
• 7. روش‌های اتصال به APIها و استخراج داده‌های وب با رعایت ضوابط قانونی
• 8. آشنایی با ابزارهای مدیریت داده‌های کلان و اکوسیستم هدوپ
• 9. مفاهیم اولیه پاک‌سازی داده‌ها و اهمیت کیفیت داده در تحلیل
• 10. شناسایی و مدیریت مقادیر مفقود در مجموعه‌داده‌ها
• 11. روش‌های تشخیص و اصلاح داده‌های پرت و ناهنجار
• 12. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌های عددی برای تحلیل‌های دقیق
• 13. تکنیک‌های تبدیل متغیرهای طبقه‌بندی شده به فرمت‌های رقومی
• 14. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی فارسی و انگلیسی
• 15. حذف داده‌های تکراری و یکپارچه‌سازی منابع داده‌ای مختلف
• 16. اعتبارسنجی داده‌ها بر اساس قوانین کسب‌وکار و منطق دامنه
• 17. کار با کتابخانه‌های پانداس برای عملیات پیش‌پردازش داده‌ها
• 18. آشنایی با چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده داده‌ها با استفاده از آپاچی اسپارک
• 19. مدیریت و تبدیل تاریخ و زمان در مجموعه‌داده‌های زمانی
• 20. بهینه‌سازی حافظه برای پردازش حجم بالای داده‌ها
• 21. روش‌های نمونه‌برداری از داده‌های کلان برای تحلیل‌های اکتشافی
• 22. معرفی مفاهیم انبار داده و نقش آن در آماده‌سازی داده‌ها
• 23. ایجاد خط‌لوله‌های خودکار برای استخراج و بارگذاری داده‌ها
• 24. اصول امنیت و حریم خصوصی در جمع‌آوری و ذخیره داده‌ها
• 25. بررسی خطاهای رایج در مرحله پیش‌پردازش و روش‌های رفع آن‌ها
• 26. استخراج ویژگی‌های کلیدی برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 27. ذخیره‌سازی بهینه داده‌های پاک‌سازی شده در پایگاه‌های داده تحلیلی
• 28. نظارت بر کیفیت داده‌ها در طول زمان و گزارش‌دهی خطاها
• 29. مستندسازی مراحل آماده‌سازی داده‌ها برای تکرارپذیری تحلیل
• 30. آماده‌سازی نهایی داده‌ها برای ورود به الگوریتم‌های تحلیل هوشمند