اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تسلط بر پایتون و تحلیل داده‌های آماری: از مبانی شی‌گرایی تا ترسیم نمودار

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر پایتون و تحلیل داده‌های آماری: از مبانی شی‌گرایی تا ترسیم نمودار

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: برنامه‌نویسی و تحلیل داده با زبان پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه‌نویسی و نصب محیط توسعه پایتون
• 2. متغیرها و انواع داده‌های اصلی در پایتون
• 3. ساختارهای کنترلی و تصمیم‌گیری در کدنویسی
• 4. حلقه‌های تکرار و مدیریت جریان اجرای برنامه
• 5. توابع و ماژولار کردن کدهای پایتون
• 6. کار با لیست‌ها و چندتایی‌ها در پردازش داده
• 7. دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها برای مدیریت داده‌های ساختاریافته
• 8. مدیریت خطاها و استثناها در برنامه‌های کاربردی
• 9. مفاهیم شی‌گرایی در پایتون و تعریف کلاس‌ها
• 10. وراثت و چندریختی در برنامه‌نویسی شی‌گرا
• 11. کار با فایل‌ها و مدیریت ورودی و خروجی داده‌ها
• 12. آشنایی با کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی
• 13. آرایه‌های چندبعدی و عملیات برداری در نامپای
• 14. توابع آماری و ریاضی در کتابخانه نامپای
• 15. مقدمه‌ای بر کتابخانه پانداز و ساختار سری‌ها
• 16. دیتافریم‌ها و مدیریت جداول داده‌ای در پانداز
• 17. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها در دیتافریم‌ها
• 18. ادغام و الحاق مجموعه‌ داده‌ها در پانداز
• 19. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر گمشده
• 20. گروه‌بندی داده‌ها و محاسبات آماری تجمعی
• 21. کار با داده‌های زمانی و سری‌های زمانی در پانداز
• 22. آشنایی با عبارات منظم برای پردازش رشته‌ها
• 23. الگوهای پیشرفته در جستجو و جایگزینی متنی
• 24. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 25. ترسیم نمودارهای خطی و پراکندگی برای تحلیل روند
• 26. نمودارهای ستونی و هیستوگرام برای توزیع داده‌ها
• 27. شخصی‌سازی نمودارها و افزودن جزئیات فنی
• 28. معرفی کتابخانه سی‌بورن برای ترسیمات آماری پیشرفته
• 29. ترسیم نقشه‌های حرارتی و ماتریس‌های همبستگی
• 30. تحلیل توزیع‌های آماری با نمودارهای جعبه‌ای
• 31. استفاده از نمودارهای رگرسیونی در تحلیل داده‌ها
• 32. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی کدهای پایتون
• 33. کاربرد پایتون در تحلیل داده‌های مالی منطبق بر اصول اقتصادی
• 34. آشنایی با محیط‌های نوت‌بوک برای مستندسازی تحلیل‌ها
• 35. پروژه نهایی: تحلیل یک مجموعه داده آماری واقعی
• 36. اصول اخلاق حرفه‌ای و امنیت در توسعه نرم‌افزار
• 37. گزارش‌نویسی و ارائه نتایج تحلیل داده‌ها به زبان فارسی