اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی اصول مقدماتی تا پیشرفته ساخت Data Pipeline در R

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول مقدماتی تا پیشرفته ساخت Data Pipeline در R

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: برنامه‌نویسی و پردازش اطلاعات با زبان R

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Data Pipeline و اهمیت آن
• 2. آشنایی با R و RStudio برای ساخت Data Pipeline
• 3. نصب و مدیریت بسته‌های R ضروری
• 4. مبانی کار با داده‌ها در R: انواع داده، ساختار داده
• 5. خواندن داده‌ها از فایل‌های مختلف (CSV، Excel، TXT)
• 6. خواندن داده‌ها از پایگاه‌های داده (SQL) با R
• 7. پاکسازی داده‌ها: مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values)
• 8. پاکسازی داده‌ها: حذف داده‌های تکراری
• 9. پاکسازی داده‌ها: اصلاح فرمت داده‌ها
• 10. تبدیل داده‌ها: تغییر نوع داده‌ها
• 11. تبدیل داده‌ها: ایجاد متغیرهای جدید
• 12. تبدیل داده‌ها: نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
• 13. ادغام و اتصال داده‌ها (Merge & Join) در R
• 14. شکل‌دهی دوباره داده‌ها (Reshape Data) با tidyverse
• 15. مقدمه‌ای بر dplyr برای دستکاری داده‌ها
• 16. انتخاب ستون‌ها و فیلتر کردن سطرها با dplyr
• 17. مرتب‌سازی داده‌ها با dplyr
• 18. خلاصه‌سازی داده‌ها با dplyr (summarize)
• 19. گروه‌بندی داده‌ها با dplyr (group_by)
• 20. ایجاد توابع سفارشی در R برای پردازش داده‌ها
• 21. کار با رشته‌ها در R برای پاکسازی و تبدیل متن
• 22. کار با تاریخ و زمان در R
• 23. مقدمه‌ای بر Data Wrangling با tidyverse
• 24. استفاده از pipe operator (%>%) برای خوانایی کد
• 25. Data Pipeline با استفاده از magrittr
• 26. پیاده‌سازی Data Pipeline ساده با R
• 27. مدیریت خطا در Data Pipeline
• 28. اتوماتیک‌سازی Data Pipeline با R scripts
• 29. زمان‌بندی اجرای Data Pipeline با task scheduler
• 30. مانیتورینگ و Logging Data Pipeline
• 31. آشنایی با ابزارهای مدیریت Data Pipeline (مانند plumber)
• 32. ساخت API برای Data Pipeline با plumber
• 33. مقایسه Data Pipeline در R با سایر ابزارها
• 34. بهینه‌سازی عملکرد Data Pipeline در R
• 35. کار با داده‌های بزرگ در R (big data)
• 36. استفاده از داده‌کاوی و یادگیری ماشین در Data Pipeline
• 37. Data Pipeline برای تحلیل سری‌های زمانی
• 38. Data Pipeline برای داده‌های مکانی
• 39. Data Pipeline برای داده‌های متنی (Text Data)
• 40. استفاده از Docker برای Containerize کردن Data Pipeline
• 41. Data Pipeline در محیط ابری (Cloud) با R